/**
 * Seed de la base de conocimiento del agente IA.
 * Lee knowledge/*.md, usa el primer encabezado H1 como título y los indexa
 * vía indexarDocumento (idempotente: solo re-embebe si cambió el hash).
 *
 * Uso: npm run seed:ai   (requiere NAN_API_KEY en el .env del ecosistema)
 */
import { readdir, readFile } from 'node:fs/promises'
import path from 'node:path'
import { indexarDocumento } from '../src/services/ai.service.js'

const KNOWLEDGE_DIR = path.resolve(process.cwd(), 'knowledge')

function tituloDe(contenido: string, archivo: string): string {
  const h1 = contenido.split('\n').find((l) => l.startsWith('# '))
  return h1 ? h1.replace(/^#\s+/, '').trim() : archivo.replace(/\.md$/, '')
}

async function main(): Promise<void> {
  const archivos = (await readdir(KNOWLEDGE_DIR)).filter((f) => f.endsWith('.md')).sort()
  if (archivos.length === 0) {
    console.error(`No hay archivos .md en ${KNOWLEDGE_DIR}`)
    process.exit(1)
  }
  console.log(`Indexando ${archivos.length} documentos desde ${KNOWLEDGE_DIR}…`)
  let totalChunks = 0
  for (const archivo of archivos) {
    const contenido = await readFile(path.join(KNOWLEDGE_DIR, archivo), 'utf8')
    const titulo = tituloDe(contenido, archivo)
    const r = await indexarDocumento(titulo, contenido)
    totalChunks += r.chunks
    console.log(`  ${r.estado.padEnd(12)} ${titulo} (${r.chunks} chunks)`)
  }
  console.log(`Listo: ${archivos.length} documentos procesados.`)
  process.exit(0)
}

main().catch((err) => {
  console.error('Falló el seed:', err instanceof Error ? err.message : err)
  process.exit(1)
})