story-generator/supabase/functions/analyze-essay/index.ts

import { serve } from 'https://deno.land/std@0.168.0/http/server.ts'
import { createClient } from 'https://esm.sh/@supabase/supabase-js@2'
import { getCorsHeaders } from '../_shared/cors.ts'
import { OpenAI } from "https://deno.land/x/openai@v4.24.0/mod.ts";

interface EssayAnalysisRequest {
  essay_id: string;
  content: string;
  type_id: string;
  genre_id: string;
}

interface EssayAnalysisResponse {
  overall_score: number;
  suggestions: string;
  feedback: {
    structure: string;
    content: string;
    language: string;
  };
  strengths: string[];
  improvements: string[];
  criteria_scores: {
    adequacy: number;
    coherence: number;
    cohesion: number;
    vocabulary: number;
    grammar: number;
  };
}

interface EssayType {
  id: string;
  slug: string;
  title: string;
  description: string;
}

interface EssayGenre {
  id: string;
  type_id: string;
  slug: string;
  title: string;
  description: string;
  requirements: {
    min_words: number;
    max_words: number;
    required_elements: string[];
  };
}

serve(async (req) => {
  console.log(`[${new Date().toISOString()}] Nova requisição recebida`)
  
  // Handle CORS
  if (req.method === 'OPTIONS') {
    console.log('Requisição OPTIONS - CORS preflight')
    return new Response('ok', { headers: getCorsHeaders(req) })
  }

  try {
    // Criar cliente Supabase
    console.log('Inicializando cliente Supabase...')
    const supabaseUrl = Deno.env.get('SUPABASE_URL')
    const supabaseServiceKey = Deno.env.get('SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY')
    
    if (!supabaseUrl || !supabaseServiceKey) {
      throw new Error('Variáveis de ambiente do Supabase não configuradas')
    }
    
    const supabaseClient = createClient(supabaseUrl, supabaseServiceKey, {
      auth: {
        persistSession: false,
        autoRefreshToken: false,
      }
    })

    // Criar cliente OpenAI
    console.log('Inicializando cliente OpenAI...')
    const openaiKey = Deno.env.get('OPENAI_API_KEY')
    if (!openaiKey) {
      throw new Error('OPENAI_API_KEY não configurada')
    }
    
    const openai = new OpenAI({
      apiKey: openaiKey,
    });

    // Obter dados da requisição
    console.log('Obtendo dados da requisição...')
    const requestData = await req.json()
    console.log('Dados recebidos:', JSON.stringify(requestData, null, 2))
    
    const { essay_id, content, type_id, genre_id }: EssayAnalysisRequest = requestData

    // Validar dados obrigatórios
    if (!essay_id || !content || !type_id || !genre_id) {
      console.error('Dados obrigatórios faltando:', { essay_id, content: !!content, type_id, genre_id })
      return new Response(
        JSON.stringify({ 
          error: 'Dados obrigatórios não fornecidos',
          details: {
            essay_id: !essay_id,
            content: !content,
            type_id: !type_id,
            genre_id: !genre_id
          }
        }),
        { status: 400, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
      )
    }

    // Buscar informações do tipo e gênero
    console.log('Buscando informações do tipo e gênero...')
    const { data: typeData, error: typeError } = await supabaseClient
      .from('essay_types')
      .select('*')
      .eq('id', type_id)
      .single()

    if (typeError) {
      console.error('Erro ao buscar tipo:', typeError)
    }

    const { data: genreData, error: genreError } = await supabaseClient
      .from('essay_genres')
      .select('*')
      .eq('id', genre_id)
      .single()

    if (genreError) {
      console.error('Erro ao buscar gênero:', genreError)
    }

    if (typeError || genreError || !typeData || !genreData) {
      return new Response(
        JSON.stringify({ 
          error: 'Tipo ou gênero não encontrado',
          details: {
            typeError: typeError?.message,
            genreError: genreError?.message
          }
        }),
        { status: 404, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
      )
    }

    const essayType: EssayType = typeData
    const essayGenre: EssayGenre = genreData

    console.log('Tipo e gênero encontrados:', {
      type: essayType.title,
      genre: essayGenre.title
    })

    // Construir prompt para a análise
    console.log('Construindo prompt para análise...')
    const prompt = `Você é um professor especialista em análise de textos. Analise a redação a seguir considerando que é do tipo "${essayType.title}" e gênero "${essayGenre.title}".

Requisitos específicos do gênero:
- Mínimo de palavras: ${essayGenre.requirements.min_words}
- Máximo de palavras: ${essayGenre.requirements.max_words}
- Elementos obrigatórios: ${essayGenre.requirements.required_elements.join(', ')}

Texto para análise:
${content}

Forneça uma análise detalhada considerando:
1. Adequação ao tipo e gênero textual
2. Coerência e coesão textual
3. Vocabulário e linguagem
4. Gramática e ortografia
5. Elementos obrigatórios do gênero
6. Pontos fortes
7. Pontos a melhorar
8. Sugestões específicas para aprimoramento

Responda em formato JSON seguindo exatamente esta estrutura:
{
  "overall_score": number, // 0 a 100
  "suggestions": string, // Sugestões específicas
  "feedback": {
    "structure": string, // Feedback sobre estrutura e organização
    "content": string,   // Feedback sobre conteúdo e ideias
    "language": string   // Feedback sobre linguagem e gramática
  },
  "strengths": string[], // Lista de pontos fortes
  "improvements": string[], // Lista de pontos a melhorar
  "criteria_scores": {
    "adequacy": number,     // 0 a 100 - Adequação ao tema/gênero
    "coherence": number,    // 0 a 100 - Coerência textual
    "cohesion": number,     // 0 a 100 - Coesão
    "vocabulary": number,   // 0 a 100 - Vocabulário
    "grammar": number      // 0 a 100 - Gramática e ortografia
  }
}`

    // Realizar análise com OpenAI
    console.log('Enviando requisição para OpenAI...')
    try {
      const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: "gpt-4o-mini",
        messages: [
          {
            role: "system",
            content: "Você é um professor especialista em análise de textos, com vasta experiência em avaliação de redações."
          },
          {
            role: "user",
            content: prompt
          }
        ],
        response_format: { 
          type: "json_schema",
          json_schema: {
            type: "object",
            required: ["overall_score", "suggestions", "feedback", "strengths", "improvements", "criteria_scores"],
            properties: {
              overall_score: { 
                type: "number",
                minimum: 0,
                maximum: 100,
                description: "Pontuação geral da redação (0-100)"
              },
              suggestions: {
                type: "string",
                description: "Sugestões específicas para aprimoramento"
              },
              feedback: {
                type: "object",
                required: ["structure", "content", "language"],
                properties: {
                  structure: { 
                    type: "string",
                    description: "Feedback sobre estrutura e organização"
                  },
                  content: { 
                    type: "string",
                    description: "Feedback sobre conteúdo e ideias"
                  },
                  language: { 
                    type: "string",
                    description: "Feedback sobre linguagem e gramática"
                  }
                }
              },
              strengths: {
                type: "array",
                items: { 
                  type: "string",
                  description: "Ponto forte da redação"
                },
                minItems: 1,
                description: "Lista de pontos fortes da redação"
              },
              improvements: {
                type: "array",
                items: { 
                  type: "string",
                  description: "Ponto a melhorar na redação"
                },
                minItems: 1,
                description: "Lista de pontos a melhorar na redação"
              },
              criteria_scores: {
                type: "object",
                required: ["adequacy", "coherence", "cohesion", "vocabulary", "grammar"],
                properties: {
                  adequacy: { 
                    type: "number",
                    minimum: 0,
                    maximum: 100,
                    description: "Adequação ao tema/gênero (0-100)"
                  },
                  coherence: { 
                    type: "number",
                    minimum: 0,
                    maximum: 100,
                    description: "Coerência textual (0-100)"
                  },
                  cohesion: { 
                    type: "number",
                    minimum: 0,
                    maximum: 100,
                    description: "Coesão textual (0-100)"
                  },
                  vocabulary: { 
                    type: "number",
                    minimum: 0,
                    maximum: 100,
                    description: "Vocabulário (0-100)"
                  },
                  grammar: { 
                    type: "number",
                    minimum: 0,
                    maximum: 100,
                    description: "Gramática e ortografia (0-100)"
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      });

      console.log('Resposta recebida da OpenAI')
      const analysis: EssayAnalysisResponse = JSON.parse(completion.choices[0].message.content)
      console.log('Análise gerada:', JSON.stringify(analysis, null, 2))

      // Salvar análise no banco
      console.log('Salvando análise no banco...')
      
      // Primeiro, criar a análise principal
      const { data: analysisData, error: analysisError } = await supabaseClient
        .from('essay_analyses')
        .insert({
          essay_id,
          overall_score: analysis.overall_score,
          suggestions: analysis.suggestions
        })
        .select()
        .single()

      if (analysisError) {
        console.error('Erro ao salvar análise principal:', analysisError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao salvar análise',
            details: analysisError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      // Salvar feedback
      const { error: feedbackError } = await supabaseClient
        .from('essay_analysis_feedback')
        .insert({
          analysis_id: analysisData.id,
          structure_feedback: analysis.feedback.structure,
          content_feedback: analysis.feedback.content,
          language_feedback: analysis.feedback.language
        })

      if (feedbackError) {
        console.error('Erro ao salvar feedback:', feedbackError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao salvar feedback',
            details: feedbackError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      // Salvar pontos fortes
      const strengths = analysis.strengths.map(strength => ({
        analysis_id: analysisData.id,
        strength
      }))
      
      const { error: strengthsError } = await supabaseClient
        .from('essay_analysis_strengths')
        .insert(strengths)

      if (strengthsError) {
        console.error('Erro ao salvar pontos fortes:', strengthsError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao salvar pontos fortes',
            details: strengthsError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      // Salvar pontos a melhorar
      const improvements = analysis.improvements.map(improvement => ({
        analysis_id: analysisData.id,
        improvement
      }))
      
      const { error: improvementsError } = await supabaseClient
        .from('essay_analysis_improvements')
        .insert(improvements)

      if (improvementsError) {
        console.error('Erro ao salvar pontos a melhorar:', improvementsError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao salvar pontos a melhorar',
            details: improvementsError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      // Salvar notas por critério
      const { error: scoresError } = await supabaseClient
        .from('essay_analysis_scores')
        .insert({
          analysis_id: analysisData.id,
          adequacy: analysis.criteria_scores.adequacy,
          coherence: analysis.criteria_scores.coherence,
          cohesion: analysis.criteria_scores.cohesion,
          vocabulary: analysis.criteria_scores.vocabulary,
          grammar: analysis.criteria_scores.grammar
        })

      if (scoresError) {
        console.error('Erro ao salvar notas:', scoresError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao salvar notas',
            details: scoresError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      // Atualizar status da redação
      console.log('Atualizando status da redação...')
      const { error: updateError } = await supabaseClient
        .from('student_essays')
        .update({ status: 'analyzed' })
        .eq('id', essay_id)

      if (updateError) {
        console.error('Erro ao atualizar status:', updateError)
        return new Response(
          JSON.stringify({ 
            error: 'Erro ao atualizar status da redação',
            details: updateError.message
          }),
          { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
        )
      }

      console.log('Análise concluída com sucesso')
      // Retornar análise
      return new Response(
        JSON.stringify(analysis),
        { headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
      )

    } catch (openaiError) {
      console.error('Erro na chamada da OpenAI:', openaiError)
      return new Response(
        JSON.stringify({ 
          error: 'Erro ao gerar análise',
          details: openaiError.message
        }),
        { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
      )
    }

  } catch (error) {
    console.error('Erro geral na função:', error)
    return new Response(
      JSON.stringify({ 
        error: 'Erro interno do servidor',
        details: error.message
      }),
      { status: 500, headers: { ...getCorsHeaders(req), 'Content-Type': 'application/json' } }
    )
  }
})