#!/usr/bin/env python3
"""Build an editable OurDigital-branded sales-briefing deck (PPTX) for pre-sales SEO.

Part of the ourdigital-presales-seo skill (Stage 6). Reads findings.json (+ optional
estimate.json) and writes a 9-slide .pptx. Content is populated from data; text stays
editable in PowerPoint/Keynote.

Usage:
  python build_deck.py --findings findings.json --estimate data/estimate.json \
    --out sales-deck.pptx
"""
import argparse
import json

from pptx import Presentation
from pptx.dml.color import RGBColor
from pptx.enum.shapes import MSO_SHAPE
from pptx.enum.text import PP_ALIGN
from pptx.util import Inches, Pt

NAVY = RGBColor(0x11, 0x24, 0x3D)
ACCENT = RGBColor(0x1B, 0x6F, 0xB3)
LIGHT = RGBColor(0xF3, 0xF7, 0xFB)
GREY = RGBColor(0x6B, 0x77, 0x87)
WHITE = RGBColor(0xFF, 0xFF, 0xFF)
RED = RGBColor(0xC0, 0x39, 0x2B)
FONT = "Apple SD Gothic Neo"   # macOS Korean; edit in deck if on Windows (Malgun Gothic)

EMU_W, EMU_H = Inches(13.333), Inches(7.5)


def _style(run, size, color=NAVY, bold=False):
    run.font.size = Pt(size)
    run.font.bold = bold
    run.font.color.rgb = color
    run.font.name = FONT


def textbox(slide, l, t, w, h, lines, align=PP_ALIGN.LEFT):
    """lines: list of (text, size, color, bold) or list of such lists (paragraphs)."""
    tb = slide.shapes.add_textbox(Inches(l), Inches(t), Inches(w), Inches(h))
    tf = tb.text_frame
    tf.word_wrap = True
    if lines and not isinstance(lines[0], list):
        lines = [lines]
    for idx, para in enumerate(lines):
        p = tf.paragraphs[0] if idx == 0 else tf.add_paragraph()
        p.alignment = align
        p.space_after = Pt(4)
        # para is a list of runs: each (text, size, color, bold)
        if para and isinstance(para[0], str):
            para = [tuple(para)]
        for (text, size, color, bold) in para:
            r = p.add_run()
            r.text = text
            _style(r, size, color, bold)
    return tb


def bar(slide, l, t, w, h, color=ACCENT):
    shp = slide.shapes.add_shape(MSO_SHAPE.RECTANGLE, Inches(l), Inches(t), Inches(w), Inches(h))
    shp.fill.solid()
    shp.fill.fore_color.rgb = color
    shp.line.fill.background()
    shp.shadow.inherit = False
    return shp


def blank(prs):
    return prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[6])


def fill_bg(slide, color):
    slide.background.fill.solid()
    slide.background.fill.fore_color.rgb = color


def header(slide, kicker, title):
    bar(slide, 0.6, 0.55, 0.12, 0.9)
    textbox(slide, 0.85, 0.5, 11.8, 1.1, [
        [(kicker, 11, ACCENT, True)],
        [(title, 24, NAVY, True)],
    ])


def card(slide, l, t, w, h, fill=LIGHT):
    shp = slide.shapes.add_shape(MSO_SHAPE.ROUNDED_RECTANGLE, Inches(l), Inches(t), Inches(w), Inches(h))
    shp.fill.solid()
    shp.fill.fore_color.rgb = fill
    shp.line.color.rgb = RGBColor(0xDC, 0xE7, 0xF1)
    shp.line.width = Pt(0.75)
    shp.shadow.inherit = False
    return shp


def finding_slide(prs, kicker, title, headline, bullets, metric=None):
    s = blank(prs)
    header(s, kicker, title)
    if metric:
        card(s, 0.85, 1.95, 3.5, 4.6, NAVY)
        textbox(s, 1.0, 2.5, 3.2, 3.5, [
            [(metric[0], 40, WHITE, True)],
            [(metric[1], 13, RGBColor(0xCF, 0xDD, 0xEE), False)],
        ])
        bx = 4.7
    else:
        bx = 0.85
    rows = [[(headline, 15, NAVY, True)]]
    for b in bullets:
        rows.append([("•  ", 12, ACCENT, True), (b, 12, RGBColor(0x33, 0x3A, 0x45), False)])
    textbox(s, bx, 2.1, 13.0 - bx - 0.6, 4.4, rows)
    return s


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="Build pre-sales SEO sales deck (PPTX)")
    ap.add_argument("--findings", required=True)
    ap.add_argument("--estimate", default=None)
    ap.add_argument("--out", default="sales-deck.pptx")
    args = ap.parse_args()

    with open(args.findings, encoding="utf-8") as fh:
        F = json.load(fh)
    EST = None
    if args.estimate:
        try:
            with open(args.estimate, encoding="utf-8") as fh:
                EST = json.load(fh)
        except FileNotFoundError:
            EST = None

    p = F.get("prospect", {})
    name = p.get("name", "(프로스펙트)")
    date = p.get("audit_date", "")
    d = F.get("discovery", {})
    t = F.get("technical", {})
    e = F.get("entity", {})

    prs = Presentation()
    prs.slide_width, prs.slide_height = EMU_W, EMU_H

    # 1) Title
    s = blank(prs)
    fill_bg(s, NAVY)
    bar(s, 0.9, 2.7, 1.6, 0.14, ACCENT)
    textbox(s, 0.9, 2.9, 11.5, 3.0, [
        [("SEO PRE-SALES BRIEF", 13, RGBColor(0x7F, 0xA8, 0xCF), True)],
        [(f"{name}", 40, WHITE, True)],
        [("검색 가시성 사전 진단", 26, RGBColor(0xCF, 0xDD, 0xEE), True)],
        [(f"OurDigital  ·  {date}  ·  공개 데이터 기준 사전 스냅샷", 12, RGBColor(0x9F, 0xB4, 0xCC), False)],
    ])

    # 2) Overview
    s = blank(prs)
    header(s, "OVERVIEW", "한눈에 보기")
    card(s, 0.85, 1.95, 11.6, 1.7)
    textbox(s, 1.1, 2.15, 11.1, 1.4, [
        [(f"{name}는 국내 최대급 호텔·리조트 자산을 보유하지만, ", 14, NAVY, False),
         ("검색에서의 디지털 가시성은 그 규모에 미치지 못합니다.", 14, ACCENT, True)],
    ])
    textbox(s, 0.95, 3.95, 11.6, 2.6, [
        [("핵심 병목 두 가지", 14, NAVY, True)],
        [("①  기술 — ", 13, RED, True), ('"보이지 않는 사이트": 색인·CWV 문제로 발견 가능 페이지가 극소수', 13, RGBColor(0x33, 0x3A, 0x45), False)],
        [("②  엔티티 — ", 13, RED, True), ('"잘못 인식된 브랜드": 회사 타입·표기 분열·레거시 잔존, 서브브랜드 부재', 13, RGBColor(0x33, 0x3A, 0x45), False)],
    ])

    # 3) Finding 1 — crawl/index
    finding_slide(
        prs, "FINDING 01", "크롤링 / 색인 — 사이트가 검색엔진에 보이지 않습니다",
        '사이트맵 오류와 크롤성 한계로 대부분의 페이지가 발견·색인되지 못합니다.',
        [
            f"sitemap 상태: HTTP {d.get('sitemap_status', 'N/A')}" + (" (정상)" if d.get('sitemap_status') == 200 else " — 오류/미동작"),
            "robots.txt 사이트맵 선언: " + ("있음" if d.get("robots_sitemap_declared") else "없음"),
            f"추정 전체 페이지: {d.get('estimated_pages', 'N/A')}",
            "위생 이슈: " + (", ".join(d.get("url_hygiene", [])) or "없음"),
        ],
        metric=(str(d.get("discoverable_urls", "—")), "외부 발견 가능 URL (개)"),
    )

    # 4) Finding 2 — CWV
    cwv = t.get("cwv", {})
    finding_slide(
        prs, "FINDING 02", "Core Web Vitals — 속도·안정성 취약",
        "구글 순위 요소이자 예약 전환·모바일 경험에 직접 영향을 줍니다.",
        [
            f"LCP {cwv.get('lcp_ms', 0)/1000:.1f}초 (기준 <2.5초)",
            f"TTFB {cwv.get('ttfb_ms', 0)/1000:.1f}초 (기준 <0.6초)",
            f"Performance score {cwv.get('perf', 0):.2f} (기준 ≥0.9)",
        ],
        metric=(f"{cwv.get('cls', 0):.3f}", "CLS (화면 밀림) · 기준 <0.1"),
    )

    # 5) Finding 3 — entity recognition
    panel_ko = {"company": '"회사"로만 인식 (호텔 아님)', "hotel": "호텔로 인식", "none": "지식패널 없음"}
    finding_slide(
        prs, "FINDING 03", "엔티티 인식 — 구글이 브랜드를 호텔로 보지 않습니다",
        "호텔 전용 검색 노출에 불리하고 리브랜딩 효과가 검색에 반영되지 못합니다.",
        [
            "지식패널 분류: " + panel_ko.get(e.get("panel"), "확인 필요"),
            "브랜드 표기 분열(앤 vs &): " + ("있음" if e.get("name_split") else "없음"),
            "레거시(구 브랜드명) 잔존: " + ("있음" if e.get("legacy_contamination") else "없음"),
            "Korean Wikipedia 등재: " + ("있음" if e.get("wikipedia") else "없음"),
        ],
    )

    # 6) Finding 4 — subbrand/competitor
    s = finding_slide(
        prs, "FINDING 04", "서브브랜드·프로퍼티 엔티티 + 경쟁 벤치마크",
        "다(多)브랜드 체계가 검색 자산으로 축적되지 못하고 있습니다.",
        [
            f"서브브랜드 엔티티: {e.get('subbrands_with_entity', 0)} / {e.get('subbrands_total', 0)}",
            f"프로퍼티 엔티티: {e.get('properties_with_entity', 0)} / {e.get('properties_total', 0)}",
        ],
    )
    bench = e.get("competitor_benchmark", [])
    if bench:
        rows = min(len(bench) + 1, 7)
        tbl = s.shapes.add_table(rows, 4, Inches(7.0), Inches(2.4), Inches(5.5), Inches(0.4 * rows)).table
        for j, htxt in enumerate(["브랜드", "KG 강도", "타입", "위키"]):
            c = tbl.cell(0, j)
            c.text = htxt
            c.fill.solid()
            c.fill.fore_color.rgb = NAVY
            for para in c.text_frame.paragraphs:
                for r in para.runs:
                    _style(r, 11, WHITE, True)
        for i, b in enumerate(bench[:rows - 1], 1):
            vals = [b.get("name", ""), str(int(b.get("score", 0))), b.get("type", ""), "○" if b.get("wikipedia") else "—"]
            for j, v in enumerate(vals):
                c = tbl.cell(i, j)
                c.text = v
                for para in c.text_frame.paragraphs:
                    for r in para.runs:
                        _style(r, 10, NAVY, False)

    # 7) Roadmap
    s = blank(prs)
    header(s, "ROADMAP", "개선 로드맵")
    phases = [
        ("Phase 0 · 긴급 기술 복구", "사이트맵 복구 · CWV(CLS/LCP/TTFB) · 중복 URL canonical", ACCENT),
        ("Phase 1 · 엔티티 정합", "Organization/Hotel schema · 표기 통일 · 서브브랜드/프로퍼티 엔티티 · Wikipedia", NAVY),
        ("Phase 2 · 콘텐츠·로컬·확장", "프로퍼티 로컬 SEO · 브랜드 체계 콘텐츠 · Naver · AI 검색 가시성", GREY),
    ]
    for i, (h, body, col) in enumerate(phases):
        top = 2.1 + i * 1.55
        card(s, 0.85, top, 11.6, 1.35)
        bar(s, 0.85, top, 0.14, 1.35, col)
        textbox(s, 1.15, top + 0.18, 11.0, 1.1, [
            [(h, 15, col, True)],
            [(body, 12, RGBColor(0x33, 0x3A, 0x45), False)],
        ])

    # 8) Estimate (effort-based: module subtotals + 제안가)
    s = blank(prs)
    header(s, "ESTIMATE", "예상 견적 (사전 추정)")
    mods = (EST or {}).get("modules") if EST else None
    if mods:
        rows = len(mods) + 2  # header + modules + proposal
        tbl = s.shapes.add_table(rows, 2, Inches(0.85), Inches(2.0), Inches(11.6), Inches(0.5 * rows)).table
        tbl.columns[0].width = Inches(8.4)
        tbl.columns[1].width = Inches(3.2)
        for j, htxt in enumerate([f"{EST.get('service', 'SEO')} — 구분", "소계"]):
            c = tbl.cell(0, j)
            c.text = htxt
            c.fill.solid()
            c.fill.fore_color.rgb = NAVY
            for para in c.text_frame.paragraphs:
                for r in para.runs:
                    _style(r, 12, WHITE, True)
        for i, m in enumerate(mods, 1):
            for j, v in enumerate([m["name"], f"{int(round(m['subtotal'])):,}원"]):
                c = tbl.cell(i, j)
                c.text = v
                for para in c.text_frame.paragraphs:
                    for r in para.runs:
                        _style(r, 11, NAVY, False)
        pr = len(mods) + 1
        for j, v in enumerate(["제안가 (절사 적용 · 부가세 별도)", f"{EST.get('proposal', 0):,}원"]):
            c = tbl.cell(pr, j)
            c.text = v
            c.fill.solid()
            c.fill.fore_color.rgb = LIGHT
            for para in c.text_frame.paragraphs:
                for r in para.runs:
                    _style(r, 13 if j else 12, RED if j else NAVY, True)
        sc = EST.get("scope", {})
        note = f"청구율 {int(EST.get('billing_rate', 0.7) * 100)}% · 일8h/월4주 · SOW 기반"
        if sc.get("hours_multiplier", 1.0) != 1.0:
            note += f" · 프로퍼티 {sc.get('properties_total')}개 ×{sc['hours_multiplier']:g}"
        textbox(s, 0.85, 2.2 + 0.5 * rows, 11.6, 1.3, [
            [(note, 10, GREY, False)],
            [(EST.get("disclaimer", ""), 9, GREY, False)],
        ])
    else:
        textbox(s, 0.85, 2.2, 11.6, 1.0, [[("견적 데이터(estimate.json) 미연결 — estimate.py 실행 후 재생성", 13, GREY, False)]])

    # 9) Next steps
    s = blank(prs)
    fill_bg(s, NAVY)
    bar(s, 0.9, 1.0, 1.6, 0.14, ACCENT)
    textbox(s, 0.9, 1.2, 11.5, 1.2, [
        [("NEXT STEPS", 13, RGBColor(0x7F, 0xA8, 0xCF), True)],
        [("다음 단계", 30, WHITE, True)],
    ])
    steps = [
        ("1.  30분 미팅", "진단 결과 공유 및 우선순위 논의"),
        ("2.  정밀 진단", "Search Console·Analytics 권한 확보 후 색인·트래픽·키워드 정량 분석"),
        ("3.  단기 파일럿", "긴급 기술 복구(사이트맵·CWV)부터 빠른 가시 성과"),
    ]
    for i, (h, body) in enumerate(steps):
        top = 2.8 + i * 1.2
        textbox(s, 1.1, top, 11.0, 1.1, [
            [(h, 17, WHITE, True)],
            [(body, 12, RGBColor(0xCF, 0xDD, 0xEE), False)],
        ])
    textbox(s, 1.1, 6.7, 11.0, 0.5, [[("OurDigital · andrew.yim@ourdigital.org", 11, RGBColor(0x9F, 0xB4, 0xCC), False)]])

    prs.save(args.out)
    print(f"Wrote {args.out} ({len(prs.slides)} slides)")


if __name__ == "__main__":
    main()