#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
美业护肤科普口播 · 敏感词 / 合规机器初筛
整合自 content-reviewer 与 medical-content-compliance-auditor 两技能，按美业场景裁剪。
输出 markdown 审查报告（风险等级 + 法规依据 + 合规替换 + 结论三选一）。

用法:
  python compliance_scan.py --text "口播全文"
  python compliance_scan.py --file path/to/script.md
  python compliance_scan.py --file path/to/script.md --output report.md
"""
import argparse
import sys
from pathlib import Path

# 词库: (词, 类别, 风险符号, 法规依据, 合规替换)
WORD_LIST = [
    # 绝对化用语
    ("最好", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "适合 / 值得考虑"),
    ("最佳", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "合适"),
    ("第一", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "代表性 / 较早"),
    ("顶级", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "优质"),
    ("唯一", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "特色"),
    ("国家级", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "（删除）"),
    ("最安全", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "较安全"),
    ("最有效", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "较有效"),
    ("全球领先", "绝对化用语", "🟠", "《广告法》第9条", "行业先进"),
    # 治愈承诺
    ("根治", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "改善"),
    ("治愈", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "改善"),
    ("根除", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "减少"),
    ("彻底消除", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "明显缓解"),
    ("永不复发", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "减少反复"),
    ("包治", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "辅助改善"),
    ("治好", "治愈承诺", "🔴", "《广告法》第17条 / 《医疗广告管理办法》", "改善"),
    # 保证性承诺
    ("保证", "保证性承诺", "🟠", "《广告法》第9、25条", "有助于"),
    ("承诺", "保证性承诺", "🟠", "《广告法》第9、25条", "预期（疗效类承诺删除）"),
    ("100%", "保证性承诺", "🟠", "《广告法》第9、25条", "多数情况下"),
    ("无效退款", "保证性承诺", "🟠", "《广告法》第25条", "（删除）"),
    ("签约治疗", "保证性承诺", "🟠", "《广告法》第25条", "（删除）"),
    # 功效夸大·即时
    ("一夜回春", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "逐步改善"),
    ("秒变", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "逐渐"),
    ("瞬间", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "逐渐"),
    ("奇效", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "效果"),
    ("神效", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "效果"),
    ("立竿见影", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "循序渐进、需要坚持"),
    ("立马见效", "功效夸大·即时", "🟡", "《广告法》第28条（虚假宣传）", "逐渐见效"),
    # 医疗功效越界（护肤品禁宣称）
    ("治疗", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "护理 / 改善"),
    ("药用", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "（删除）"),
    ("消炎", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "舒缓"),
    ("杀菌", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "洁净"),
    ("抗炎", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "舒缓"),
    ("抗菌", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "清洁"),
    ("医用", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "（删除）"),
    ("药效", "医疗功效越界", "🟠", "《化妆品监督管理条例》/《广告法》", "（删除）"),
    # 患者证言·对比
    ("术前术后", "患者证言·对比", "🔴", "《医疗广告管理办法》", "（删除，改用示意图）"),
    ("对比图", "患者证言·对比", "🔴", "《医疗广告管理办法》", "（删除，改用示意图）"),
    ("疗效见证", "患者证言·对比", "🔴", "《医疗广告管理办法》", "（删除）"),
    ("患者案例", "患者证言·对比", "🔴", "《医疗广告管理办法》", "（删除 / 脱敏）"),
    # 平台诱导风险
    ("加微信", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "进店了解"),
    ("私信我", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "（删除）"),
    ("点击下方链接", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "（删除）"),
    ("限时优惠", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "活动期间优惠"),
    ("最低价", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "优惠价"),
    ("免费领", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "（删除）"),
    ("扫码", "平台诱导风险", "🟡", "抖音/小红书审核规则", "（删除）"),
]

RISK_RANK = {"🔴": 4, "🟠": 3, "🟡": 2, "🟢": 1}
CONCLUSION = {
    4: "不予通过（存在极高违规，必须删除/替换后重检）",
    3: "修改后通过（高）—— 须替换 🟠 项方可进入生成",
    2: "修改后通过（中）—— 建议替换 🟡 项",
    1: "修改后通过（低）—— 建议酌情优化",
    0: "通过（未检出违禁词）",
}


def scan(text: str):
    hits = []
    seen = set()
    for word, cat, risk, law, repl in WORD_LIST:
        if word in text and word not in seen:
            seen.add(word)
            hits.append({
                "word": word, "cat": cat, "risk": risk,
                "law": law, "repl": repl,
                "count": text.count(word),
            })
    hits.sort(key=lambda h: -RISK_RANK[h["risk"]])
    return hits


def build_report(text: str, hits: list) -> str:
    lines = []
    lines.append("## 敏感词 / 合规检测报告\n")
    lines.append("### 内容类型")
    lines.append("抖音短视频口播文案（美业护肤科普）\n")
    lines.append("### 检测条目")
    if not hits:
        lines.append("\n> ✅ 未检出高危违禁词。\n")
    else:
        lines.append("")
        lines.append("| 违规点 | 原表述 | 风险等级 | 法规依据 | 合规替换 |")
        lines.append("|--------|--------|----------|----------|----------|")
        for h in hits:
            cnt = f"（×{h['count']}）" if h["count"] > 1 else ""
            lines.append(
                f"| {h['cat']} | 「{h['word']}」{cnt} | {h['risk']} {('极高' if h['risk']=='🔴' else '高' if h['risk']=='🟠' else '中' if h['risk']=='🟡' else '低')} | {h['law']} | {h['repl']} |"
            )
        lines.append("")
    max_rank = max((RISK_RANK[h["risk"]] for h in hits), default=0)
    lines.append("### 审查结论")
    lines.append(CONCLUSION[max_rank] + "\n")
    if hits:
        lines.append("### 建议")
        for i, h in enumerate(hits, 1):
            lines.append(f"{i}. 「{h['word']}」（{h['cat']}）→ 替换为「{h['repl']}」，规避对应风险。")
        lines.append(f"{len(hits)+1}. 修改后建议再跑一次本脚本确认无新增违禁词。")
    return "\n".join(lines)


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="美业口播敏感词/合规机器初筛")
    g = ap.add_mutually_exclusive_group(required=True)
    g.add_argument("--text", help="直接传入口播文本")
    g.add_argument("--file", help="传入文本/脚本文件路径（.txt/.md）")
    ap.add_argument("--output", help="将报告写入该文件（可选）")
    args = ap.parse_args()

    if args.text:
        text = args.text
    else:
        p = Path(args.file)
        if not p.exists():
            print(f"[错误] 文件不存在: {args.file}", file=sys.stderr)
            sys.exit(2)
        text = p.read_text(encoding="utf-8")

    hits = scan(text)
    report = build_report(text, hits)
    print(report)

    if args.output:
        Path(args.output).write_text(report, encoding="utf-8")
        print(f"\n[已写入报告] {args.output}", file=sys.stderr)

    # 退出码：极高/高违规 → 非0，便于流程判断
    max_rank = max((RISK_RANK[h["risk"]] for h in hits), default=0)
    sys.exit(0 if max_rank <= 2 else 1)


if __name__ == "__main__":
    main()