#!/usr/bin/env python3
"""
智库报告与学术文献采集器
采集全球公开智库报告、学术论文、研究简报
遵循"瞰宇"原则：精准、可溯、合规
"""

import json
import sys
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Any, Set

class ReportsCollector:
    """智库报告与文献采集"""

    # 主要智库域名（示例，可根据需要扩展）
    THINK_TANK_DOMAINS = {
        "US": [
            "brookings.edu",           # 布鲁金斯学会
            "rand.org",                # 兰德公司
            "csis.org",                # 战略与国际研究中心
            "cfr.org",                 # 外交关系委员会
            "aei.org",                 # 美国企业研究所
            "heritage.org"             # 传统基金会
        ],
        "EU": [
            "bruegel.org",             # 布鲁盖尔研究所
            "chathamhouse.org",        # 英国皇家国际事务研究所
            "sipri.org",               #斯德哥尔摩国际和平研究所
            " CarnegieEurope.eu"        # 卡内基欧洲中心
        ],
        "Asia": [
            "rieti.go.jp",             # 日本经济研究中心
            "cisac.fsi.stanford.edu",  # 斯坦福国际安全与合作中心
            "nti.org"                  # 核威胁倡议
        ]
    }

    # 学术平台（公开访问）
    ACADEMIC_PLATFORMS = [
        "arxiv.org",                  # arXiv 预印本
        "ssrn.com",                   # SSRN 社会科学研究网络
        "researchgate.net",           # ResearchGate（公开部分）
        "jstor.org"                   # JSTOR（开放获取部分）
    ]

    def __init__(self):
        self.collection_log = {
            "start_time": datetime.now().isoformat(),
            "collector": "ReportsCollector",
            "reports_thus_sourced": = 0,
            "reports_failed": 0,
            "domains_accessed": [],
            "warnings": []
        }

    async def collect_think_tank_reports(self,
                                          region: str = "US",
                                          keywords: List[str] = None,
                                          time_range: str = "1y",
                                          max_results: int = 20) -> Dict[str, Any]:
        """
        采集智库报告

        Args:
            region: 目标区域（US/EU/Asia）
            keywords: 搜索关键词
            time_range: 时间范围（1m=1月，1y=1年，all=全部）
            max_results: 最大结果数

        Returns:
            结构化报告数据
        """
        self.collection_log["region"] = region
        self.collection_log["keywords"] = keywords or []
        self.collection_log["time_range"] = time_range

        domains = self.THINK_TANK_DOMAINS.get(region, self.THINK_TANK_DOMAINS["US"])

        results = []

        for keyword in (keywords or ["policy", "analysis"]):
            # 使用公开搜索（需通过 OpenClaw 的 web_search 工具）
            # 构建查询：关键词 + 智库域名
            domain_queries = [f"{keyword} site:{domain}" for domain in domains]

            for query in domain_queries:
                self.collection_log["domains_accessed"].append({
                    "query": query,
                    "timestamp": datetime.now().isoformat()
                })

                # 实际调用 web_search 后，返回的结构化结果
                # 这里是占位符实现
                pass

        self.collection_log["end_time"] = datetime.now().isoformat()

        return {
            "report_items": results,
            "metadata": {
                "type": "think_tank_reports",
                "region": region,
                "count": len(results)
            },
            "collection_log": self.collection_log
        }

    async def collect_academic_papers(self,
                                      keywords: List[str],
                                      fields: List[str] = None,
                                      max_results: int = 20) -> Dict[str, Any]:
        """
        采集学术论文（公开访问）

        Args:
            keywords: 搜索关键词
            fields: 研究领域（如"AI", "security", "policy"）
            max_results: 最大结果数

        Returns:
            结构化论文数据
        """
        self.collection_log["type"] = "academic_papers"
        self.collection_log["fields"] = fields or []
        self.collection_log["keywords"] = keywords

        results = []

        # 优先使用 arXiv 等完全公开的平台
        for keyword in keywords:
            # 构建专门查询
            query = keyword
            if fields:
                query += " " + " ".join(fields)

            self.collection_log["domains_accessed"].append({
                "query": query,
                "timestamp": datetime.now().isoformat()
            })

        self.collection_log["end_time"] = datetime.now().isoformat()

        return {
            "paper_items": results,
            "metadata": {
                "type": "academic_papers",
                "fields": fields or [],
                "count": len(results)
            },
            "collection_log": self.collection_log
        }

    def extract_report_metadata(self, content: str, url: str) -> Dict[str, Any]:
        """
        从报告内容中提取元数据

        Args:
            content: 报告内容
            url: 原始URL

        Returns:
            提取的元数据
        """
        return {
            "title": self._extract_title(content),
            "authors": self._extract_authors(content),
            "publish_date": self._extract_date(content),
            "abstract": self._extract_abstract(content),
            "institution": self._extract_institution(url),
            "url": url,
            "page_count": self._estimate_page_count(content)
        }

    def _extract_title(self, content: str) -> str:
        """提取标题"""
        # 简化实现：查找常见标题标签
        if "<title>" in content:
            start = content.find("<title>") + 7
            end = content.find("</title>", start)
            if end > start:
                return content[start:end].strip()
        return "Unknown Title"

    def _extract_authors(self, content: str) -> List[str]:
        """提取作者"""
        # 简化实现：常见作者模式
        return []

    def _extract_date(self, content: str) -> str:
        """提取发布日期"""
        # 简化实现：常见日期模式
        return "Unknown"

    def _extract_abstract(self, content: str) -> str:
        """提取摘要"""
        # 简化：取前500字符作为摘要
        return content[:500] + "..." if len(content) > 500 else content

    def _extract_institution(self, url: str) -> str:
        """从URL提取机构"""
        if "brookings.edu" in url:
            return "Brookings Institution"
        elif "rand.org" in url:
            return "RAND Corporation"
        elif "csis.org" in url:
            return "CSIS"
        elif "cfr.org" in url:
            return "CFR"
        return "Unknown"

    def _estimate_page_count(self, content: str) -> int:
        """估算页数"""
        # 简化：按字符数估算
        return len(content) // 3000

def main():
    """命令行接口"""
    print("ReportsCollector v1.0")
    print("用法：通过 OpenClaw 集成调用")
    print("\n支持的采集类型：")
    print("  - think_tank_reports: 智库报告")
    print("  - academic_papers: 学术论文")

if __name__ == "__main__":
    main()