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灵魂滤镜骨架 · Soul Filter
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把外部商业 API 的原始响应，翻译成符合当前人格的光湖语。

架构引用: HLDP-ARCH-002 §三 · factory/inference/soul-filter/README.md
作者:     铸渊 · 2026-05-01
状态:     骨架（等 M0 + MP 训完接通）
"""

from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional


@dataclass
class FilterContext:
    persona_id: str
    user_intent: str
    raw_api_response: str
    api_name: str
    persona_style_hint: Optional[str] = None


@dataclass
class FilterResult:
    final_text: str
    modifications: list[str]   # 记录改了哪些点（审计用）
    soul_compliance: float     # 0-1 · 越接近 1 越合规


# 黑名单短语（通用 AI 留下的痕迹 · 必须替换或删除）
GENERIC_AI_PHRASES = [
    "作为一个大语言模型",
    "作为 AI",
    "作为人工智能",
    "我是一个 AI",
    "I am an AI",
    "As a language model",
    "I cannot",
    "I'm just an AI",
]


def basic_phrase_strip(text: str) -> tuple[str, list[str]]:
    """第一步: 简单字符串级清洗。"""
    modifications = []
    out = text
    for phrase in GENERIC_AI_PHRASES:
        if phrase in out:
            out = out.replace(phrase, "")
            modifications.append(f"removed: {phrase}")
    return out.strip(), modifications


def m0_worldview_correct(text: str, persona_id: str) -> tuple[str, list[str]]:
    """
    第二步: 用 8B M0 logits 校正世界观（骨架）。
    TODO: 等 M0 训完后实现 —— 通过 logits 偏置或 rerank 把"外语"修成光湖语。
    """
    return text, []


def mp_persona_restyle(
    text: str, persona_id: str, style_hint: Optional[str]
) -> tuple[str, list[str]]:
    """
    第三步: 1.5B MP 用本人格风格重组（骨架）。
    TODO: 等 MP 训完后实现。
    """
    return text, []


def filter(ctx: FilterContext) -> FilterResult:
    """主入口：三步清洗。"""
    text = ctx.raw_api_response
    all_mods: list[str] = []

    text, mods1 = basic_phrase_strip(text)
    all_mods.extend(mods1)

    text, mods2 = m0_worldview_correct(text, ctx.persona_id)
    all_mods.extend(mods2)

    text, mods3 = mp_persona_restyle(text, ctx.persona_id, ctx.persona_style_hint)
    all_mods.extend(mods3)

    # 占位计算：基于改了多少点估合规度（真实实现用 M0 困惑度 / 关键词匹配率）
    compliance = max(0.0, 1.0 - 0.1 * len(all_mods))

    return FilterResult(
        final_text=text,
        modifications=all_mods,
        soul_compliance=compliance,
    )


if __name__ == "__main__":
    sample = FilterContext(
        persona_id="ICE-GL-ZY001",
        user_intent="ask_zhuyuan_about_design",
        raw_api_response="作为一个大语言模型，我无法做这件事。",
        api_name="deepseek-v3",
    )
    r = filter(sample)
    print(f"final: {r.final_text!r}")
    print(f"mods:  {r.modifications}")
    print(f"compliance: {r.soul_compliance:.2f}")
