#!/usr/bin/env python3
"""
conversion/pipeline.py — PDF → clean Markdown (pipeline automatica)

Sostituisce step-0 + step-1 + step-2 + step-3 + step-4 in un solo comando,
senza operazioni manuali.

Usa opendataloader-pdf (algoritmo XY-Cut++ per ordine di lettura corretto,
testo fluente, struttura preservata) al posto di pymupdf4llm.

Output (compatibile con step-5+):
  conversion/<stem>/raw.md                — output grezzo opendataloader (immutabile)
  conversion/<stem>/clean.md              — MD pulito e strutturato
  conversion/<stem>/structure_profile.json

Uso:
    python conversion/pipeline.py --stem <nome>
    python conversion/pipeline.py                       # tutti i PDF in sources/
    python conversion/pipeline.py --stem <nome> --force # forza riesecuzione

Prerequisiti:
    pip install opendataloader-pdf
    Java 11+ sul PATH (https://adoptium.net/)
"""

import argparse
import json
import re
import subprocess
import sys
import tempfile
from pathlib import Path


# ─── Verifica dipendenze ──────────────────────────────────────────────────────

def _check_deps() -> None:
    try:
        import opendataloader_pdf  # noqa: F401
    except ImportError:
        print("Errore: opendataloader-pdf non installato.")
        print("       pip install opendataloader-pdf")
        sys.exit(1)

    try:
        result = subprocess.run(
            ["java", "-version"],
            capture_output=True, text=True,
        )
        if result.returncode != 0:
            raise FileNotFoundError
    except FileNotFoundError:
        print("Errore: Java 11+ non trovato sul PATH.")
        print("       Installa da https://adoptium.net/")
        sys.exit(1)


# ─── [1] Validazione PDF (step-0 + step-1) ────────────────────────────────────

def check_pdf(pdf_path: Path) -> tuple[bool, str]:
    """
    Validazione rapida: esistenza, leggibilità, testo estraibile.
    Restituisce (ok, messaggio).
    """
    if not pdf_path.exists():
        return False, f"File non trovato: {pdf_path}"
    if pdf_path.suffix.lower() != ".pdf":
        return False, f"Non è un PDF: {pdf_path.name}"
    if pdf_path.stat().st_size == 0:
        return False, "File vuoto"

    try:
        import pdfplumber
        with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
            n_pages = len(pdf.pages)
            if n_pages == 0:
                return False, "PDF senza pagine"
            sample = min(5, n_pages)
            pages_with_text = sum(
                1 for i in range(sample)
                if len((pdf.pages[i].extract_text() or "").strip()) > 50
            )
            if pages_with_text == 0:
                return False, (
                    f"Nessun testo nelle prime {sample} pagine "
                    f"— probabilmente scansionato (usa modalità hybrid)"
                )
        return True, f"{n_pages} pagine, testo digitale confermato"
    except Exception as e:
        msg = str(e).lower()
        if "password" in msg or "encrypted" in msg:
            return False, "PDF protetto da password"
        return False, f"Impossibile aprire: {e}"


# ─── [2] Conversione PDF → Markdown (step-2) ─────────────────────────────────

def convert_pdf(pdf_path: Path, out_dir: Path) -> Path:
    """
    Converte il PDF in Markdown tramite opendataloader-pdf.
    Scrive il file nella out_dir e restituisce il percorso.

    Parametri scelti per output RAG-ottimale:
      - keep_line_breaks=False  → testo fluente, no hard-wrap PDF
      - reading_order="xycut"   → corregge ordine multi-colonna (XY-Cut++)
      - sanitize=False          → preserva il testo originale (no anonimizzazione PII)
    """
    import opendataloader_pdf

    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    opendataloader_pdf.convert(
        input_path=str(pdf_path),
        output_dir=str(out_dir),
        format="markdown",
        keep_line_breaks=False,
        reading_order="xycut",
        sanitize=False,
        image_output="off",   # nessuna immagine estratta né referenziata
        quiet=True,           # sopprime i log Java
    )

    # Il file output si chiama <stem>.md
    md_file = out_dir / f"{pdf_path.stem}.md"
    if not md_file.exists():
        candidates = list(out_dir.glob("*.md"))
        if not candidates:
            raise RuntimeError(f"Nessun file .md prodotto in {out_dir}")
        md_file = candidates[0]

    return md_file


# ─── [3] Pulizia strutturale (step-4 / revise.py) ────────────────────────────
#
# Logica identica a step-4/revise.py — mantenuta sincronizzata.

_TOC_KEYWORDS = frozenset([
    "indice", "index", "contents", "table of contents",
    "sommario", "inhaltsverzeichnis", "inhalt",
])

_ORDINALS_IT = {
    "PRIMO": "I", "SECONDO": "II", "TERZO": "III", "QUARTO": "IV",
    "QUINTO": "V", "SESTO": "VI", "SETTIMO": "VII", "OTTAVO": "VIII",
    "NONO": "IX", "DECIMO": "X",
}
_ORDINALS_EN = {
    "ONE": "1", "TWO": "2", "THREE": "3", "FOUR": "4", "FIVE": "5",
    "SIX": "6", "SEVEN": "7", "EIGHT": "8", "NINE": "9", "TEN": "10",
}


def _sentence_case(s: str) -> str:
    if not s:
        return s
    lower = s.lower()
    return lower[0].upper() + lower[1:]


def _is_allcaps_line(line: str) -> bool:
    stripped = line.strip()
    letters = [c for c in stripped if c.isalpha()]
    return (
        len(letters) >= 3
        and all(c.isupper() for c in letters)
        and not stripped.startswith("#")
    )


def _allcaps_to_header(raw_line: str) -> str:
    text = raw_line.strip().rstrip(".").rstrip("?").strip()

    _ORD_IT_PAT = "|".join(_ORDINALS_IT.keys())
    m = re.match(rf"^CAPITOLO ({_ORD_IT_PAT})\. (.+)", text)
    if m:
        roman = _ORDINALS_IT[m.group(1)]
        titolo = m.group(2).rstrip(".").rstrip("?").strip()
        return f"## Capitolo {roman} — {_sentence_case(titolo)}"

    _ORD_EN_PAT = "|".join(_ORDINALS_EN.keys())
    m = re.match(rf"^CHAPTER ({_ORD_EN_PAT}|\d+)\.? (.+)", text)
    if m:
        n = _ORDINALS_EN.get(m.group(1), m.group(1))
        titolo = m.group(2).rstrip(".").rstrip("?").strip()
        return f"## Chapter {n} — {_sentence_case(titolo)}"

    m = re.match(r"^([IVXLCDM]+|[0-9]+)\. (.+)", text)
    if m:
        return f"## {m.group(1)}. {_sentence_case(m.group(2).rstrip('.').strip())}"

    return f"## {_sentence_case(text)}"


def apply_transforms(text: str) -> tuple[str, dict]:
    """
    Applica le trasformazioni strutturali al Markdown grezzo.
    Restituisce (testo_modificato, statistiche).
    """
    stats = {
        "toc_rimosso": False,
        "n_immagini_rimosse": 0,
        "n_accenti_corretti": 0,
        "n_dotleader_rimossi": 0,
        "n_header_concat_fixati": 0,
        "n_header_allcaps": 0,
        "n_sezioni_numerate": 0,
        "n_paragrafi_uniti": 0,
    }

    # 0. Rimuovi riferimenti immagini (artefatti opendataloader-pdf)
    stats["n_immagini_rimosse"] = len(re.findall(r"!\[[^\]]*\]\([^)]*\)", text))
    text = re.sub(r"!\[[^\]]*\]\([^)]*\)\s*", "", text)

    # 0a. Fix artefatti backtick da PDF LaTeX: `e→è, e`→è, sar`a→sarà, ecc.
    #     I PDF prodotti da LaTeX estraggono gli accenti gravi come backtick separati
    #     dalla vocale accentata. Esempi: "`e" → "è", "puo`" → "può", "sar`a" → "sarà"
    _ACCENT_MAP = {
        "e": "è", "E": "È", "a": "à", "A": "À",
        "u": "ù", "U": "Ù", "i": "ì", "I": "Ì", "o": "ò", "O": "Ò",
    }
    n_bt_before = text.count("`")
    text = re.sub(r"`([eEaAuUiIoO])", lambda m: _ACCENT_MAP[m.group(1)], text)
    text = re.sub(r"([eEaAuUiIoO])`", lambda m: _ACCENT_MAP[m.group(1)], text)
    stats["n_accenti_corretti"] = n_bt_before - text.count("`")

    # 0b_pre. Rimuovi righe con dot-leader (voci di indice/sommario)
    #     Esempi: "- 1.1 Alfabeto greco . . . . . . 1", "3.4 Continuità . . . . 205"
    #     Pattern: almeno 3 occorrenze di ". " consecutive nella riga
    stats["n_dotleader_rimossi"] = len(
        re.findall(r"^[^\n]*(?:\. ){3,}[^\n]*$", text, re.MULTILINE)
    )
    text = re.sub(r"^[^\n]*(?:\. ){3,}[^\n]*$", "", text, flags=re.MULTILINE)

    # 0b_pre2. Rimuovi righe che sono solo numerali romani (indicatori di pagina TOC)
    #     Esempi: "i", "ii", "iii", "iv", "v" su riga isolata (footer pagine indice LaTeX)
    #     Questi impedirebbero al transform 9 di rimuovere le entry TOC rimaste senza corpo.
    text = re.sub(
        r"(?m)^(i{1,3}|iv|vi{0,3}|ix|xi{0,2}|x)$",
        "",
        text,
        flags=re.IGNORECASE,
    )

    # Flag documento: rilevamento sezioni esercizi (es. libri di testo accademici)
    # Usato per disabilitare transform 4b che convertirebbe i numeri degli esercizi in header.
    _has_exercise_sections = bool(re.search(r"\bEsercizi\b", text, re.IGNORECASE))

    # 0b. Fix header + body concatenati senza separatore
    #     "##### 11 TitoloCorpodel testo..." → "##### 11 Titolo\n\nCorpo del testo..."
    def _fix_header_concat(m: re.Match) -> str:
        hashes = m.group(1)
        full = m.group(2).strip()
        if len(full) < 60:
            return m.group(0)
        # Cerca split: lettera minuscola (incluse accentate) seguita da maiuscola
        # Salta i primi ~10 char per non spezzare il numero della sezione
        skip = min(10, len(full) // 3)
        split = re.search(r"(?<=[a-zàèéìíòóùúä])(?=[A-ZÀÈÉÌÍÒÓÙÚ])", full[skip:])
        if split:
            pos = skip + split.start()
            title = full[:pos].strip()
            body = full[pos:].strip()
            if len(title) >= 5 and len(body) >= 15:
                stats["n_header_concat_fixati"] += 1
                return f"{hashes} {title}\n\n{body}"
        return m.group(0)

    text = re.sub(r"^(#{2,6})\s+(.{40,})$", _fix_header_concat, text, flags=re.MULTILINE)

    # 0c. Estrai "Capitolo N: TITOLO" inline nel corpo del testo → ## header separato
    #     "Capitolo 3: IL TITOLO DEL CAPITOLO - 16 Primo..."  → "## Capitolo 3: ..."
    #     "Capitolo 1 : TITOLO CAPITOLO"                      → "## Capitolo 1: ..."
    def _extract_capitolo(m: re.Match) -> str:
        num = m.group(1)
        titolo = _sentence_case(m.group(2).strip().rstrip("- ").strip())
        return f"\n\n## Capitolo {num}: {titolo}\n\n"

    text = re.sub(
        r"\bCapitolo\s+(\d+)\s*[:\s]\s*([A-ZÀÈÉÌÍÒÓÙÚ\'L][A-ZÀÈÉÌÍÒÓÙÚ\s\'\.,\(\)]{5,80}?)"
        r"(?=\s*[-–]\s*\d|\s*\n|\s*$)",
        _extract_capitolo,
        text,
    )

    # 0d. Normalizza header di sezione a livello uniforme ###
    #     "#### N Titolo"  → "### N. Titolo"  (numerati: aggiunge punto)
    #     "#### B) Titolo" → "### B) Titolo"  (lettera: solo cambio livello)
    #     "#### "          → rimosso           (vuoti)
    text = re.sub(
        r"^#{3,6}\s*$",
        "",
        text,
        flags=re.MULTILINE,
    )
    text = re.sub(
        r"^(#{3,6})\s+(\d{1,3})\s+(.+)$",
        lambda m: f"### {m.group(2)}. {m.group(3)}",
        text,
        flags=re.MULTILINE,
    )
    text = re.sub(
        r"^#{4,6}\s+(.+)$",
        r"### \1",
        text,
        flags=re.MULTILINE,
    )

    # 1. Rimuovi **bold** negli header esistenti: ## **Titolo** → ## Titolo
    text = re.sub(
        r"^(#{1,6})\s+\*\*(.+?)\*\*\s*$",
        r"\1 \2",
        text, flags=re.MULTILINE,
    )

    # 1b. Normalizza header ALL-CAPS → sentence-case
    def _norm_allcaps_header(m: re.Match) -> str:
        hashes, content = m.group(1), m.group(2).strip()
        letters = [c for c in content if c.isalpha()]
        if letters and all(c.isupper() for c in letters):
            return f"{hashes} {_sentence_case(content)}"
        return m.group(0)

    text = re.sub(r"^(#{1,6}) (.+)$", _norm_allcaps_header, text, flags=re.MULTILINE)

    # 2. Rimuovi righe TOC: header "# Indice", "# Contents", ecc.
    #     Rimuove la riga stessa; le voci subordinate (dot-leader) sono già rimosse da 0b_pre.
    #     L'header rimasto senza corpo viene poi eliminato dal transform 9.
    lines = text.split("\n")
    new_lines = []
    for line in lines:
        # Stripping del prefisso markdown (##, #, ecc.) prima del confronto keyword
        bare = re.sub(r"^#+\s*", "", line.strip())
        first_word = bare.split(".")[0].strip().lower()
        if first_word in _TOC_KEYWORDS:
            stats["toc_rimosso"] = True
        else:
            new_lines.append(line)
    text = "\n".join(new_lines)

    # 3. Converti righe ALL-CAPS standalone → ## header
    blocks = text.split("\n\n")
    new_blocks = []
    for block in blocks:
        stripped = block.strip()
        if "\n" not in stripped and _is_allcaps_line(stripped):
            new_blocks.append(_allcaps_to_header(stripped))
            stats["n_header_allcaps"] += 1
        else:
            sub_lines = block.split("\n")
            converted = []
            for ln in sub_lines:
                if _is_allcaps_line(ln) and len(ln.strip()) > 3:
                    converted.append(_allcaps_to_header(ln))
                    stats["n_header_allcaps"] += 1
                else:
                    converted.append(ln)
            new_blocks.append("\n".join(converted))
    text = "\n\n".join(new_blocks)

    # 4. Converti sezioni numerate "N. testo" → "### N.\n\ntesto"
    #     Guarda che il testo non sia una frase completa (es. esercizi numerati):
    #     se termina con "." ed è più lungo di 40 caratteri, è probabilmente una frase,
    #     non un titolo di sezione → lascia invariato.
    def _num_repl(m: re.Match) -> str:
        content = m.group(2).strip()
        if content.endswith(".") and len(content) > 40:
            return m.group(0)
        stats["n_sezioni_numerate"] += 1
        return f"### {m.group(1)}.\n\n{content}"

    text = re.sub(r"^(\d+)\.\s+(.+)$", _num_repl, text, flags=re.MULTILINE)

    def _num_letter_repl(m: re.Match) -> str:
        stats["n_sezioni_numerate"] += 1
        return f"### {m.group(1)}{m.group(2)}.\n\n{m.group(3).strip()}"

    text = re.sub(r"^(\d+)\s*([a-z])\.\s+(.+)$", _num_letter_repl, text, flags=re.MULTILINE)

    # 4b. Converti "- N. testo" sezioni con punto → "### N.\n\ntesto"
    #     "- 1. Testo del primo punto..."  → "### 1.\n\nTesto del primo punto..."
    #     Deve precedere 4c: "- N." ha il punto, "- N testo" no.
    #     Disabilitato se il documento contiene sezioni "Esercizi": in quel caso i
    #     "- N. testo" sono numerazioni di esercizi, non header di sezione.
    if not _has_exercise_sections:
        def _aphorism_repl(m: re.Match) -> str:
            stats["n_sezioni_numerate"] += 1
            return f"\n\n### {m.group(1)}.\n\n{m.group(2).strip()}"

        text = re.sub(
            r"^-\s+(\d{1,3})\.\s+(.{10,})$",
            _aphorism_repl,
            text,
            flags=re.MULTILINE,
        )

    # 4c. Converti "- N testo" list item numerati → "### N.\n\ntesto"
    #     "- 12 Titolo sezione Corpo della sezione..." → "### 12. Titolo sezione\n\nCorpo..."
    #     Non tocca "- a) testo", "- 1) testo" (già gestiti come liste)
    def _list_section_repl(m: re.Match) -> str:
        num = m.group(1)
        content = m.group(2).strip()
        stats["n_sezioni_numerate"] += 1
        # Separa titolo da corpo: il titolo finisce dove una lettera minuscola
        # è seguita da spazio e maiuscola (confine fine-titolo / inizio-corpo)
        split = re.search(r"(?<=[a-zàèéìíòóùú])\s+(?=[A-ZÀÈÉÌÍÒÓÙÚ])", content)
        if split and split.start() >= 3:
            title = content[: split.start()].strip()
            body = content[split.end() :].strip()
            if len(body) >= 20:
                return f"\n\n### {num}. {title}\n\n{body}"
        # Nessun body inline: il content è solo il titolo
        return f"\n\n### {num}. {content}"

    text = re.sub(
        r"^-\s+(\d{1,3})\s+([A-ZÀÈÉÌÍÒÓÙÚ\'L].{10,})$",
        _list_section_repl,
        text,
        flags=re.MULTILINE,
    )

    # 5. Unisci paragrafi spezzati da salti pagina PDF
    _SENTENCE_END = set(".?!»)\"'")
    blocks = text.split("\n\n")
    merged = []
    i = 0
    while i < len(blocks):
        b = blocks[i]
        stripped = b.strip()
        while (
            i + 1 < len(blocks)
            and stripped
            and not stripped.startswith("#")
            and stripped[-1] not in _SENTENCE_END
        ):
            nxt = blocks[i + 1].strip()
            if not nxt or nxt.startswith("#") or re.match(r"^\d+\.", nxt):
                break
            b = stripped + " " + nxt
            stripped = b.strip()
            stats["n_paragrafi_uniti"] += 1
            i += 1
        merged.append(b)
        i += 1
    text = "\n\n".join(merged)

    # 6. Normalizza whitespace multiplo interno alle righe
    lines = text.split("\n")
    text = "\n".join(
        re.sub(r"  +", " ", line) if line.strip() else line
        for line in lines
    )

    # 7. Riduci righe vuote multiple a doppie
    text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", text)

    # 8. Rimuovi righe che sono solo URL (watermark, footer di piattaforme)
    text = re.sub(r"(?m)^(https?://|www\.)\S+\s*$", "", text)

    # 9. Rimuovi header senza corpo: header seguito solo da righe vuote e poi
    #    da un altro header o dalla fine del testo (sezioni vuote / watermark)
    blocks = re.split(r"\n{2,}", text)
    cleaned = []
    for i, block in enumerate(blocks):
        stripped = block.strip()
        if re.match(r"^#{1,6} ", stripped) and "\n" not in stripped:
            next_stripped = blocks[i + 1].strip() if i + 1 < len(blocks) else ""
            if not next_stripped or re.match(r"^#{1,6} ", next_stripped):
                continue  # header senza corpo → scarta
        cleaned.append(block)
    text = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", "\n\n".join(cleaned))

    return text, stats


# ─── [4] Rilevamento struttura (step-3 / detect_structure.py) ────────────────
#
# Logica identica a step-3/detect_structure.py — mantenuta sincronizzata.

_IT_WORDS = frozenset([
    "il", "la", "di", "e", "che", "non", "per", "un", "una", "si",
    "con", "da", "del", "della", "dei", "in", "ma", "se", "lo", "le",
    "gli", "al", "alla", "ai", "alle", "sono", "ha", "hanno", "era",
    "erano", "nel", "nella", "nei", "nelle", "questo", "questa", "così",
])
_EN_WORDS = frozenset([
    "the", "of", "and", "to", "in", "is", "that", "it", "was", "for",
    "on", "are", "as", "with", "his", "they", "at", "be", "this", "have",
    "from", "or", "an", "but", "not", "by", "he", "she", "we", "you",
    "which", "their", "been", "has", "would", "there", "when", "will",
])


def _detect_language(text: str) -> str:
    words = re.findall(r"\b[a-zA-Z]{2,}\b", text.lower())
    sample = words[:2000]
    it = sum(1 for w in sample if w in _IT_WORDS)
    en = sum(1 for w in sample if w in _EN_WORDS)
    if it == 0 and en == 0:
        return "unknown"
    return "it" if it >= en else "en"


def _count_headers(text: str, level: int) -> int:
    prefix = "#" * level + " "
    return len(re.findall(rf"(?m)^{re.escape(prefix)}", text))


def _count_paragraphs(text: str) -> int:
    blocks = re.split(r"\n{2,}", text)
    return sum(1 for b in blocks if b.strip() and not re.match(r"^#+\s", b.strip()))


def _split_sections(text: str, level: int) -> list[str]:
    prefix = "#" * level + " "
    parts = re.split(rf"(?m)^{re.escape(prefix)}.+", text)
    return [p for p in parts[1:] if p.strip()]


def analyze(md_path: Path) -> dict:
    text = md_path.read_text(encoding="utf-8")
    n_h1 = _count_headers(text, 1)
    n_h2 = _count_headers(text, 2)
    n_h3 = _count_headers(text, 3)
    n_paragrafi = _count_paragraphs(text)

    if n_h3 >= 5:
        livello, boundary, strategia = 3, "h3", "h3_aware"
        section_bodies = _split_sections(text, 3)
    elif n_h2 >= 3:
        livello, boundary, strategia = 2, "h2", "h2_paragraph_split"
        section_bodies = _split_sections(text, 2)
    elif n_h1 + n_h2 + n_h3 >= 1:
        livello, boundary, strategia = 1, "paragrafo", "paragraph"
        section_bodies = [b for b in re.split(r"\n{2,}", text) if b.strip()]
    elif n_paragrafi >= 3:
        livello, boundary, strategia = 1, "paragrafo", "paragraph"
        section_bodies = [b for b in re.split(r"\n{2,}", text) if b.strip()]
    else:
        livello, boundary, strategia = 0, "nessuno", "sliding_window"
        section_bodies = [text] if text.strip() else []

    lengths = [len(b) for b in section_bodies if b.strip()]
    lunghezza_media = int(sum(lengths) / len(lengths)) if lengths else 0
    lingua = _detect_language(text)

    avvertenze = []
    short = sum(1 for l in lengths if l < 200)
    long_ = sum(1 for l in lengths if l > 800)
    if short:
        avvertenze.append(f"{short} sezioni sotto i 200 caratteri — verranno accorpate")
    if long_:
        avvertenze.append(f"{long_} sezioni sopra i 800 caratteri — verranno divise")

    return {
        "livello_struttura": livello,
        "n_h1": n_h1,
        "n_h2": n_h2,
        "n_h3": n_h3,
        "n_paragrafi": n_paragrafi,
        "boundary_primario": boundary,
        "lingua_rilevata": lingua,
        "lunghezza_media_sezione": lunghezza_media,
        "strategia_chunking": strategia,
        "avvertenze": avvertenze,
    }


# ─── Pipeline principale ──────────────────────────────────────────────────────

def run(stem: str, project_root: Path, force: bool) -> bool:
    pdf_path = project_root / "sources" / f"{stem}.pdf"
    out_dir = project_root / "conversion" / stem
    raw_out = out_dir / "raw.md"
    clean_out = out_dir / "clean.md"
    profile_out = out_dir / "structure_profile.json"

    print(f"\n{'─' * 52}")
    print(f"  {stem}")
    print(f"{'─' * 52}")

    if clean_out.exists() and not force:
        print(f"  ⚠️  conversion/{stem}/clean.md già presente — skip")
        print(f"      (usa --force per rieseguire)")
        return True

    # ── [1] Validazione ────────────────────────────────────────────────────
    print("  [1/4] Validazione PDF...")
    ok, msg = check_pdf(pdf_path)
    if not ok:
        print(f"  ✗ {msg}")
        return False
    print(f"  ✅ {msg}")

    # ── [2] Conversione ────────────────────────────────────────────────────
    print("  [2/4] Conversione PDF → Markdown (opendataloader-pdf)...")
    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
        try:
            md_file = convert_pdf(pdf_path, Path(tmp))
        except Exception as e:
            print(f"  ✗ Conversione fallita: {e}")
            return False
        raw_text = md_file.read_text(encoding="utf-8")

    size_kb = len(raw_text.encode()) // 1024
    n_lines = raw_text.count("\n")
    print(f"  ✅ Markdown grezzo: {size_kb} KB, {n_lines} righe")

    # ── [3] Pulizia strutturale ────────────────────────────────────────────
    print("  [3/4] Pulizia strutturale...")
    clean_text, t_stats = apply_transforms(raw_text)
    reduction = 100 * (1 - len(clean_text) / len(raw_text)) if raw_text else 0
    print(f"  ✅ Immagini rimosse:      {t_stats['n_immagini_rimosse']}")
    print(f"     Accenti corretti:      {t_stats['n_accenti_corretti']}")
    print(f"     Dot-leader rimossi:    {t_stats['n_dotleader_rimossi']}")
    print(f"     Header concat fixati:  {t_stats['n_header_concat_fixati']}")
    print(f"     TOC rimosso:           {'sì' if t_stats['toc_rimosso'] else 'no'}")
    print(f"     ALL-CAPS → ##:         {t_stats['n_header_allcaps']}")
    print(f"     Sezioni → ###:         {t_stats['n_sezioni_numerate']}")
    print(f"     Paragrafi uniti:       {t_stats['n_paragrafi_uniti']}")
    print(f"     Riduzione testo:       {reduction:.0f}%")

    # ── [4] Profilo strutturale ────────────────────────────────────────────
    print("  [4/4] Analisi struttura...")
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    raw_out.write_text(raw_text, encoding="utf-8")
    clean_out.write_text(clean_text, encoding="utf-8")
    profile = analyze(clean_out)
    profile_out.write_text(json.dumps(profile, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

    _LIVELLO_DESC = {3: "ricca (h3)", 2: "parziale (h2)", 1: "paragrafi", 0: "testo piatto"}
    print(f"  ✅ Struttura: livello {profile['livello_struttura']} — {_LIVELLO_DESC[profile['livello_struttura']]}")
    print(f"     h1={profile['n_h1']}  h2={profile['n_h2']}  h3={profile['n_h3']}  "
          f"paragrafi={profile['n_paragrafi']}")
    print(f"     Strategia chunking: {profile['strategia_chunking']}")
    print(f"     Lingua rilevata:    {profile['lingua_rilevata']}")
    for w in profile["avvertenze"]:
        print(f"     ⚠️  {w}")

    print(f"\n  Output:")
    print(f"    conversion/{stem}/raw.md               (immutabile)")
    print(f"    conversion/{stem}/clean.md")
    print(f"    conversion/{stem}/structure_profile.json")
    print(f"\n  Prossimo passo: python step-5/chunker.py --stem {stem}")
    return True


# ─── Entry point ─────────────────────────────────────────────────────────────

if __name__ == "__main__":
    project_root = Path(__file__).parent.parent

    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Pipeline PDF → clean Markdown (sostituisce step 0+1+2+3+4)",
        epilog=(
            "Output compatibile con step-5+.\n"
            "Prerequisiti: pip install opendataloader-pdf  +  Java 11+ sul PATH"
        ),
    )
    parser.add_argument(
        "--stem",
        help="Nome del documento (PDF in sources/<stem>.pdf). "
             "Se omesso, elabora tutti i PDF in sources/.",
    )
    parser.add_argument(
        "--force",
        action="store_true",
        help="Riesegui anche se clean.md è già presente",
    )
    args = parser.parse_args()

    _check_deps()

    if args.stem:
        stems = [args.stem]
    else:
        sources_dir = project_root / "sources"
        if not sources_dir.exists():
            print("Errore: cartella sources/ non trovata")
            sys.exit(1)
        stems = sorted(p.stem for p in sources_dir.glob("*.pdf"))
        if not stems:
            print("Errore: nessun PDF trovato in sources/")
            sys.exit(1)

    results = [run(s, project_root, args.force) for s in stems]
    ok = sum(results)
    total = len(results)
    print(f"\n{'✅' if all(results) else '⚠️ '} {ok}/{total} documenti convertiti")
    sys.exit(0 if all(results) else 1)