#!/usr/bin/env python3
"""P&ID 센서/계측기 추출기

FT, FIT, LT, PT, TE, PG, LG, TG 등 센서/계측기 전용 추출.

사용법:
    python pid_extract_sensor.py --input full_text.txt --output sensor.json
"""

import sys
import os

# mcp-server/worker 디렉토리를 경로에 추가
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

from pid_extract_template import parse_json_array, call_llm, main as template_main
from pid_extract_prompts import _SENSOR_PROMPT
import argparse
import json
import logging
import time

logger = logging.getLogger("pid_extractor.sensor")

def extract(input_text: str, max_tokens: int = 65536) -> list:
    """센서/계측기 태그 추출."""
    return call_llm(_SENSOR_PROMPT, input_text, max_tokens=max_tokens)

if __name__ == "__main__":
    # --prompt를 자동으로 _SENSOR_PROMPT로 설정
    parser = argparse.ArgumentParser(description="P&ID 센서/계측기 추출기")
    parser.add_argument("--input", required=True, help="입력 텍스트 파일 경로")
    parser.add_argument("--output", required=True, help="출력 JSON 파일 경로")
    parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=65536, help="최대 토큰 수")
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 입력 읽기
    with open(args.input, "r", encoding="utf-8") as f:
        input_text = f.read()
    
    logger.info(f"입력 파일 읽기 완료: {len(input_text)}자")
    
    # LLM 호출
    t0 = time.time()
    tags = extract(input_text, max_tokens=args.max_tokens)
    elapsed = time.time() - t0
    
    logger.info(f"추출 완료: {len(tags)}개 태그, 소요 시간: {elapsed:.1f}초")
    
    # 결과 저장
    output_dir = os.path.dirname(args.output)
    if output_dir:
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    
    result = {
        "success": True,
        "count": len(tags),
        "tags": tags,
        "processing_time_sec": round(elapsed, 1),
    }
    
    with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    logger.info(f"결과 저장 완료: {args.output}")
    print(json.dumps({"success": True, "count": len(tags), "time": round(elapsed, 1)}, ensure_ascii=False))