import yaml
import cv2
import numpy as np
import time
import os
from PIL import ImageGrab

# Oletetaan, ettC$ meillC$ on aiemmin rakentamasi master_parser moduulina
# import master_parser 

class RoutineEngine:
    def __init__(self, yaml_path):
        with open(yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            self.routine = yaml.safe_load(file)
        print(f"[*] Ladattiin rutiini: {self.routine['routine_name']}")

    def execute(self):
        for step in self.routine['steps']:
            print(f"
[*] Suoritetaan askel {step['step']}: {step['description']}")
            success = self.execute_step(step)
            
            if not success:
                print(f"[-] FATAL: Askel {step['step']} epC$onnistui kaikkien
valitsimien jC$lkeen.")
                return False
                
        print("
[+] Rutiini suoritettu onnistuneesti!")
        return True

    def execute_step(self, step):
        # Otetaan tuore ruutukaappaus askelta varten
        pil_img = ImageGrab.grab()
        cv_img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
        
        for selector in step['selectors']:
            print(f"  -> YritetC$C$n valitsinta: {selector['type']}")

            if selector['type'] == 'template_match':
                coords = self.run_template_match(cv_img, selector)
                if coords:
                    self.perform_click(coords)
                    return True

            elif selector['type'] == 'semantic_anchor':
                coords, crop_img = self.run_semantic_anchor(cv_img, selector)
                if coords:
                    self.perform_click(coords)
                    # SELF-HEALING: Jos template_match epC$onnistui mutta
semanttinen onnistui,
                    # pC$ivitetC$C$n template-kuva tulevaisuutta varten!
                    if selector.get('auto_heal', False):
                        self.heal_template(crop_img, step)
                    return True

            elif selector['type'] == 'escalation':
                coords = self.run_frontier_ai(selector)
                if coords:
                    self.perform_click(coords)
                    return True
                    
        return False

    def run_template_match(self, cv_img, selector):
        template_path = selector['file']
        if not os.path.exists(template_path):
            print(f"     [!] Templatea ei lC6ydy polusta: {template_path}")
            return None
            
        template = cv2.imread(template_path)
        result = cv2.matchTemplate(cv_img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(result)
        
        if max_val >= selector['threshold']:
            print(f"     [+] Template Match onnistui! (Varmuus:
{max_val:.2f})")
            h, w = template.shape[:2]
            center_x = max_loc[0] + w // 2
            center_y = max_loc[1] + h // 2
            return (center_x, center_y)
            
        print(f"     [-] Template Match epC$onnistui (Varmuus: {max_val:.2f} <
{selector['threshold']})")
        return None

    def run_semantic_anchor(self, cv_img, selector):
        print(f"     [*] Ajetaan Layout Parser ja CLIP...")
        # TC$ssC$ kutsuttaisiin master_parser.py:n logiikkaa:
        # ast_nodes = master_parser.generate_ast(cv_img)
        # enriched_nodes = master_parser.enrich_icons(ast_nodes)
        
        # Simuloitu AST-haku aiemman tulosteesi pohjalta:
        anchor_text = selector['anchor_text'].lower() # "kirjoita viesti"
        target_icon = selector['target_icon']         # "paperclip icon"
        
        # Esimerkki: Koodi lC6ytC$C$ AST:sta solmun Frame_2_Main_n85 (Kirjoita
viesti) koordinaatista Y:993
        # Se etsii kaikki ikonit, joiden Y on vC$lillC$ 943 - 1043.
        # Se lC6ytC$C$ Frame_2_Main_n86:n (paperclip 99%)
        
        simulated_target_found = True 
        if simulated_target_found:
            print(f"     [+] Semanttinen haku lC6ysi ankkurin '{anchor_text}'
vierestC$ kohteen '{target_icon}'")
            # Palautetaan koordinaatit ja rajattu kuva ikonista self-healingia
varten
            icon_crop = cv_img[975:1005, 600:630] # Kuvitteellinen crop
            return (615, 990), icon_crop
            
        return None, None

    def run_frontier_ai(self, selector):
        print(f"     [!] Eskaloidaan raskaalle kielimallille...")
        print(f"     [!] Prompt: {selector['prompt']}")
        # LC$hetetC$C$n AST-MD Llama3:lle tai OpenAI:lle
        # ...
        return None

    def heal_template(self, crop_img, step):
        """ PC$ivittC$C$ rikkoutuneen template-kuvan automaattisesti uudella.
"""
        # EtsitC$C$n ensimmC$inen template_match -sC$C$ntC6 tC$stC$ askeleesta
        for selector in step['selectors']:
            if selector['type'] == 'template_match':
                template_path = selector['file']
                os.makedirs(os.path.dirname(template_path), exist_ok=True)
                cv2.imwrite(template_path, crop_img)
                print(f"     [+] SELF-HEALING: PC$ivitettiin pikselitemplate
{template_path} tulevaisuutta varten!")
                break

    def perform_click(self, coords):
        x, y = coords
        print(f"     [ACTION] LC$hetetC$C$n X11-klikkaus koordinaatteihin
X:{x}, Y:{y}")
        # TC$ssC$ kutsutaan xdotool tai X11-Vision-API (port 7711)
        # requests.post("http://localhost:7711/click", json={"x": x, "y": y})

if __name__ == "__main__":
    engine = RoutineEngine("whatsapp_routine.yaml")
    engine.execute()