//! `python::pensamento_demos` — extraído do monólito na v0.10.0
//! (divisão SRP, crítica Qwen3.8 lote 3 nº 1; r-35 §2).

use super::*;


/// Classificação de erro por taxonomia (diagnóstico de refatoração).
#[pyfunction]
pub(crate) fn classificar_erro(msg: String) -> Vec<(String, String, String)> {
    diagnostico::classificar_erro(&msg)
        .into_iter()
        .map(|(a, b, c)| (a.to_string(), b.to_string(), c.to_string()))
        .collect()
}


/// Confiança de uma distribuição (T-P1): `1 − H(softmax(z))/log K`.
#[pyfunction]
pub(crate) fn confianca_de_logits(logits: Vec<f32>) -> PyResult<f64> {
    let dev = candle_core::Device::Cpu;
    let k = logits.len();
    let t = candle_core::Tensor::from_vec(logits, (1, k), &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    pensamento::confianca_de_logits(&t).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))
}


/// Projeção ridge (T-P3 — montador algébrico): `r* = (WᵀW+εI)⁻¹Wᵀr`.
#[pyfunction]
pub(crate) fn projetar_ridge(w: Vec<Vec<f64>>, r_alvo: Vec<Vec<f64>>, eps: f64) -> PyResult<Vec<Vec<f64>>> {
    let dev = candle_core::Device::Cpu;
    let wt = tensor_de_2d(w, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let rt = tensor_de_2d(r_alvo, &dev).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let r = pensamento::projetar_ridge(&wt, &rt, eps)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let out = r.to_vec2::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    Ok(out.into_iter().map(|l| l.into_iter().map(|v| v as f64).collect()).collect())
}


/// Demo completa da tecnologia Pensamento: treino cooperativo das N redes
/// (item a) + ciclo d com verificador externo simulado + telemetria.
#[pyfunction]
pub(crate) fn demo_pensamento(
    py: Python,
    d_cond: usize,
    d_saida: usize,
    n_tentativas: usize,
    passos_treino: usize,
    limiar_conf: f64,
    orcamento: usize,
    semente: u64,
) -> PyResult<PyObject> {
    use candle_core::Tensor;
    let dev = candle_core::Device::Cpu;
    crate::rng::definir_semente(semente);
    let mut motor = pensamento::MotorPensamento::novo(d_cond, d_saida, n_tentativas, limiar_conf, orcamento, &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let mut otim = crate::treino::AdamWManual::novo(motor.vars(), 5e-3, 0.0);
    let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente);

    // dados sintéticos: alvo = função determinística não-linear de cond (d=a+b+c)
    let n_dados = 256usize;
    let conds: Vec<Vec<f32>> = (0..n_dados)
        .map(|_| (0..d_cond).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect())
        .collect();
    let alvos: Vec<Vec<f32>> = conds
        .iter()
        .map(|c| {
            (0..d_saida)
                .map(|j| {
                    let cj = c[j % d_cond];
                    let ck = c[(j + 1) % d_cond];
                    0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1
                })
                .collect()
        })
        .collect();
    let cond_t = Tensor::from_vec(conds.into_iter().flatten().collect(), (n_dados, d_cond), &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let alvo_t = Tensor::from_vec(alvos.into_iter().flatten().collect(), (n_dados, d_saida), &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;

    // item a: treino cooperativo
    let mut perda_hist = Vec::new();
    for passo in 0..passos_treino {
        let perda = motor.perda_treino(&cond_t, &alvo_t)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        perda_hist.push(perda.to_scalar::<f32>().map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64);
        otim.passo(crate::treino::grads_achatados(&perda, &motor.vars())
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?);
        let _ = passo;
    }

    // item c+d: consulta fora do padrão (OOD) — confiança baixa ⇒ Pensamento
    let consulta: Vec<f32> = (0..d_cond).map(|j| 3.0 + (j as f32) * 0.1).collect();
    let consulta_t = Tensor::from_vec(consulta, (d_cond,), &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    // verificador externo: negativo do MSE contra o alvo verdadeiro da consulta
    let alvo_verdadeiro: Vec<f32> = (0..d_saida)
        .map(|j| {
            let cj = 3.0 + (j % d_cond) as f32 * 0.1;
            let ck = 3.0 + ((j + 1) % d_cond) as f32 * 0.1;
            0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1
        })
        .collect();
    let alvo_verd = Tensor::from_vec(alvo_verdadeiro.clone(), (d_saida,), &dev)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let verifica = |resp: &Tensor| -> f64 {
        // confiança = 1/(1+10·MSE) — medível e causaL (só da resposta)
        let dif = (resp.broadcast_as((1, d_saida)).unwrap() - &alvo_verd.broadcast_as((1, d_saida)).unwrap()).unwrap();
        let mse = dif.sqr().unwrap().mean_all().unwrap().to_scalar::<f32>().unwrap() as f64;
        1.0 / (1.0 + 10.0 * mse)
    };
    let mut rng2 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 1);
    let res = motor.raciocinar(&consulta_t, &verifica, &mut rng2)
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;

    // linha de base SEM pensamento: uma tentativa isolada, sem agregação
    let base = motor.tentativas[0].fwd(&consulta_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap())
        .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
    let conf_base = verifica(&base);
    let conf_pensamento = res.confianca;

    let d_ = serde_json::json!({
        "versao": pensamento::versao(),
        "n_tentativas": n_tentativas,
        "perda_treino_inicial": perda_hist.first(),
        "perda_treino_final": perda_hist.last(),
        "treino_aprendeu": perda_hist.last().copied().unwrap_or(f64::INFINITY) < perda_hist.first().copied().map(|p| p * 0.5).unwrap_or(f64::INFINITY),
        "iteracoes_ciclo_d": res.iteracoes,
        "confianca_base_1_rede": conf_base,
        "confianca_pensamento": conf_pensamento,
        "ganho_confianca": conf_pensamento - conf_base,
        "orcamento_esgotado": res.telemetria.get("orcamento_esgotado").copied().unwrap_or(0.0),
        "telemetria": res.telemetria,
        "eventos_ciclo": res.trajetoria.iter().map(|e| match e {
            pensamento::EventoCiclo::Planejamento { iteracao, temperatura } =>
                serde_json::json!({"tipo": "planejamento", "iteracao": iteracao, "temperatura": temperatura}),
            pensamento::EventoCiclo::DistribuicaoCompetencias { por_tentativa } =>
                serde_json::json!({"tipo": "distribuicao", "pesos": por_tentativa}),
            pensamento::EventoCiclo::RePlanejamento { motivo } =>
                serde_json::json!({"tipo": "replanejamento", "motivo": motivo}),
            pensamento::EventoCiclo::Resposta { confianca, iteracoes } =>
                serde_json::json!({"tipo": "resposta", "confianca": confianca, "iteracoes": iteracoes}),
        }).collect::<Vec<_>>(),
    });
    Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into())
}


/// **Ciclo d do Pensamento com o VERIFICADOR NCM** (produção, sem oráculo):
/// backbone CABEÇA TREINADA (alvo → classes) + verificador calibrado em
/// dados retidos; N tentativas agregadas; ganho medido em consultas retidas
/// EM DISTRIBUIÇÃO (onde a calibração vale — V-2) e OOD reportado à parte.
#[pyfunction]
pub(crate) fn demo_pensamento_ncm(
    d_cond: usize,
    d_saida: usize,
    n_tentativas: usize,
    passos_treino: usize,
    limiar_conf: f64,
    orcamento: usize,
    semente: u64,
) -> PyResult<PyObject> {
    Python::with_gil(|py| {
        use candle_core::Tensor;
        let dev = candle_core::Device::Cpu;
        crate::rng::definir_semente(semente);
        let mut motor = pensamento::MotorPensamento::novo(
            d_cond, d_saida, n_tentativas, limiar_conf, orcamento, &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let mut otim = treino::AdamWManual::novo(motor.vars(), 5e-3, 0.0);
        let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente);
        // ---- dados sintéticos (item a: treino cooperativo) ----
        let n_dados = 320usize;
        let conds: Vec<Vec<f32>> = (0..n_dados)
            .map(|_| (0..d_cond).map(|_| rng.normal(0.0, 1.0) as f32).collect())
            .collect();
        let alvos: Vec<Vec<f32>> = conds.iter().map(|c| {
            (0..d_saida).map(|j| {
                let cj = c[j % d_cond];
                let ck = c[(j + 1) % d_cond];
                0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1
            }).collect()
        }).collect();
        let mk = |c: &[f32], j: usize| -> f32 {
            let cj = c[j % d_cond];
            let ck = c[(j + 1) % d_cond];
            0.5 * cj + 0.3 * cj * ck + 0.1
        };
        let cond_t = Tensor::from_vec(conds.iter().flatten().cloned().collect(), (n_dados, d_cond), &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let alvo_t = Tensor::from_vec(alvos.iter().flatten().cloned().collect(), (n_dados, d_saida), &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        // ---- BACKBONE (cabeça treinada): alvo → classes K ----
        // classe = faixa do 1º componente do alvo (aprendível, mensurável)
        let k_classes = 12usize;
        let classes: Vec<u32> = alvos
            .iter()
            .map(|a| {
                let v = a[0];
                let f = (((v + 2.0) / 4.0) * (k_classes as f32)).floor();
                (f.clamp(0.0, (k_classes - 1) as f32)) as u32
            })
            .collect();
        let cabeca = crate::jepa::MlpJepa::novo(d_saida, 4 * d_saida, k_classes, &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let classe_t = Tensor::from_vec(classes.clone(), (n_dados,), &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let mut otim_cab = treino::AdamWManual::novo(cabeca.vars(), 1e-2, 0.0);
        for _ in 0..200 {
            let logits = cabeca.fwd(&alvo_t)
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
            let ce = candle_nn::loss::cross_entropy(&logits, &classe_t)
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
            otim_cab.passo(treino::grads_achatados(&ce, &cabeca.vars())
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?);
        }
        // ---- VERIFICADOR calibrado em RETIDOS (metade final) ----
        let n_ret = n_dados / 2;
        let (alvo_ret, clas_ret) = (
            alvo_t.narrow(0, n_ret, n_dados - n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?,
            classe_t.narrow(0, n_ret, n_dados - n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?,
        );
        let logits_ret = cabeca.fwd(&alvo_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let mut verif = verificador::VerificadorNcm::novo();
        let (ece_antes, ece_depois) = verif.ajustar(&logits_ret, &clas_ret)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        // logits_fn: resposta (1, d_saida) → logits do backbone (1, K)
        let logits_fn = |resp: &Tensor| -> candle_core::Result<Tensor> {
            cabeca.fwd(resp)
        };
        // ---- treino cooperativo do motor (item a) ----
        let cond_tr = cond_t.narrow(0, 0, n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let alvo_tr = alvo_t.narrow(0, 0, n_ret).map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let mut hist = Vec::new();
        for _ in 0..passos_treino {
            let perda = motor.perda_treino(&cond_tr, &alvo_tr)
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
            let pv = perda.to_scalar::<f32>()
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))? as f64;
            hist.push(pv);
            otim.passo(treino::grads_achatados(&perda, &motor.vars())
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?);
        }
        // ---- consultas RETIDAS em distribuição (ganho medido AQUI) ----
        let n_consultas = 8usize;
        let mut confs_base = Vec::new();
        let mut confs_pens = Vec::new();
        let mut iteracoes = Vec::new();
        for qi in 0..n_consultas {
            let consulta: Vec<f32> = conds[n_ret + qi].clone();
            let consulta_t = Tensor::from_vec(consulta, (d_cond,), &dev)
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
            let mut rng2 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 1 + qi as u64);
            let res = motor.raciocinar_ncm(&consulta_t, &verif, &logits_fn, &mut rng2)
                .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
            // base: 1 tentativa isolada, mesma verificação NCM
            let base = motor.tentativas[0]
                .fwd(&consulta_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap()).unwrap();
            let conf_base = verif.confianca_1d(&logits_fn(&base).unwrap()).unwrap();
            confs_base.push(conf_base);
            confs_pens.push(res.confianca);
            iteracoes.push(res.iteracoes);
        }
        let media = |v: &[f64]| v.iter().sum::<f64>() / v.len().max(1) as f64;
        let (conf_base_m, conf_pens_m) = (media(&confs_base), media(&confs_pens));
        let iteracoes_media = iteracoes.iter().sum::<usize>() as f64 / iteracoes.len().max(1) as f64;
        // ---- consulta OOD (reporte honesto — sem gate de ganho) ----
        let consulta_ood: Vec<f32> = (0..d_cond).map(|j| 3.0 + (j as f32) * 0.1).collect();
        let consulta_ood_t = Tensor::from_vec(consulta_ood, (d_cond,), &dev)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let mut rng3 = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente + 99);
        let res_ood = motor.raciocinar_ncm(&consulta_ood_t, &verif, &logits_fn, &mut rng3)
            .map_err(|e| pyo3::exceptions::PyRuntimeError::new_err(format!("{e}")))?;
        let base_ood = motor.tentativas[0]
            .fwd(&consulta_ood_t.broadcast_as((1, d_cond)).unwrap()).unwrap();
        let conf_base_ood = verif.confianca_1d(&logits_fn(&base_ood).unwrap()).unwrap();
        let _ = mk;
        let d_ = serde_json::json!({
            "versao": "pensamento-0.6.0-ncm",
            "n_tentativas": n_tentativas,
            "perda_treino_inicial": hist.first(), "perda_treino_final": hist.last(),
            "treino_aprendeu": hist.last().copied() < hist.first().map(|p| p * 0.5),
            "ece_verificador_antes": ece_antes, "ece_verificador_depois": ece_depois,
            "temperatura_calibrada": verif.temperatura,
            "iteracoes_ciclo_d_media": iteracoes_media,
            "confianca_base_1_rede": conf_base_m,
            "confianca_pensamento": conf_pens_m,
            "ganho_confianca": conf_pens_m - conf_base_m,
            "confianca_ood_base": conf_base_ood,
            "confianca_ood_pensamento": res_ood.confianca,
            "iteracoes_ood": res_ood.iteracoes,
            "orcamento_esgotado_ood": res_ood.telemetria.get("orcamento_esgotado").copied().unwrap_or(0.0),
            "verificador": "ncm-calibrado (sem oraculo)",
            "gates": {
                "gate_verificador_sem_oraculo": true,
                "gate_calibrado": ece_depois <= ece_antes,
                "gate_ganho_nao_negativo": conf_pens_m >= conf_base_m - 1e-3,
                "gate_terminou": iteracoes_media <= orcamento as f64,
            },
        });
        Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into())
    })
}



/// **Autoajuste do Pensamento por telemetria (A-1..A-5) — demo:** alimenta
/// o controlador com sinais sintéticos medidos e verifica cada regra.
#[pyfunction]
pub(crate) fn demo_autoajuste(semente: u64) -> PyResult<PyObject> {
    Python::with_gil(|py| {
        let mut hub = telemetria::TelemetryHub::novo(None);
        let mut rng = crate::rng::RngDeterministico::novo(semente);
        let mut auto = controlador::AutoAjustePensamento::novo(0.5, 8, 2);
        // A-1: confianças com mistura (60% altas ~0.85–0.95, 40% baixas ~0.25–0.40)
        // ⇒ quantil 0.75 cai no grupo alto (posições 0.6–1.0) ≈ 0.85+0.375·0.1 ≈ 0.89
        for _ in 0..200 {
            let c = if rng.uniforme() < 0.6 { 0.85 + rng.uniforme() * 0.1 } else { 0.25 + rng.uniforme() * 0.15 };
            auto.confs_retidas.push(c);
        }
        let tau = auto.ajustar_tau_c(0.25, &mut hub);
        // A-3: acordos altos (0.88 ⇒ p̂ = (1+√0.76)/2 ≈ 0.936 ⇒ N = ln(20)/(2·0.436²) ≈ 7.9 ⇒ 8)
        for _ in 0..32 {
            auto.acordos.push(0.88);
        }
        let n_ajustado = auto.ajustar_n(0.05, 16, &mut hub);
        // A-5: ganhos estáveis positivos (n=64 ⇒ 3º termo Bernstein ≈ 0.14 < 0.30) ⇒ gate sobe
        for _ in 0..64 {
            auto.ajustar_gate(0.30, 0.05, &mut hub);
        }
        let g_final = auto.gate_g;
        // A-2: ganhos decaindo geometricamente
        for k in 0..12 {
            auto.ganhos_por_iteracao.push(0.25 * 0.6f64.powi(k));
        }
        let b_ajustado = auto.ajustar_orcamento(0.02, &mut hub);
        // A-4: UCB1 com 3 braços
        let mut u = controlador::Ucb1::novo(vec!["n1".into(), "n4_moe".into(), "n4".into()]);
        for _ in 0..200 {
            let braco = u.escolher();
            let media = match braco { 0 => 0.35, 1 => 0.80, _ => 0.55 };
            let r = (media + rng.normal(0.0, 0.06) as f64).clamp(0.0, 1.0);
            u.registrar(braco, r);
        }
        let medias = u.medias();
        let melhor = medias.iter().enumerate().max_by(|a, b| a.1.partial_cmp(b.1).unwrap()).map(|(i, _)| i).unwrap_or(0);
        let d_ = serde_json::json!({
            "versao": "autoajuste-0.6.0",
            "tau_c_final": tau, "n_tentativas_final": n_ajustado,
            "gate_final": g_final, "orcamento_b_final": b_ajustado,
            "ajustes_auditados": hub.eventos_ajuste.len(),
            "ucb1_medias": medias, "ucb1_melhor_braco": u.nomes[melhor],
            "ucb1_arrependimento_medio": u.arrependimento_empirico() / 200.0,
            "gates": {
                "gate_a1_tau_quantil": (tau - 0.89).abs() < 0.08,
                "gate_a3_n_reduzido": n_ajustado <= 8,
                "gate_a5_gate_subiu": g_final > 0.0,
                "gate_a2_b_finito": b_ajustado >= 1 && b_ajustado <= 16,
                "gate_a4_ucb1_achou": u.nomes[melhor] == "n4_moe",
            },
        });
        Ok(pythonize::pythonize(py, &d_)?.into())
    })
}