"""AI 模型场景配置

集中管理各业务模块的模型选择与参数，修改模型只需改此文件。
"""

from app.ai.models import LLM


class SkillGapModel:
    """技能差距分析模块"""
    # 技能差距识别：对比简历与岗位技能标签，输出缺失技能列表
    ANALYSIS = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0)
    # 个人概述优化：将缺失技能关键词融入 summary
    SUMMARY = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0.3)
    # 经历描述优化：针对目标岗位优化单条经历的 description
    EXPERIENCE = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0.3)
    # Agent规划：解析用户自然语言指令，拆解为原子编辑操作列表
    AGENT_PLAN = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0)
    # Agent执行-修改：按指令修改简历中的单条记录
    AGENT_EDIT = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)
    # Agent执行-新增：按指令生成一条新的简历记录
    AGENT_ADD = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)


class JobAgentModel:
    """求职助手Agent模块"""
    # 岗位匹配评分：评估简历与岗位在技能/学历/经验上的匹配度，输出0-100分（评分要稳定，温度设0）
    MATCH_SCORE = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0)
    # 岗位简历-summary优化：针对具体岗位JD优化个人概述
    SUMMARY = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)
    # 岗位简历-经历优化：针对具体岗位JD优化单条经历描述
    EXPERIENCE = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)


class NovaChatModel:
    """Nova智能聊天模块"""
    # 通用对话：基于简历和岗位上下文的自由问答，返回Markdown文本
    CHAT = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.7)


class ResumeExtractorModel:
    """简历解析模块"""
    # 简历结构化提取：两阶段并行提取简历文本为JSON结构
    PARSE = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0)


class ResumePolisherModel:
    """简历段落润色模块"""
    # 段落润色：仅做格式/错字/表达优化，不改内容，低温度保证稳定
    POLISH = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0.2)


class DiagnoserModel:
    """简历诊断模块"""
    # 模块诊断：逐条分析经历记录的问题(错别字/无量化/弱相关等)
    MODULE = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0)
    # 整体评价：汇总所有诊断结果生成总结性评语
    SUMMARY = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)


class BrowserPlugModel:
    """浏览器插件模块"""
    # 表单自动填写：根据简历+岗位信息生成招聘网站表单字段的回答
    FORM_FILL = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0.3)