"""
Jamie Marketing Brand Editor - Compliance Checker
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This script automatically scans marketing content for Korean medical advertising
law violations (의료법 제56조) and flags problematic content.

Usage:
    python compliance_checker.py --input content.txt --output report.json
    
Or import as module:
    from compliance_checker import ComplianceChecker
    checker = ComplianceChecker()
    results = checker.check_content(content_text)
"""

import re
import json
from typing import Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass, asdict

@dataclass
class ComplianceViolation:
    """Represents a single compliance violation found in content"""
    violation_type: str
    severity: str  # 'critical', 'high', 'medium', 'low'
    location: Tuple[int, int]  # (start_pos, end_pos)
    matched_text: str
    explanation_korean: str
    suggestion: str
    legal_reference: str

class ComplianceChecker:
    """
    Checks marketing content for violations of Korean medical advertising law.
    """
    
    def __init__(self):
        self.prohibited_patterns = self._load_prohibited_patterns()
        self.required_disclaimers = self._load_required_disclaimers()
        
    def _load_prohibited_patterns(self) -> Dict[str, List[str]]:
        """
        Load regex patterns for prohibited content types.
        """
        return {
            'effect_guarantee': [
                r'100[%％]\s*(?:만족|효과|성공)',
                r'반드시\s+(?:효과|개선|만족)',
                r'완벽한?\s+결과',
                r'보장합니다',
                r'확실한?\s+효과',
            ],
            'comparative_superiority': [
                r'최고의?',
                r'1위',
                r'(?:압구정|강남|서울|국내)\s*(?:최고|1위)',
                r'타\s*병원보다',
                r'다른\s*(?:병원|의원)보다\s*우수',
            ],
            'safety_guarantee': [
                r'부작용\s*(?:없|無)',
                r'(?:100[%％]|완전히?|절대)\s*안전',
                r'위험\s*(?:없|無)',
            ],
            'patient_testimonial': [
                r'(?:환자|고객)\s*[A-Z가-힣]+\s*(?:씨|님)의?\s*(?:후기|경험)',
                r'실제\s*(?:환자|고객)\s*(?:후기|리뷰|경험담)',
                r'[""]\s*(?:정말|너무|진짜)\s+(?:만족|좋아요|감사)',  # Quoted testimonials
                r'수술\s*후\s*[0-9]+\s*(?:개월|주일|년)\s*(?:만족|경과)',
            ],
            'exaggeration': [
                r'(?:놀라운|대박|극적인)\s*(?:변화|효과|결과)',
                r'마법같은?',
                r'기적적인?',
            ],
        }
    
    def _load_required_disclaimers(self) -> Dict[str, str]:
        """
        Load templates for required disclaimers.
        """
        return {
            'general_surgery': '※ 모든 수술 및 시술은 개인에 따라 붓기, 멍, 염증 등의 부작용이 발생할 수 있습니다.',
            'individual_variation': '※ 수술 결과는 개인의 특성에 따라 차이가 있을 수 있습니다.',
            'consultation_required': '※ 수술 전 반드시 전문의와 충분한 상담을 통해 결정하시기 바랍니다.',
        }
    
    def check_content(self, content: str) -> Dict:
        """
        Main method to check content for compliance violations.
        
        Args:
            content: Korean text content to check
            
        Returns:
            Dictionary containing violations and recommendations
        """
        violations = []
        
        # Check for prohibited patterns
        for violation_type, patterns in self.prohibited_patterns.items():
            for pattern in patterns:
                for match in re.finditer(pattern, content, re.IGNORECASE):
                    violation = self._create_violation(
                        violation_type=violation_type,
                        match=match,
                        content=content
                    )
                    violations.append(violation)
        
        # Check for missing required disclaimers
        disclaimer_issues = self._check_disclaimers(content)
        violations.extend(disclaimer_issues)
        
        # Generate compliance report
        report = {
            'is_compliant': len(violations) == 0,
            'total_violations': len(violations),
            'violations_by_severity': self._count_by_severity(violations),
            'violations': [asdict(v) for v in violations],
            'recommendations': self._generate_recommendations(violations),
            'required_disclaimers': list(self.required_disclaimers.values())
        }
        
        return report
    
    def _create_violation(self, violation_type: str, match, content: str) -> ComplianceViolation:
        """
        Create a ComplianceViolation object from a regex match.
        """
        explanations = {
            'effect_guarantee': '효과를 보장하는 표현은 의료법 제56조 제2항 제2호 위반입니다.',
            'comparative_superiority': '타 의료기관과의 비교 우위 주장은 의료법 제56조 제2항 제4호 위반입니다.',
            'safety_guarantee': '안전성을 보장하거나 부작용이 없다는 표현은 의료법 제56조 제2항 제7호 위반입니다.',
            'patient_testimonial': '환자 치료경험담은 의료법 제56조 제2항 제2호 위반입니다.',
            'exaggeration': '과장된 표현은 객관적 사실과 다른 내용으로 의료법 제56조 제2항 제3호 위반 가능성이 있습니다.',
        }
        
        suggestions = {
            'effect_guarantee': '"개선에 도움을 줄 수 있습니다" 또는 "개인에 따라 결과가 다를 수 있습니다"와 같은 표현으로 변경하세요.',
            'comparative_superiority': '"풍부한 경험을 보유한" 또는 "전문적인"과 같은 객관적 표현으로 변경하세요.',
            'safety_guarantee': '부작용 가능성을 명시하고 "안전한 수술을 위해 최선을 다합니다"와 같은 표현으로 변경하세요.',
            'patient_testimonial': '개인 환자 경험담 대신 통계적 데이터나 일반적인 수술 과정 설명으로 대체하세요.',
            'exaggeration': '객관적이고 절제된 표현으로 변경하세요. 예: "자연스러운 개선", "점진적인 효과"',
        }
        
        severity_map = {
            'effect_guarantee': 'critical',
            'comparative_superiority': 'critical',
            'safety_guarantee': 'critical',
            'patient_testimonial': 'critical',
            'exaggeration': 'high',
        }
        
        return ComplianceViolation(
            violation_type=violation_type,
            severity=severity_map.get(violation_type, 'medium'),
            location=(match.start(), match.end()),
            matched_text=match.group(),
            explanation_korean=explanations.get(violation_type, ''),
            suggestion=suggestions.get(violation_type, ''),
            legal_reference='의료법 제56조'
        )
    
    def _check_disclaimers(self, content: str) -> List[ComplianceViolation]:
        """
        Check if required disclaimers are present in content.
        """
        violations = []
        
        # Check if content discusses surgery/procedures
        procedure_keywords = ['수술', '시술', '이마거상', '쌍꺼풀', '리프팅', '보톡스', '필러']
        has_procedure_content = any(keyword in content for keyword in procedure_keywords)
        
        if has_procedure_content:
            # Check for required disclaimers
            has_side_effect_notice = any(term in content for term in ['부작용', '합병증', '붓기', '멍'])
            has_individual_variation = '개인' in content and any(term in content for term in ['차이', '다를 수'])
            
            if not has_side_effect_notice:
                violations.append(ComplianceViolation(
                    violation_type='missing_disclaimer',
                    severity='high',
                    location=(-1, -1),
                    matched_text='',
                    explanation_korean='부작용 가능성에 대한 고지가 누락되었습니다.',
                    suggestion='페이지 하단에 "※ 모든 수술 및 시술은 개인에 따라 붓기, 멍, 염증 등의 부작용이 발생할 수 있습니다." 문구를 추가하세요.',
                    legal_reference='의료법 제56조 제2항 제7호'
                ))
            
            if not has_individual_variation:
                violations.append(ComplianceViolation(
                    violation_type='missing_disclaimer',
                    severity='medium',
                    location=(-1, -1),
                    matched_text='',
                    explanation_korean='개인차에 대한 고지가 누락되었습니다.',
                    suggestion='"개인에 따라 결과가 다를 수 있습니다" 문구를 추가하세요.',
                    legal_reference='의료법 시행령 제23조'
                ))
        
        return violations
    
    def _count_by_severity(self, violations: List[ComplianceViolation]) -> Dict[str, int]:
        """Count violations by severity level."""
        counts = {'critical': 0, 'high': 0, 'medium': 0, 'low': 0}
        for v in violations:
            counts[v.severity] += 1
        return counts
    
    def _generate_recommendations(self, violations: List[ComplianceViolation]) -> List[str]:
        """Generate actionable recommendations based on violations found."""
        recommendations = []
        
        if any(v.violation_type == 'patient_testimonial' for v in violations):
            recommendations.append('환자 후기를 제거하고 통계적 만족도 데이터로 대체하세요.')
        
        if any(v.violation_type in ['effect_guarantee', 'safety_guarantee'] for v in violations):
            recommendations.append('절대적인 보장 표현을 가능성 표현으로 변경하세요. 예: "도움을 줄 수 있습니다"')
        
        if any(v.violation_type == 'comparative_superiority' for v in violations):
            recommendations.append('비교 우위 표현을 제거하고 객관적 사실(경력, 경험)로 대체하세요.')
        
        if any(v.violation_type == 'missing_disclaimer' for v in violations):
            recommendations.append('페이지 하단에 필수 고지사항을 추가하세요.')
        
        return recommendations

def main():
    """Command-line interface for compliance checker."""
    import argparse
    
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Check medical marketing content for compliance')
    parser.add_argument('--input', '-i', required=True, help='Input content file')
    parser.add_argument('--output', '-o', default='compliance_report.json', help='Output report file')
    parser.add_argument('--verbose', '-v', action='store_true', help='Print detailed output')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # Read input content
    with open(args.input, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    # Run compliance check
    checker = ComplianceChecker()
    report = checker.check_content(content)
    
    # Save report
    with open(args.output, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    # Print summary
    print(f"Compliance Check Complete")
    print(f"==========================================")
    print(f"Compliant: {'YES ✓' if report['is_compliant'] else 'NO ✗'}")
    print(f"Total Violations: {report['total_violations']}")
    print(f"  - Critical: {report['violations_by_severity']['critical']}")
    print(f"  - High: {report['violations_by_severity']['high']}")
    print(f"  - Medium: {report['violations_by_severity']['medium']}")
    print(f"  - Low: {report['violations_by_severity']['low']}")
    print(f"\nReport saved to: {args.output}")
    
    if args.verbose and report['violations']:
        print(f"\nViolations Found:")
        for v in report['violations']:
            print(f"\n  Type: {v['violation_type']}")
            print(f"  Severity: {v['severity']}")
            print(f"  Text: '{v['matched_text']}'")
            print(f"  Explanation: {v['explanation_korean']}")

if __name__ == '__main__':
    main()