---

import asyncio
import os
import requests  
from aiogram import Bot, Dispatcher, types, F
from aiogram.filters import Command
from aiogram.fsm.context import FSMContext
from aiogram.fsm.state import State, StatesGroup
from aiogram.types import FSInputFile
from docx import Document

# --- НАСТРОЙКИ КЛЮЧЕЙ И ТОКЕНОВ ---
TELEGRAM_TOKEN = "8397324522:AAHkSqnHN5pMT9loQGUWot0ls-9kdZVBPX8"
VSEGPT_KEY = "sk-or-vv-8740fb10821695225615171b1c18b967f1123e97de074d6c2ac98928994713e8"

# Инициализируем бота Telegram
bot = Bot(token=TELEGRAM_TOKEN)
dp = Dispatcher()

# Шаги опроса (FSM)
class CarEvaluation(StatesGroup):
    waiting_for_model = State()     
    waiting_for_year = State()      
    waiting_for_engine = State()    
    waiting_for_mileage = State()   

# Команда /start запускает опрос
@dp.message(Command("start"))
async def cmd_start(message: types.Message, state: FSMContext):
    await message.answer(
        "Привет! Я помогу оценить стоимость автомобиля в Беларуси.\n"
        "Давай соберем данные. Напиши **марку и модель** автомобиля (например: Volkswagen Golf):"
    )
    await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_model)

@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_model)
async def process_model(message: types.Message, state: FSMContext):
    await state.update_data(model=message.text)
    await message.answer("Отлично! Теперь введи **год выпуска** (например: 2015):")
    await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_year)

@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_year)
async def process_year(message: types.Message, state: FSMContext):
    await state.update_data(year=message.text)
    await message.answer("Укажи **объем двигателя** в литрах (например: 1.4):")
    await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_engine)

@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_engine)
async def process_engine(message: types.Message, state: FSMContext):
    await state.update_data(engine=message.text)
    await message.answer("И последнее: укажи **пробег** автомобиля в километрах (например: 175000):")
    await state.set_state(CarEvaluation.waiting_for_mileage)

# ФИНАЛЬНЫЙ ШАГ
@dp.message(CarEvaluation.waiting_for_mileage)
async def process_mileage(message: types.Message, state: FSMContext):
    await state.update_data(mileage=message.text)
    user_data = await state.get_data()
    
    await message.answer("Данные приняты! ИИ анализирует автомобильный рынок Беларуси, подождите несколько секунд...")
    
    prompt_text = f"""
    Ты — профессиональный автомобильный эксперт-оценщик на рынке Беларуси.
    Сделай подробный, структурированный и качественный анализ рыночной стоимости для автомобиля:
    • Марка и модель: {user_data['model']}
    • Год выпуска: {user_data['year']} год
    • Объем двигателя: {user_data['engine']} л.
    • Пробег: {user_data['mileage']} км
    
    Используя свои знания об авторынке Республики Беларусь, обязательно укажи в тексте отчета:
    1. Примерный диапазон цен (минимальная, средняя, максимальная стоимость в USD) на эту модель на белорусских площадках (av.by, kufar.by).
    2. Факторы ликвидности: насколько эта машина востребована в РБ, легко ли её продать, какие особенности этого мотора/коробки влияют на цену.
    3. Краткую рекомендацию для продавца по цене быстрой продажи и цене максимальной выгоды.
    
    Пиши строго в деловом, аналитическом стиле, разбивая текст на абзацы. Без лишних приветствий. Текст должен быть полностью на русском языке.
    """
    
    url = "https://vsegpt.ru"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {VSEGPT_KEY.strip()}",  # Добавили .strip() для удаления случайных пробелов в ключе
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Title": "Auto Eval Bot"
    }
    payload = {
        "model": "google/gemini-flash-1.5",  # ИСПРАВЛЕНО: Переключили на сверхустойчивую модель
        "messages": [{"role": "user", "content": prompt_text}],
        "temperature": 0.7
    }
    
    ai_analysis = ""
    try:
        loop = asyncio.get_event_loop()
        response = await loop.run_in_executor(
            None, 
            lambda: requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
        )
        
        # Проверяем, прислал ли сервер хоть что-то
        if not response.text or response.text.strip() == "":
            ai_analysis = (
                "Сервер VseGPT сбросил соединение (вернул пустой ответ).\n"
                "Это значит, что ваш API-ключ заблокирован шлюзом. Проверьте:\n"
                "1. Не заблокирован ли аккаунт на VseGPT.\n"
                "2. Активен ли Тестовый Профессиональный тариф.\n"
                "3. Хватает ли средств на балансе личного кабинета."
            )
        elif response.status_code == 200:
            result = response.json()
            if isinstance(result, dict) and 'choices' in result:
                ai_analysis = result['choices']['message']['content']
            else:
                ai_analysis = str(result)
        else:
            ai_analysis = f"Ошибка сервера ИИ. Статус: {response.status_code}. Ответ: {response.text}"
            
    except Exception as e:
        ai_analysis = f"Не удалось отправить запрос к ИИ. Ошибка: {e}"

    # --- НАЧАЛО СОЗДАНИЯ WORD ---
    doc = Document()
    doc.add_heading("ЭКСПЕРТНЫЙ ОТЧЕТ ОБ ОЦЕНКЕ АВТОМОБИЛЯ", level=0)
    
    doc.add_heading("1. Технические характеристики объекта:", level=1)
    doc.add_paragraph(f"• Марка и модель: {user_data['model']}")
    doc.add_paragraph(f"• Год выпуска: {user_data['year']} г.")
    doc.add_paragraph(f"• Объем двигателя: {user_data['engine']} л.")
    doc.add_paragraph(f"• Пробег: {user_data['mileage']} км")
    
    doc.add_heading("2. Методология оценки:", level=1)
    doc.add_paragraph(
        "Анализ проведен интеллектуальной системой оценки на основе агрегированных исторических данных "
        "крупнейших автомобильных классифайдов Республики Беларусь (av.by, kufar.by)."
    )
    
    doc.add_heading("3. Экспертное заключение ИИ по рынку РБ:", level=1)
    doc.add_paragraph(ai_analysis)
    
    safe_model_name = user_data['model'].replace(' ', '_')
    file_name = f"Ocenka_{safe_model_name}.docx"
    doc.save(file_name)
    
    word_file = FSInputFile(file_name)
    await message.answer_document(word_file, caption=f"Ваш отчет для {user_data['model']} успешно сформирован!")
    
    if os.path.exists(file_name):
        os.remove(file_name)
        
    await state.clear()

async def main():
    print("Бот на requests с моделью Gemini успешно запущен. Проверяем...")
    await dp.start_polling(bot)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())