'use strict';

/**
 * 智能问数 · 指标层
 * ----------------------------------------------------------------------------
 * 把「指标 = 维度 × 聚合 × 时间粒度 × 口径」从列注册表升级为一等对象：
 *   · 基础指标：合计 / 加权（比率按曝光或进店人数加权）/ 比值（客单价）
 *   · 派生指标：基于基础指标动态计算（7 日移动平均等），模型引用指标 key，
 *     不自己组合口径——flash 模型引用比自算的出错率低一个量级。
 * 与 REPORT_COLUMNS 的关系：列注册表服务表格语义（label/同义词/类型），
 * 本注册表服务问数聚合语义（怎么算），两者键保持一致。
 */

const BASE = {
  grossAmt: { name: '营业额', unit: 'money', agg: 'sum', synonyms: ['流水', 'GMV', '销售额'] },
  validOrderCnt: { name: '有效订单', unit: 'int', agg: 'sum', synonyms: ['单量', '订单量'] },
  incomeAmt: { name: '收入', unit: 'money', agg: 'sum', synonyms: ['到账'] },
  expenseAmt: { name: '支出', unit: 'money', agg: 'sum', synonyms: ['费用'] },
  expUv: { name: '曝光人数', unit: 'int', agg: 'sum', synonyms: ['曝光'] },
  orderUserCnt: { name: '下单人数', unit: 'int', agg: 'sum', synonyms: ['购买人数'] },
  actOrdCnt: { name: '活动订单', unit: 'int', agg: 'sum' },
  actSubsidyAmt: { name: '活动补贴', unit: 'money', agg: 'sum' },
  clkExpRate: { name: '进店转化率', unit: 'pct', agg: 'weighted', weightBy: 'expUv' },
  ordClkRate: { name: '下单转化率', unit: 'pct', agg: 'weighted', weightBy: 'orderUserCnt' },
  perActualPay: { name: '客单价', unit: 'money', agg: 'ratio', num: 'grossAmt', den: 'validOrderCnt' },
};

/** 派生指标：基于基础指标按窗口动态计算（按天粒度） */
const DERIVED = {
  gross_mov7: { name: '营业额7日移动平均', unit: 'money', base: 'grossAmt', window: 7 },
  orders_mov7: { name: '有效订单7日移动平均', unit: 'int', base: 'validOrderCnt', window: 7 },
  uv_mov7: { name: '曝光人数7日移动平均', unit: 'int', base: 'expUv', window: 7 },
};

const ALL = { ...BASE, ...DERIVED };

function get(key) { return ALL[key] || null; }

/** 常驻提示词：聚合口径一句话说清（含派生指标） */
function manifestText() {
  const lines = Object.entries(ALL).map(([key, m]) => {
    const how = m.agg === 'sum' ? '合计'
      : m.agg === 'weighted' ? `加权平均（按${(BASE[m.weightBy] || {}).name || m.weightBy}加权）`
      : m.agg === 'ratio' ? `比值（${(BASE[m.num] || {}).name || m.num} / ${(BASE[m.den] || {}).name || m.den}）`
      : `${m.window} 日移动平均（基于${(BASE[m.base] || {}).name || m.base}）`;
    return `- ${key}｜${m.name}｜${how}`;
  });
  return lines.join('\n');
}

/** 单日聚合：把当天门店行聚成一个数（口径与 summarizeRows 同源——比率加权） */
function dayValue(key, rows) {
  const m = ALL[key];
  if (!m || !rows.length) return null;
  if (m.agg === 'weighted') {
    let wv = 0;
    let w = 0;
    for (const r of rows) {
      const weight = Number(r[m.weightBy]) || 0;
      wv += (Number(r[key]) || 0) * weight;
      w += weight;
    }
    return w > 0 ? +(wv / w).toFixed(4) : null;
  }
  if (m.agg === 'ratio') {
    const num = rows.reduce((s, r) => s + (Number(r[m.num]) || 0), 0);
    const den = rows.reduce((s, r) => s + (Number(r[m.den]) || 0), 0);
    return den > 0 ? +(num / den).toFixed(2) : null;
  }
  return Math.round(rows.reduce((s, r) => s + (Number(r[key]) || 0), 0) * 100) / 100;
}

module.exports = { BASE, DERIVED, ALL, get, manifestText, dayValue };