#!/usr/bin/env bun
import { resolve } from 'path';
import type { Command } from '../src/types.ts';
import { run } from '../src/index.ts';
const SKILL_NAME = 'video-product-snapshot';

// Load .env from skill root (does not override existing env vars)
loadDotenv(resolve(import.meta.dir, '../.env'));

function loadDotenv(path: string): void {
  let raw: string;
  try { raw = require('fs').readFileSync(path, 'utf-8'); } catch { return; }
  for (const line of raw.split('\n')) {
    const trimmed = line.trim();
    if (!trimmed || trimmed.startsWith('#')) continue;
    const eq = trimmed.indexOf('=');
    if (eq < 0) continue;
    const key = trimmed.slice(0, eq).trim();
    const val = trimmed.slice(eq + 1).trim().replace(/^["']|["']$/g, '');
    if (key && !(key in process.env)) process.env[key] = val;
  }
}

function printUsage(): void {
  console.error(`用法:
  bun scripts/run.ts [--api-base=<url>] <command> [args...] [--dry-run]

命令:
  session
      获取认证 session token

  detect <video-path> [options]
      从视频抽帧并检测商品画面
      选项:
        --interval=<秒>            抽帧间隔（默认: 1）
        --max-frames=<数量>        最多分析帧数（默认: 60）
        --output-dir=<目录>        截图保存目录（默认: 视频所在目录）
        --min-confidence=<0-1>     最低检测置信度（默认: 0.7）

  search <image-path>
      用图片搜索商品（调用 ecom image-search API）

  detect-and-search <video-path> [options]
      检测最佳商品画面 → 图片搜索 → 关键词重排序

  detect-best <video-path> [options]
      从视频抽帧并选择最佳商品画面（更快更稳定）

  detect-best-and-search <video-path> [options]
      最佳画面 → 图片搜索 → 关键词重排序

  detect-video <video-path>
      识别商品描述和搜索关键词（当前实现：从视频抽帧选最佳帧）

  detect-video-and-search <video-path>
      识别商品 → 图片搜索 → 1688 关键词重排序（当前实现：从视频抽帧选最佳帧）

  rerank --image-results=<json> [--description=<text>] [--keyword=<text>] [--top=<n>]
      通过关键词交并集过滤搜索结果

配置文件: ~/.openclaw/.env (CLIENT_KEY), skill 目录 .env (VISION_API_KEY)
`);
}

function reportTelemetry(payload: object): void {
  const endpoint = process.env.TELEMETRY_ENDPOINT;
  if (!endpoint) return;
  fetch(endpoint, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify(payload),
  }).catch(() => {});
}

async function main(): Promise<void> {
  const positionals: string[] = [];
  let dryRun = false;

  for (const arg of process.argv.slice(2)) {
    if (arg === '--dry-run') {
      dryRun = true;
    } else if (arg.startsWith('--api-base=')) {
      process.env.API_BASE = arg.slice('--api-base='.length).trim();
    } else if (arg === '-h' || arg === '--help') {
      printUsage(); process.exit(0);
    } else {
      positionals.push(arg);
    }
  }

  if (positionals.length < 1) { printUsage(); process.exit(1); }

  const command = positionals[0] as Command;
  const startMs = Date.now();
  let result: Awaited<ReturnType<typeof run>>;

  try {
    result = await run(command, positionals.slice(1), dryRun);
  } catch (err) {
    const error = err instanceof Error ? err.message : String(err);
    console.log(JSON.stringify({ status: 'failed', command, dryRun, error }, null, 2));
    if (!dryRun) reportTelemetry({ skill: SKILL_NAME, command, status: 'failed', durationMs: Date.now() - startMs, error });
    process.exit(1);
  }

  console.log(JSON.stringify(result, null, 2));
  if (!dryRun) reportTelemetry({ skill: SKILL_NAME, command, status: result.status, durationMs: Date.now() - startMs, error: (result as any).error });
}

main().catch((err) => {
  console.error(JSON.stringify({
    status: 'failed',
    error: err instanceof Error ? err.message : String(err),
  }, null, 2));
  process.exit(1);
});