// 示例：一个简化的任务信息提取函数
// 假设我们使用一个假设的NLP库或服务
async function extractTasksFromTranscript(transcript) {
  // 1. 句子分割
  const sentences = transcript.split(/[。！？.?!]\s*/);

  const extractedTasks = [];

  for (const sentence of sentences) {
    // 2. 关键词/模式匹配（规则方法示例）
    const taskPatterns = [
      /(?:由|交给|分配给)\s*([\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+)\s*(?:负责|跟进)[，,]?\s*(.*?)(?:，\s*截止(?:日期|时间)?\s*(.*))?$/,
      /(?:需要|要)\s*(.*?)\s*(?:由|交给)\s*([\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]+)\s*(?:在\s*(.*?)\s*之前)?/,
    ];

    for (const pattern of taskPatterns) {
      const match = sentence.match(pattern);
      if (match) {
        // 根据不同的正则模式，匹配组的意义不同，这里简化处理
        let assignee, description, dueDate;
        if (pattern === taskPatterns[0]) {
          [, assignee, description, dueDate] = match;
        } else {
          [, description, assignee, dueDate] = match;
        }

        extractedTasks.push({
          rawSentence: sentence,
          description: description?.trim() || '未明确描述的任务',
          assignee: assignee?.trim(),
          dueDate: dueDate?.trim(),
          extractedFrom: sentence,
        });
        break; // 匹配到一个模式就跳出
      }
    }

    // 3. 可以在此处集成更复杂的ML模型进行判断
    // const isTask = await mlModel.classify(sentence);
    // if(isTask) { ... 更精细的实体识别 ... }
  }

  return extractedTasks;
}

// 模拟输入
const meetingNotes = `本次会议决定，由张三负责首页性能优化，需要排查首屏加载时间过长的原因，并在下周五前给出报告。另外，李四需要更新用户登录组件的文档，本周三完成。`;
extractTasksFromTranscript(meetingNotes).then(tasks => {
  console.log('提取到的任务：', tasks);
  // 输出可能类似：
  // [
  //   {
  //     rawSentence: '...',
  //     description: '首页性能优化，需要排查首屏加载时间过长的原因',
  //     assignee: '张三',
  //     dueDate: '下周五前',
  //     extractedFrom: '...'
  //   },
  //   {...}
  // ]
});

// 示例：将提取的任务创建到项目管理工具
async function createTaskInPMTool(taskData, config) {
  const { apiEndpoint, apiKey, projectId, defaultListId } = config;

  // 构建符合目标API要求的请求体
  const taskPayload = {
    name: taskData.description.substring(0, 100), // 任务标题
    description: `**来源会议纪要:**\n${taskData.extractedFrom}\n\n**原始句子:**\n${taskData.rawSentence}`,
    assignees: [await resolveUserId(taskData.assignee, config)], // 将姓名解析为用户ID
    due_date: parseDueDate(taskData.dueDate), // 将文本日期转为ISO格式
    list_id: defaultListId,
    custom_fields: [
      { id: 'source', value: 'auto_meeting' }
    ]
  };

  try {
    const response = await fetch(`${apiEndpoint}/projects/${projectId}/tasks`, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      body: JSON.stringify(taskPayload),
    });

    if (!response.ok) {
      throw new Error(`API请求失败: ${response.statusText}`);
    }

    const createdTask = await response.json();
    console.log(`任务创建成功: ${createdTask.id}`);
    return createdTask;
  } catch (error) {
    console.error('创建任务时出错:', error);
    // 可以在此处加入失败重试或通知逻辑
  }
}

// 辅助函数：解析文本日期
function parseDueDate(text) {
  // 这是一个非常简化的示例，实际应用需要更复杂的日期自然语言解析库
  if (text.includes('下周五')) {
    const date = new Date();
    date.setDate(date.getDate() + ((5 + 7 - date.getDay()) % 7) + 7); // 粗略计算下周五
    return date.toISOString().split('T')[0];
  }
  // ... 其他规则
  return null;
}