// packages/core/__tests__/personal-graph.test.ts
// 개인 그래프 순수 함수 테스트 — 용어 추출/문장 분해/관계/순위.

import { describe, expect, it } from 'vitest'
import {
  SHARES_TERMS_MIN_SIMILARITY,
  buildSequenceEdges,
  continuationsFrom,
  extractTerms,
  jaccard,
  rankRelated,
  splitSentences
} from '../src/personal-graph'

describe('extractTerms', () => {
  it('소문자화하고 조사/불용어를 걷어낸다', () => {
    const terms = extractTerms('오늘 회의에서 논의한 내용을 정리해서 공유드립니다')
    expect(terms).toContain('회의에서')
    expect(terms).toContain('정리해서')
    expect(terms).not.toContain('그리고')
  })

  it('영어 불용어를 제거한다', () => {
    const terms = extractTerms('Thanks for the quick turnaround on the report')
    expect(terms).toContain('quick')
    expect(terms).toContain('turnaround')
    expect(terms).toContain('report')
    expect(terms).not.toContain('the')
  })

  it('빈도 순으로 상위 limit 개만 돌려준다', () => {
    const terms = extractTerms('배포 배포 배포 점검 점검 테스트', 2)
    expect(terms).toEqual(['배포', '점검'])
  })

  it('1자 토큰은 버린다', () => {
    expect(extractTerms('a b c 배포')).toEqual(['배포'])
  })
})

describe('splitSentences', () => {
  it('종결 부호와 개행으로 나누고 짧은 조각은 버린다', () => {
    const sentences = splitSentences('오늘 회의는 여기서 끝. 짧음. 내일 일정을 공유드릴게요!')
    expect(sentences).toContain('오늘 회의는 여기서 끝')
    expect(sentences).toContain('내일 일정을 공유드릴게요')
    expect(sentences).not.toContain('짧음')
  })
})

describe('buildSequenceEdges', () => {
  it('인접한 문장 쌍만 만든다', () => {
    const edges = buildSequenceEdges(['A 문장입니다', 'B 문장입니다', 'C 문장입니다'])
    expect(edges).toEqual([
      { from: 'A 문장입니다', to: 'B 문장입니다' },
      { from: 'B 문장입니다', to: 'C 문장입니다' }
    ])
  })

  it('같은 문장이 반복되면 만들지 않는다', () => {
    expect(buildSequenceEdges(['같은 문장입니다', '같은 문장입니다'])).toEqual([])
  })
})

describe('jaccard', () => {
  it('겹침 비율을 계산한다', () => {
    expect(jaccard(['a', 'b'], ['a', 'b'])).toBe(1)
    expect(jaccard(['a', 'b'], ['c', 'd'])).toBe(0)
    expect(jaccard(['a', 'b', 'c'], ['a', 'b', 'd'])).toBeCloseTo(0.5, 5)
  })

  it('빈 집합은 0 이다', () => {
    expect(jaccard([], ['a'])).toBe(0)
  })
})

describe('continuationsFrom', () => {
  it('꼬리 뒤에 실제로 이어 쓴 텍스트만 뽑는다', () => {
    const out = continuationsFrom(
      ['오늘 회의에서 논의한 내용을 정리해서 공유드립니다', '관계 없는 문장입니다'],
      '논의한 내용을'
    )
    expect(out).toEqual(['정리해서 공유드립니다'])
  })

  it('꼬리가 너무 짧으면 아무것도 만들지 않는다', () => {
    expect(continuationsFrom(['아무 문장'], '아무')).toEqual([])
  })

  it('길이를 제한하고 중복을 없앤다', () => {
    const out = continuationsFrom(
      ['접두 뒤에 이어지는 아주 긴 문장이 계속 이어집니다 그리고 더 이어집니다', '접두 뒤에 이어지는 아주 긴 문장이 계속 이어집니다'],
      '접두 뒤에',
      2,
      20
    )
    expect(out).toHaveLength(1)
    expect(out[0].length).toBeLessThanOrEqual(20)
  })
})

describe('rankRelated', () => {
  it('관계 가중치와 용어 유사도, 최근성을 함께 본다', () => {
    const now = Date.now()
    const ranked = rankRelated(
      ['회의', '일정'],
      [
        { text: '회의 일정을 공유드립니다', terms: ['회의', '일정'], weight: 0, lastUsedAt: now },
        { text: '전혀 상관 없는 문장입니다', terms: ['바다', '산'], weight: 0, lastUsedAt: now },
        { text: '강하게 이어지는 문장입니다', terms: [], weight: 10, lastUsedAt: null }
      ],
      3
    )
    // 관련도 순: 강한 엣지 → 용어 유사 + 최근성 → 무관(마지막)
    expect(ranked[0]).toBe('강하게 이어지는 문장입니다')
    expect(ranked[1]).toBe('회의 일정을 공유드립니다')
    expect(ranked[2]).toBe('전혀 상관 없는 문장입니다')
  })

  it('용어 유사도 임계값 상수는 0과 1 사이이다', () => {
    expect(SHARES_TERMS_MIN_SIMILARITY).toBeGreaterThan(0)
    expect(SHARES_TERMS_MIN_SIMILARITY).toBeLessThan(1)
  })
})