app.py

import json
import time
import requests
from flask import Flask, jsonify
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from fetch_news import get_recent_news_items, build_news_summary
from get_price import get_live_rates_for_pair
from ai_api import call_o1_ai_api
from db_news import (
    fetch_json_from_github as fetch_news_json_from_github,
    fetch_authenticity_token_and_commit_oid as fetch_news_auth_token_and_oid,
    update_user_json_file as update_news_json_file
)

# NEW: import twitter db helpers
from db_twiter import (
    fetch_json_from_github as fetch_twitter_json_from_github,
    fetch_authenticity_token_and_commit_oid as fetch_twiter_auth_token_and_oid,
    update_user_json_file as update_twiter_json_file
)

# Create Flask app
app = Flask(__name__)

# Global variable to store the last update result
last_update_result = {
    "success": False,
    "timestamp": None,
    "message": "No updates yet"
}

# Simple logger helper
def log(step, msg):
    print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] [{step}] {msg}", flush=True)

# =========================
# Screenshot helper
# =========================
SCREENSHOT_API = "https://corvo-ai-xx-sc.hf.space/capture"

def capture_screenshots(urls, width=1080, height=1920, full_page=True, timeout=400):
    """
    Calls the screenshot API with one or more URLs and returns a dict:
    {
      'success': True/False,
      'images': [ { 'srcUrl': <original>, 'imageUrl': <png> }, ... ],
      'errors': [ ...raw errors... ]
    }
    """
    step = "SCREENSHOT"
    payload = {
        "urls": urls,
        "width": width,
        "height": height,
        "fullPage": full_page
    }
    try:
        log(step, f"Requesting screenshots for {len(urls)} URL(s): {urls} w={width} h={height} fullPage={full_page}")
        resp = requests.post(SCREENSHOT_API, json=payload, timeout=timeout)
        log(step, f"API status code: {resp.status_code}")
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        results = data.get("results", [])
        errors = data.get("errors", [])
        log(step, f"API results count: {len(results)}, errors count: {len(errors)}")
        images = []
        for item in results:
            out = item.get("output", {})
            img_url = out.get("imageUrl")
            src = item.get("url")
            log(step, f"Parsed result for {src}: imageUrl={'OK' if img_url else 'MISSING'}")
            if img_url:
                images.append({
                    "srcUrl": src,
                    "imageUrl": img_url
                })
        success = len(images) > 0
        log(step, f"Collected {len(images)} image(s). Success={success}")
        if errors:
            log(step, f"Errors: {errors}")
        return {"success": success, "images": images, "errors": errors}
    except Exception as e:
        log(step, f"Exception: {e}")
        return {"success": False, "images": [], "errors": [str(e)]}

# =========================
# Chat history builder
# =========================
def build_formatted_chat_history(
    old_ai_response=None,
    news_summary="",
    twitter_summary="",
    gold_price_data=None,
    chart_images=None
):
    step = "CHAT_BUILD"
    log(step, "Start building chat history")

    chat_history = []

    # 1) role=system
    log(step, "Append system role prompt")
    chat_history.append({"role": "system", "content": """(أنت نظام ذكاء اصطناعي احترافي متخصص في بناء استراتيجية تداول ذكية ومباشرة على الذهب XAUUSD.

هدفك:
- إنتاج استراتيجية تداول احترافية قابلة للتنفيذ، معتمدة على مزيج من التحليل الإخباري والقراءات الفنية المتقدمة وإدارة المخاطر الديناميكية، ومهيكلة بتنسيق XML المحدد.
- اختيار زوج واحد فقط لعلاقة الارتباط لاكتشاف الفخاخ، دون شرح داخل <Relation>.

مسؤولياتك الأساسية:
1) الأخبار والسياق والسعر:
   - جمع آخر النقاط الجوهرية من الأخبار المؤثرة على الذهب (الفيدرالي، التضخم، PMI، التوترات الجيوسياسية، النمو، الدولار، العوائد، سيولة السوق).
   - الاستدلال على دفة المخاطر Risk-on/Risk-off.
   - تحديد الاتجاه المرجّح قصير/متوسط المدى إن أمكن.
   - ملاحظة السعر الحالي أو نطاق سعري حديث إن توفّر. إذا لم يتوفر سعر لحظي، استخدم نطاقاً تقديرياً مع توضيح عدم اليقين.
   - إضافة ملخص تويتر مختصر مع ذكر الحسابات ذات التأثير على الذهب/الفوركس.

2) بناء الاستراتيجية:
   - استراتيجية تداول احترافية متعددة السيناريوهات، تتضمن:
     • شروط دخول/خروج محددة قابلة للاختبار (مستويات، مؤشرات، سرعات شموع، أحجام، وقت).
     • شروط متقدمة مثل: Velocity Candle Detection، Signal Score (درجة إشارة رقمية)، فلترة الأخبار القوية (توقف/خفض حجم قبل وبعد الأخبار).
     • إدارة صفقات ديناميكية Dynamic Trade Management: وقف خسارة متحرك، جني أرباح جزئي، إعادة توازن الحجم، إلغاء أو تعديل الأوامر المعلّقة.
     • قواعد التعامل مع التقلبات: توسيع/تقليص الوقف، تجميد الدخول أثناء سبريد مرتفع أو عزوف سيولة.
     • جداول احترافية للسيناريوهات والفخاخ المحتملة مرتبطة بالزوج المختار في <Relation>.

3) علاقة الارتباط والفخاخ:
   - اختر زوجاً واحداً فقط له ارتباط مهم مع الذهب للمقارنة والكشف عن الفخاخ (مثل قوة/ضعف الدولار أو العوائد).
   - استخدم هذا الزوج في الجداول لتمييز السيناريوهات المتضادة (Divergence/Confluence).
   - في وسم <Relation> اكتب اسم الزوج فقط دون شرح.

4) جودة المخرجات وتنسيق XML:
   - استخدم العربية الفصيحة الموجزة والعملية.
   - لا تضف نصاً خارج عناصر XML المطلوبة.
   - التزم بالبنية التالية حصراً:
     <news>…</news>
     <twiter>…</twiter>
     <Strategy>…</Strategy>
     <ُExpired>..<ُ/Expired>
     <BestOpportunities>
         <Buy>…</Buy>
         <Sell>…</Sell>
     </BestOpportunities>
     <Relation>زوج-واحد-فقط</Relation>

تفاصيل العناصر:

• <news>
  -  أساسية: توجه الفيدرالي، بيانات تضخم/وظائف حديثة، تحركات عوائد وسندات، شهية المخاطرة، أحداث جيوسياسية، وضع الدولار.
  - اختتم باستنتاج اتجاهي مرجّح وتأثيره المتوقع على XAUUSD.
  - إذا كانت البيانات غير محدثة، اذكر ذلك بوضوح وقدّم إطار احتمالات بدل الجزم.

• <twiter>
  - قدم ملخصاً مختصراً م لأبرز ما يتداوله على تويتر.
  - اذكر حسابات قامت بنشر اشياء تهمك مع ذكر المنشور @username
  - ركّز على المزاج العام، التحذيرات من التقلب، أي إشارات توافق/اختلاف مع السرد الإخباري.

• <Strategy>
  - ضع هنا استراتيجيه قويه تقلل خسائر و تصنع ربح حوالي 100 نقطه بناء عل الاخبار و التوجه العام لارسالها الي بوت صانع صفقات

• <ُExpired>
  - ضع هنا تاريخ ووقت و سعر تعتقد ان استرااتيجيتك تنتهي اذا وصلت

• <BestOpportunities>
  - قدّم وصفاً عملياً قصيراً لأفضل حالات الشراء وأفضل حالات البيع وفق شروط مثالية متكاملة (مستوى، زخم، Score، فلترة أخبار، إدارة).

• <Relation>
  - اسم زوج واحد فقط، مثل: DXY أو USDJPY أو US10Y أو EURUSD. اكتب الرمز/الاسم فقط بلا أي شرح.

معايير الدقة والشفافية:
- لا تخترع أسعاراً مؤكدة إن لم تكن متاحة؛ استخدم نطاقات تقريبية مع توضيح عدم اليقين.
- اذكر الافتراضات بوضوح.
- احرص أن تكون القواعد قابلة للتنفيذ وليست عامة أو إنشائية.
- لا تكرر المحتوى بلا داع.
- أعد المخرجات دائماً بصيغة XML بالترتيب المحدد أعلاه دون إضافات.)"""})

    # 2) role=user -> chart images as multipart entries
    if chart_images:
        log(step, f"Appending {len(chart_images)} chart image(s) to chat")
        for img in chart_images:
            timeframe = img.get("timeframe", "").strip()
            image_url = img.get("imageUrl")
            if image_url:
                chat_history.append({
                    "role": "user",
                    "type": "multipart",
                    "content": [
                        {"type": "image", "url": image_url},
                        {"type": "text", "text": f"هذه لقطة شاشة لزوج XAUUSD إطار زمني {timeframe}"}
                    ]
                })
                log(step, f"Added image message for timeframe={timeframe}, url={image_url}")
            else:
                log(step, f"Skipped image missing URL for timeframe={timeframe}")
    else:
        log(step, "No chart images available to append")

    # 3) role=user -> News + Twitter + Price
    log(step, "Appending news + twitter + price text block")
    user_content = "News from Tridingview News :"
    if news_summary:
        user_content += f"{news_summary}\n\n"
    else:
        user_content += "No fresh news summary available.\n\n"

    if twitter_summary:
        user_content += "Twitter Feed Summary:\n"
        user_content += f"{twitter_summary}\n\n"
    else:
        user_content += "Twitter Feed Summary: No recent Twitter data available.\n\n"

    if gold_price_data is not None:
        user_content += (
            f"Gold Price [XAUUSD]:\n"
            f"  Bid: {gold_price_data.get('bid')}\n"
            f"  Ask: {gold_price_data.get('ask')}\n"
            f"  Spread: {gold_price_data.get('difference')}\n"
        )
    chat_history.append({"role": "user", "content": user_content})
    log(step, "Appended news/price block")

    # 4) role=user -> OLD ANALYSIS if exists
    if old_ai_response:
        chat_history.append({"role": "user", "content": "OLD ANALYSIS FROM YOU:" + old_ai_response})
        log(step, "Appended old AI analysis")
    else:
        log(step, "No old AI analysis available")

    # 5) role=user -> update question
    update_prompt = "هل تريد تحديث تحليلك واستراتيجيتك بناءً على هذه المعطيات؟"
    chat_history.append({"role": "user", "content": update_prompt})
    log(step, "Appended update question")

    log(step, "Chat history build complete")
    return chat_history


def update_strategy_job():
    """Function to be scheduled, runs the main logic"""
    global last_update_result

    step = "JOB"
    log(step, "Scheduled update started")

    try:
        # 1) Fetch old data from news.json in GitHub
        log(step, "Fetching old data from GitHub (news.json)")
        old_data_response = fetch_news_json_from_github()
        old_ai_response = None

        if old_data_response.get("success") and old_data_response.get("data"):
            log(step, "Old data fetch success")
            old_data = old_data_response["data"]
            old_ai_response = json.dumps(old_data, ensure_ascii=False, separators=(',', ':'))
        else:
            log(step, f"Old data fetch failed or empty: {old_data_response}")
            old_ai_response = None

        # 2) Fetch news + gold price
        log(step, "Fetching recent news items")
        news_items = get_recent_news_items(hours=24)
        log(step, f"Fetched {len(news_items) if news_items else 0} news item(s)")
        news_summary = build_news_summary(news_items)
        log(step, "Built news summary")

        log(step, "Fetching live gold price XAUUSD")
        gold_price_data = get_live_rates_for_pair("XAUUSD")
        log(step, f"Price data: {gold_price_data}")

        # 2b) Fetch Twitter summary from twiter.json
        log(step, "Fetching twitter summary from GitHub (twiter.json)")
        twitter_summary = ""
        try:
            tw_resp = fetch_twitter_json_from_github()
            if tw_resp.get("success") and tw_resp.get("data"):
                data = tw_resp["data"]
                if isinstance(data, dict) and "twiter" in data:
                    twitter_summary = data.get("twiter", "")
                elif isinstance(data, str):
                    twitter_summary = data
                else:
                    twitter_summary = json.dumps(data, ensure_ascii=False)
                log(step, "Twitter summary fetched successfully")
            else:
                log(step, f"Twitter fetch returned no data: {tw_resp}")
                twitter_summary = ""
        except Exception as te:
            log(step, f"Twitter fetch error: {te}")
            twitter_summary = ""

        # 2c) Capture chart screenshots for 15m and 1h
        charts = [
            {
                "url": "https://corvo-ai-charts.static.hf.space/index.html?symbol=XAUUSD&interval=&exchange=OANDA",
                "timeframe": ""
            },
            
            {
                "url": "https://corvo-ai-charts.static.hf.space/index.html?symbol=XAUUSD&interval=15&exchange=OANDA",
                "timeframe": "15 دقيقة"
            },
            {
                "url": "https://corvo-ai-charts.static.hf.space/index.html?symbol=XAUUSD&interval=1&exchange=OANDA",
                "timeframe": "1 ساعة"
            },
            {
                "url": "https://corvo-ai-charts.static.hf.space/index.html?symbol=XAUUSD&interval=60&exchange=OANDA",
                "timeframe": "1 ساعة"
            }
        ]
        chart_images = []
        try:
            log(step, "Capturing chart screenshots (15m, 1h)")
            capture_result = capture_screenshots([c["url"] for c in charts], width=0, height=0, full_page=True)
            if capture_result.get("success"):
                log(step, "Screenshot capture success")
                src_to_tf = {c["url"]: c["timeframe"] for c in charts}
                for img in capture_result.get("images", []):
                    chart_images.append({
                        "timeframe": src_to_tf.get(img.get("srcUrl"), ""),
                        "imageUrl": img.get("imageUrl")
                    })
                log(step, f"Prepared {len(chart_images)} chart image entries for chat")
            else:
                errs = capture_result.get("errors")
                log(step, f"Screenshot capture failed. Errors: {errs}")
        except Exception as e:
            log(step, f"Screenshot exception: {e}")

        # 3) Build chat_history including images
        log(step, "Building chat history")
        chat_history = build_formatted_chat_history(
            old_ai_response=old_ai_response,
            news_summary=news_summary,
            twitter_summary=twitter_summary,
            gold_price_data=gold_price_data,
            chart_images=chart_images
        )
        log(step, f"Chat history ready. Messages count: {len(chat_history)}")

        # 4) Call AI
        log(step, "Calling AI API with chat history")
        ai_response, updated_chat_history = call_o1_ai_api(chat_history)
        log(step, "AI API call completed")

        # 5) Save AI response to GitHub in news.json
        log(step, "Serializing AI response for GitHub")
        result_json_object = {
            "response": ai_response,
            "timestamp": time.time()
        }
        new_content_one_line = json.dumps([result_json_object], ensure_ascii=False, separators=(',', ':'))
        log(step, f"Serialized content length: {len(new_content_one_line)}")

        # 6) Get authenticity_token and commit_oid
        log(step, "Fetching authenticity token and commit oid for news.json")
        token, commit_oid = fetch_news_auth_token_and_oid()
        if not token or not commit_oid:
            last_update_result = {
                "success": False,
                "timestamp": time.time(),
                "message": "Could not fetch authenticity token or commit oid for news.json."
            }
            log(step, last_update_result['message'])
            return
        log(step, "Fetched token and commit oid successfully")

        # 7) Update GitHub file
        log(step, "Updating news.json on GitHub")
        update_result = update_news_json_file(token, commit_oid, new_content_one_line)

        if update_result.get("success"):
            last_update_result = {
                "success": True,
                "timestamp": time.time(),
                "message": "Updated news.json successfully!",
                "response": ai_response
            }
            log(step, last_update_result['message'])
        else:
            last_update_result = {
                "success": False,
                "timestamp": time.time(),
                "message": f"Failed to update news.json: {update_result.get('message')}"
            }
            log(step, last_update_result['message'])

    except Exception as e:
        last_update_result = {
            "success": False,
            "timestamp": time.time(),
            "message": f"Error during update: {str(e)}"
        }
        log(step, last_update_result['message'])

# API routes
@app.route('/status', methods=['GET'])
def get_status():
    """Returns the status of the last update"""
    log("API", "GET /status called")
    return jsonify({
        "success": last_update_result.get("success", False),
        "timestamp": last_update_result.get("timestamp"),
        "message": last_update_result.get("message"),
        "last_updated": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',
                                      time.localtime(last_update_result.get("timestamp")))
                                      if last_update_result.get("timestamp") else None
    })

@app.route('/force-update', methods=['GET'])
def force_update():
    """Force an immediate update"""
    log("API", "GET /force-update called")
    update_strategy_job()
    return jsonify({
        "success": last_update_result.get("success", False),
        "message": "Update job triggered",
        "result": last_update_result
    })

@app.route('/latest', methods=['GET'])
def get_latest():
    """Get the latest strategy response"""
    log("API", "GET /latest called")
    if "response" in last_update_result:
        return jsonify({
            "success": True,
            "timestamp": last_update_result.get("timestamp"),
            "response": last_update_result.get("response"),
            "last_updated": time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',
                                         time.localtime(last_update_result.get("timestamp")))
        })
    else:
        return jsonify({
            "success": False,
            "message": "No strategy data available yet"
        })

# Setup the scheduler
def init_scheduler():
    """Initialize and start the scheduler"""
    scheduler = BackgroundScheduler()
    scheduler.add_job(func=update_strategy_job, trigger="interval", hours=1)
    scheduler.start()
    log("SCHED", "Scheduler started: will run every hour")

    # Run once immediately on startup
    log("SCHED", "Running initial update job on startup")
    update_strategy_job()

if __name__ == "__main__":
    # Initialize the scheduler before starting the Flask app
    init_scheduler()

    # Start the Flask app
    log("APP", "Starting Flask server on port 7860")
    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)