"""
Zentrale Konfiguration fuer Mission Control.

Alles ueber Umgebungsvariablen ueberschreibbar. Wird von allen Modulen importiert,
damit es genau eine Quelle der Wahrheit fuer Pfade, URLs und Defaults gibt.
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import os
import sys
from pathlib import Path

from ruamel.yaml import YAML

# ---------------------------------------------------------------------------
# Env-Vars (siehe README fuer Bedeutung)
# ---------------------------------------------------------------------------
LLAMA_SWAP_URL = os.environ.get("MC_LLAMA_SWAP_URL", "http://127.0.0.1:8080").rstrip("/")
CONFIG_PATH = Path(os.environ.get("MC_CONFIG_PATH", "/etc/llama-swap/config.yaml"))
MODELS_DIR = Path(os.environ.get("MC_MODELS_DIR", "/srv/models"))
# Eigene Cookbook-Setups (vom Nutzer angelegt). Bewusst NICHT im App-Verzeichnis, sonst
# wuerde ein Deploy (rsync) sie ueberschreiben -> persistent neben den Modellen ablegen.
USER_RECIPES_PATH = Path(os.environ.get("MC_USER_RECIPES", str(MODELS_DIR / "mission-control-recipes.json")))
MEMORY_DB = Path(os.environ.get("MC_MEMORY_DB", str(MODELS_DIR / "mission-control-memory.db")))
# Cache der automatischen Modell-Entdeckung ("aktuell beste Modelle", live von HuggingFace).
# Ebenfalls persistent neben den Modellen (uebersteht Deploys). TTL = wie lange der Cache
# als frisch gilt, bevor lazy neu von den Quellen geladen wird (Default 12 h).
DISCOVER_CACHE_PATH = Path(os.environ.get("MC_DISCOVER_CACHE", str(MODELS_DIR / "mission-control-discover.json")))
DISCOVER_TTL = int(os.environ.get("MC_DISCOVER_TTL", "43200"))
# Befehl, der zum Starten eines Modells in die config.yaml geschrieben wird.
# {model} = Pfad zur GGUF-Datei, {ctx} = Kontextlaenge, ${PORT} bleibt fuer llama-swap stehen.
# WICHTIG: an deinen Container-/llama-server-Aufruf anpassen (siehe README).
_DEFAULT_CMD_TEMPLATE = (
    "llama-server -m {model} --host 127.0.0.1 --port ${PORT} "
    "-c {ctx} -ngl 999 -fa 1 --no-mmap"
)
CMD_TEMPLATE = os.environ.get("MC_CMD_TEMPLATE", _DEFAULT_CMD_TEMPLATE)
# Schutz: Eine unquotierte systemd `Environment=MC_CMD_TEMPLATE=...`-Zeile wird an
# Leerzeichen gesplittet und kommt als blosses "llama-server" an. Fehlt der {model}-
# Platzhalter, ist die Vorlage unbrauchbar -> sicheren Default verwenden.
if "{model}" not in CMD_TEMPLATE:
    CMD_TEMPLATE = _DEFAULT_CMD_TEMPLATE
# Befehl fuer "Container/Toolbox aktualisieren". Standard: kyuz0 refresh-Skript.
UPDATE_CMD = os.environ.get("MC_UPDATE_CMD", "")
DEFAULT_TTL = int(os.environ.get("MC_DEFAULT_TTL", "300"))
TOKEN = os.environ.get("MC_TOKEN", "")  # leer = keine Auth (nur LAN!)

# Hermes Agent
HERMES_SIMPLE_MODEL  = os.environ.get("HERMES_SIMPLE_MODEL",  "scout")
HERMES_COMPLEX_MODEL = os.environ.get("HERMES_COMPLEX_MODEL", "coder")
HERMES_WINDOWS_HOST  = os.environ.get("HERMES_WINDOWS_HOST",  "")
HERMES_WINDOWS_USER  = os.environ.get("HERMES_WINDOWS_USER",  "TobisPC")
HERMES_SSH_KEY       = Path(os.path.expanduser(os.environ.get("HERMES_SSH_KEY", "~/.ssh/id_ed25519_hermes_agent")))
PIPER_BIN            = Path(os.environ.get("PIPER_BIN",   "/opt/mission-control/piper/piper"))
PIPER_VOICE          = Path(os.environ.get("PIPER_VOICE", "/opt/mission-control/piper/voices/de_DE-thorsten-medium.onnx"))
WHISPER_MODEL_SIZE   = os.environ.get("WHISPER_MODEL", "medium")

# Self-Update ("Mission Control aktualisieren"): Quelle = git-Repo, Prod = laufende Installation.
SOURCE_DIR = os.path.expanduser(os.environ.get("MC_SOURCE_DIR", "~/mission-control"))
PROD_DIR = str(Path(__file__).resolve().parent)

# Env fuer alle HuggingFace-Downloads: XET deaktivieren (mit aktivem XET haengt der
# Download reproduzierbar bei ~6 MB, siehe CLAUDE.md). Token wird je Job ergaenzt.
HF_DOWNLOAD_ENV = {"HF_HUB_DISABLE_XET": "1"}


def hf_bin() -> str:
    """Pfad zur `hf`-CLI fuer Modell-Downloads. Bevorzugt die im venv installierte
    (neben dem laufenden Python), da der Dienst-PATH das venv/bin meist nicht
    enthaelt. Faellt sonst auf ein global installiertes `hf` zurueck."""
    cand = os.path.join(os.path.dirname(sys.executable), "hf")
    return cand if os.path.exists(cand) else "hf"


# Gemeinsame YAML-Instanz (preserve_quotes haelt Kommentare/Quotes in config.yaml).
yaml = YAML()
yaml.preserve_quotes = True
