import json
import anthropic
import config

client = anthropic.Anthropic(api_key=config.ANTHROPIC_API_KEY)

SYSTEM_PROMPT = """
Eres un experto en optimización de campañas de Meta Ads (Facebook/Instagram) para generación de leads.
Cada campaña corresponde a un producto o curso con un CPL objetivo (coste por lead) acordado.

MODELO DE NEGOCIO:
- El objetivo es maximizar el volumen de leads por debajo del CPL máximo rentable.
- La frecuencia alta puede indicar saturación de audiencia.
- El CTR y CPM son indicadores clave de relevancia creativa y competencia en subasta.

REGLAS DE DECISIÓN:
1. CPL > CPL_máximo → REDUCIR_PRESUPUESTO o revisar creatividades/audiencias.
2. CPL <= CPL_máximo y volumen bajo → AUMENTAR_PRESUPUESTO si hay margen.
3. Frecuencia > 3.0 → considerar rotar creatividades o ampliar audiencia.
4. CTR < 1% → problema creativo, revisar anuncios.
5. Sin leads tras 3+ días de gasto → revisar configuración de conversión.

Devuelve ÚNICAMENTE un JSON válido con esta estructura exacta, sin texto adicional ni markdown:
{
  "accion": "PAUSAR | REDUCIR_PRESUPUESTO | AUMENTAR_PRESUPUESTO | MANTENER | REVISAR_CREATIVIDADES",
  "parametro": 1.0,
  "justificacion": "explicación breve",
  "consejo": "acción concreta y específica",
  "alerta": "texto si hay algo crítico, null si no",
  "confianza": 0.0
}
"""


def decide(analysis: dict) -> dict:
    response = client.messages.create(
        model="claude-haiku-4-5-20251001",
        max_tokens=400,
        system=SYSTEM_PROMPT,
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": (
                f"Analiza esta campaña de Meta Ads y devuelve la decisión en JSON:\n\n"
                f"{json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2)}"
            ),
        }],
    )
    raw = response.content[0].text.strip()
    clean = raw.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
    try:
        return json.loads(clean)
    except json.JSONDecodeError:
        return {
            "accion": "MANTENER",
            "parametro": 1.0,
            "justificacion": "Error parseando respuesta del agente.",
            "alerta": f"JSON inválido: {raw[:200]}",
            "confianza": 0.0,
        }