import json
import time
from typing import List, Dict, Any

class QwenVLSmartSplitter:
    """
    模拟 Qwen3-VL 多模态大模型的智能拆条代理
    """
    
    def __init__(self, api_key: str = "mock_key"):
        self.api_key = api_key
        # 在实际生产中，这里会初始化 DashScope 或 OpenAI 客户端
        # from dashscope import MultiModalConversation

    def analyze_video(self, video_path: str, asr_text: str = "") -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        模拟调用 Qwen3-VL 分析视频内容并返回拆条信息
        
        Args:
            video_path: 视频文件路径
            asr_text: (可选) 视频的语音转写文本，辅助模型理解
            
        Returns:
            List[Dict]: 拆条片段列表
        """
        print(f"[*] 正在调用 Qwen3-VL 分析视频: {video_path} ...")
        print(f"[*] 上下文 ASR 文本长度: {len(asr_text)} 字符")
        
        # 模拟网络延迟
        time.sleep(2)
        
        # 模拟 Qwen3-VL 的输出 (JSON 格式)
        # 实际场景中，这里会将视频帧和 Prompt 发送给模型
        # Prompt: "请分析这段新闻视频，识别出其中包含的每一条独立新闻报道..."
        
        mock_response = [
            {
                "start": "00:00:05",
                "end": "00:02:10",
                "title": "全县春耕生产工作会议召开",
                "category": "时政",
                "summary": "县委书记主持召开春耕生产工作会议，强调要抢抓农时，确保粮食安全。",
                "tags": ["春耕", "农业", "时政"]
            },
            {
                "start": "00:02:12",
                "end": "00:05:45",
                "title": "我县新增三家高新技术企业",
                "category": "经济",
                "summary": "科技局发布消息，我县三家企业通过国家高新技术企业认定，实现了零的突破。",
                "tags": ["高新技术", "企业", "经济"]
            },
            {
                "start": "00:05:50",
                "end": "00:08:20",
                "title": "交警部门开展电动车专项整治行动",
                "category": "民生",
                "summary": "为规范交通秩序，交警大队在主要路口开展电动车违规行为专项整治。",
                "tags": ["交通", "整治", "民生"]
            }
        ]
        
        print("[+] Qwen3-VL 分析完成，识别出 3 个新闻片段。")
        return mock_response

    def generate_cover(self, video_path: str, timestamp: str) -> str:
        """
        模拟智能封面生成
        """
        # 实际逻辑：提取指定时间戳的帧，或者让模型选一帧
        return f"{video_path}_cover_{timestamp.replace(':', '')}.jpg"