"""
Clasificación y puntuación de confianza impulsada por IA.
"""
import openai
import json
import logging
from typing import Dict, Any

from app.config import config
from app.ai.prompts import AUDITOR_PROMPT
from app.schema.base import ProvisionalExpense

# Configure the OpenAI client
openai.api_key = config.OPENAI_API_KEY

logger = logging.getLogger(__name__)

def classify_and_audit(expense: ProvisionalExpense) -> ProvisionalExpense:
    """
    Utiliza un modelo de IA para auditar un gasto extraído, proporcionando una puntuación
    de confianza y notas. Este es un marcador de posición para una lógica de clasificación
    y validación más compleja.

    Args:
        expense: Un objeto ProvisionalExpense con datos extraídos.

    Returns:
        El mismo objeto ProvisionalExpense, actualizado con los hallazgos de la auditoría.
    """
    logger.info(f"Iniciando auditoría por IA para el gasto: {expense.extracted_data.description}")

    # Por ahora, esto es un marcador de posición. Una implementación real
    # llamaría a un modelo de IA como en el extractor.
    # Para la demostración, simplemente asignaremos una puntuación de confianza alta.
    
    expense.confidence_score = 0.95
    expense.validation_notes.append("Marcador de posición de auditoría por IA: aprobado automáticamente.")
    expense.processing_method = "ai_inference" # Asumir que se usó IA

    logger.info("AI audit placeholder complete.")
    
    return expense