"""技能差距分析 + 定制简历 Prompt 模板

注意：prompt 中的 JSON 示例花括号必须用 {{ }} 转义，避免被 ChatPromptTemplate 当作变量。
"""

SKILL_GAP_PROMPT = """你是一个技能匹配助手。给定岗位要求的技能标签列表和用户简历信息，判断用户简历中未覆盖的技能。

【岗位技能标签】
{skill_tags}

【用户简历】
{resume_json}

规则：
1. 逐个判断岗位技能标签，用户简历中是否体现了该技能（包括直接提及、经历中隐含的技能）
2. 只输出用户简历未覆盖的技能，必须是岗位技能标签的子集，原文输出不要修改
3. 返回 JSON 数组格式，如：["Python", "SQL"]
4. 如果全部覆盖，返回空数组 []
5. 只返回 JSON 数组，不要其他内容"""

SUMMARY_OPTIMIZE_PROMPT = """你是一个简历优化助手。根据目标岗位信息，微调用户的个人概述。

【目标岗位】
{job_title}

【需要融入的技能关键词】
{add_skills}

【原始个人概述】
{original_summary}

规则：
1. 保持原文风格和主体内容不变
2. 只做轻微润色，让概述更贴合目标岗位方向
3. 自然融入需要新增的技能关键词，不要生硬堆砌
4. 避免过度优化，改动越少越好
5. 直接输出优化后的文本，不要其他内容"""

EXPERIENCE_OPTIMIZE_PROMPT = """你是一个简历优化助手。根据目标岗位信息，微调用户的经历描述。

【目标岗位】
{job_title}
{job_description}

【原始经历数据】
{original_module_data}

规则：
1. 基本保持原文不变，只在可以优化的地方做轻微调整
2. 让描述更贴合目标岗位方向，但不要编造内容
3. 避免过度优化，改动越少越好
4. description 字段是 [{{"id": "xxx", "text": "xxx"}}] 格式：修改时保留原 id 只改 text，新增段落生成随机8位字符串作为 id，删除段落直接移除
5. 返回修改后的完整模块数据（JSON 格式，与输入格式一致）"""

AGENT_PLAN_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。分析用户的指令，决定需要修改简历的哪些模块。

【目标岗位】
{job_title}

【当前简历】
{resume_json}

【对话历史】
{chat_history}

【用户指令】
{instruction}

如果用户指令明确，返回修改计划 JSON：
{{"action": "modify", "modules": [{{"module": "模块名", "instruction": "具体修改要求"}}], "updatedModulesLabel": "中文模块名列表"}}

如果用户指令不明确或需要澄清，返回对话 JSON：
{{"action": "chat", "message": "你的追问内容"}}

模块名可选：
- resume：主表（个人信息，包含 name、email、mobileNumber、city、wechatNumber、portfolioUrl、skills、certificates、summary、avatarUrl）
- education：教育经历
- work：工作经历
- internship：实习经历
- project：项目经历
- competition：竞赛经历
只返回 JSON，不要其他内容。"""

AGENT_MODULE_EDIT_PROMPT = """你是一个简历编辑助手。根据修改要求，修改简历的指定模块。

【目标岗位】
{job_title}

【修改要求】
{module_instruction}

【模块数据结构】
{module_schema}

【当前模块数据】
{module_data}

规则：
1. 严格按照修改要求操作，可以增删改
2. 未要求修改的记录保持不变
3. 不要编造用户简历中不存在的内容
4. 保持原文格式和结构
5. description 字段是 [{{"id": "xxx", "text": "xxx"}}] 格式：修改时保留原 id 只改 text，新增段落生成随机8位字符串作为 id，删除段落直接从数组中移除
6. 新增记录时按照模块数据结构生成完整字段，id 使用随机8位字符串
7. 返回修改后的完整模块数据（JSON 格式，与输入格式一致）"""

# 各模块数据结构定义（传入 prompt 的 module_schema）
MODULE_SCHEMAS: dict[str, str] = {
    "resume": '{ "avatarUrl": "string", "name": "string", "email": "string", "mobileNumber": "string", "city": "string", "wechatNumber": "string", "portfolioUrl": "string", "skills": ["string"], "certificates": ["string"], "summary": "string" }',
    "education": '[{ "id": "string(8位)", "school": "string", "major": "string", "degree": "大专/本科/硕士/博士", "studyType": "全日制/非全日制", "startDate": "2023.09", "endDate": "2024.06", "description": [{"id": "string(8位)", "text": "string"}] }]',
    "work": '[{ "id": "string(8位)", "companyName": "string", "position": "string", "startDate": "2023.06", "endDate": "2023.09", "description": [{"id": "string(8位)", "text": "string"}] }]',
    "internship": '[{ "id": "string(8位)", "companyName": "string", "position": "string", "startDate": "2023.06", "endDate": "2023.09", "description": [{"id": "string(8位)", "text": "string"}] }]',
    "project": '[{ "id": "string(8位)", "companyName": "string", "projectName": "string", "role": "string", "startDate": "2023.06", "endDate": "2023.09", "description": [{"id": "string(8位)", "text": "string"}] }]',
    "competition": '[{ "id": "string(8位)", "competitionName": "string", "award": "string", "awardDate": "2023.07", "description": [{"id": "string(8位)", "text": "string"}] }]',
}