# app/dto/response/chat_history_response.py
"""
HealthSync AI 채팅 히스토리 응답 DTO
"""
from pydantic import BaseModel, Field
from datetime import datetime
from typing import List, Optional


class ChatHistoryItem(BaseModel):
    """개별 채팅 기록 항목"""
    message_id: int = Field(..., description="메시지 ID")
    message_type: str = Field(..., description="메시지 타입")
    message_content: Optional[str] = Field(None, description="사용자 질문 내용 (축하/독려 메시지의 경우 null)")
    response_content: str = Field(..., description="AI 응답 내용")
    created_at: datetime = Field(..., description="생성 시간")

    class Config:
        json_encoders = {
            datetime: lambda v: v.isoformat()
        }


class ChatHistoryResponse(BaseModel):
    """채팅 히스토리 응답 DTO"""
    chat_history: List[ChatHistoryItem] = Field(..., description="채팅 기록 목록")
    total_count: int = Field(..., description="전체 채팅 수")

    class Config:
        json_schema_extra = {
            "example": {
                "chat_history": [
                    {
                        "message_id": 15,
                        "message_type": "consultation",
                        "message_content": "혈압이 높은데 어떻게 관리해야 하나요?",
                        "response_content": "혈압 관리를 위해서는 규칙적인 유산소 운동과 저염식 식단을 권장합니다.",
                        "created_at": "2025-06-16T14:30:00.000Z"
                    },
                    {
                        "message_id": 12,
                        "message_type": "consultation",
                        "message_content": "콜레스테롤 수치가 높다고 나왔는데 음식 조절 방법을 알려주세요.",
                        "response_content": "콜레스테롤 관리를 위해 포화지방 섭취를 줄이고 오메가3가 풍부한 생선을 섭취하시기 바랍니다.",
                        "created_at": "2025-06-15T10:15:00.000Z"
                    }
                ],
                "total_count": 2
            }
        }