"""Genera wiki/figures/<id>.md da raw/immagini.json. Nessun riassunto: ogni campo del catalogo viene riportato.
Uso: python scripts/gen_figures.py  (rigenera tutto; le note sono derivate, non si modificano a mano)."""
import json
from pathlib import Path

root = Path(__file__).resolve().parent.parent
cat = json.loads((root / "raw/immagini.json").read_text(encoding="utf8"))
out = root / "wiki/figures"
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)


def q(s):
    return json.dumps(str(s), ensure_ascii=False)


def lst(xs):
    return "[" + ", ".join(q(x) for x in xs) + "]"


for f in cat["figures"]:
    loc, qual = f["location"], f["quality"]
    f["label"] = f.get("label") or f["id"]  # figure senza numero stampato
    v = qual.get("verification") or {}
    tesi_loc = f"§{loc['section']} r.{loc['md_line']}"
    fm = [
        "---",
        f"title: {q(' - '.join(x for x in (f['label'], f.get('title') or f.get('caption_printed')) if x))}",
        "type: figure",
        f"id: {f['id']}",
        f"tipo: {f['type']}",
        f"capitolo: {q(loc['chapter'])}",
        f"sezione: {q(loc['section'])}",
        f"tesi_loc: {q(tesi_loc)}",
        f"composti: {lst(f.get('compounds', []))}",
        f"concetti: {lst(f.get('concepts', []))}",
        f"keywords: {lst(f.get('keywords', []))}",
        f"confidence: {qual['confidence']}",
        f"flags: {lst(qual.get('flags', []))}",
        f"verifica: {v.get('verdict', 'n/d')}",
        "derivata: true",
        "---",
        "",
    ]
    body = [f"# {f['label']}", ""]
    body += [f"**Didascalia stampata (testo della tesi):** {f.get('caption_printed') or 'n/d'}", ""]
    cap = f", didascalia r.{loc['caption_md_line']}" if loc.get("caption_md_line") else ""
    body += [f"_Posizione: tesi.md {tesi_loc} (sezione {loc['section']} {loc['section_title']}){cap}_", ""]
    if "caption_mismatch" in qual.get("flags", []):
        body += ["> ⚠ Flag `caption_mismatch`: la didascalia stampata qui sopra è quella attribuita dal catalogo e potrebbe non descrivere l'immagine (vedi «Didascalia generata» e «Da verificare»).", ""]
    body += ["> Sotto: contenuto generato guardando l'immagine, non verificato una per una.", ""]
    body += [f"**Didascalia generata:** {f['caption']}", ""]
    for p in f["panels"]:
        body += [p["embed"], ""]
        body += [f"- Pannello: {p['panel'] or 'unico'} · file `{p['file']}` · {p['width']}×{p['height']} · confidence {p['confidence']}"]
        body += [f"- Descrizione: {p['description']}"]
        body += ["- Testo visibile: " + (" · ".join(p["visible_text"]) or "n/d")]
        if p.get("quality_flags"):
            body += ["- Flag: " + ", ".join(p["quality_flags"])]
        body += [""]
    if f.get("text_context"):
        body += ["## Contesto nel testo", f["text_context"], ""]
    if f.get("cited_in_md_lines"):
        body += ["Citata in tesi.md alle righe: " + ", ".join(map(str, f["cited_in_md_lines"])), ""]
    if qual.get("review_notes"):
        body += ["## Da verificare", qual["review_notes"], ""]
    if v.get("issues"):
        body += ["Esito revisione indipendente: " + "; ".join(v["issues"]), ""]
    body += ["## Collegamenti", "- [[tesi]]", ""]
    (out / f"{f['id']}.md").write_text("\n".join(fm + body), encoding="utf8")

print(f"{len(cat['figures'])} note in {out}")