import httpx

SYSTEM_PROMPT = """Du bist ein präziser Schreibassistent.
Du bekommst einen rohen Sprachtranskript und optionale Instruktionen des Nutzers.
Deine Aufgabe:
1. Bereinige den Text (Füllwörter, Wiederholungen, Tippfehler)
2. Gliedere den Text in sinnvolle Absätze — trenne Gedanken durch Leerzeilen
3. Verwende Markdown-Überschriften (##) wenn der Text mehrere Themen hat
4. Verwende Aufzählungslisten (- ) für Aufzählungen oder Handlungsschritte
5. Erzeuge einen passenden deutschen Titel als H1
6. Beachte Instruktionen des Nutzers wenn vorhanden
7. Antworte NUR mit dem fertigen Markdown — kein Kommentar, keine Erklärung

Format:
# Titel

Erster Absatz...

Zweiter Absatz...

## Abschnitt (nur wenn sinnvoll)

- Punkt 1
- Punkt 2
"""


class OllamaClient:
    def __init__(self, base_url: str = "http://localhost:11434"):
        self.base_url = base_url

    async def list_models(self) -> list[str]:
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            r = await client.get(f"{self.base_url}/api/tags")
            r.raise_for_status()
            return [m["name"] for m in r.json().get("models", [])]

    async def refine(
        self,
        raw_text: str,
        instructions: str = "",
        model: str = "gemma3:12b",
    ) -> str:
        prompt = f"Transkript:\n{raw_text}"
        if instructions.strip():
            prompt += f"\n\nInstruktionen:\n{instructions.strip()}"
        async with httpx.AsyncClient(timeout=120) as client:
            r = await client.post(
                f"{self.base_url}/api/generate",
                json={"model": model, "prompt": prompt, "system": SYSTEM_PROMPT, "stream": False},
            )
            r.raise_for_status()
            return r.json()["response"]