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 * MetonaAI Desktop — E2E 冒烟测试（v0.8.1 P2-5）
 *
 * 端到端链路（Playwright + Electron）：
 *   启动应用（隔离 userData）→ 跳过引导（种子配置）→ 新建会话 → 输入消息 →
 *   发送 → 引擎调用本地 mock LLM（SSE 流式）→ 断言回复渲染 + mock 收到合法
 *   请求体（携带「最大输出上限」设置值）→ 中断按钮恢复 idle。
 *
 * 契约：不触外网（LLM 指向 127.0.0.1 随机端口 mock）、不污染真实用户数据
 * （METONA_USER_DATA_DIR 重定向）、断言的配置值即设置面板合法配置项。
 */

import { expect, test, type ElectronApplication, type Page } from '@playwright/test';
import { _electron as electron } from 'playwright';
import { mkdtempSync, rmSync, mkdirSync, writeFileSync } from 'fs';
import { tmpdir } from 'os';
import { join } from 'path';
import { startMockLLM, MOCK_REPLY, type MockLLMHandle } from './mock-llm';

let electronApp: ElectronApplication;
let page: Page;
let mock: MockLLMHandle;
let userDataDir: string;
let workspaceDir: string;

test.beforeAll(async () => {
  // 1. 本地 mock Provider（随机端口，仅监听 127.0.0.1）
  mock = await startMockLLM();

  // 2. 隔离的用户数据与工作空间目录
  userDataDir = mkdtempSync(join(tmpdir(), 'metona-e2e-user-'));
  workspaceDir = join(userDataDir, 'workspace');
  mkdirSync(workspaceDir, { recursive: true });
  // workspace-config.json 指向隔离工作空间（main.ts 启动时优先读取）
  writeFileSync(
    join(userDataDir, 'workspace-config.json'),
    JSON.stringify({ workspacePath: workspaceDir }),
    'utf-8',
  );

  // 3. 启动 Electron（产物构建由 npm run test:e2e 的 build 步骤保证）
  electronApp = await electron.launch({
    args: ['.'],
    env: {
      ...process.env,
      METONA_USER_DATA_DIR: userDataDir,
      METONA_E2E_SEED_CONFIG: '1',
      METONA_E2E_LLM_URL: mock.url,
      // 隔离冒烟环境无更新源（生产环境 updater 由 feedUrl 空值禁用，双保险）
      METONA_E2E_DISABLE_UPDATE: '1',
    } as Record<string, string>,
  });
  page = await electronApp.firstWindow();
  await page.waitForLoadState('domcontentloaded');
});

test.afterAll(async () => {
  await electronApp?.close();
  await mock?.close();
  // 调试期保留 userData（main.log 排查用）；稳定后恢复清理
  if (!process.env['METONA_E2E_KEEP_USER_DATA']) {
    try {
      rmSync(userDataDir, { recursive: true, force: true });
    } catch {
      /* Windows 文件句柄释放延迟 — 清理失败不影响断言 */
    }
  }
});

test('冒烟：发送消息 → mock LLM 流式回复渲染到会话', async () => {
  // 等待聊天输入框可用（配置加载 + 工具就绪后启用）
  // InputBase 把 data-chat-input 挂在根 div —— 实际可编辑元素是内部 textarea
  //（MUI 另渲染一个 readonly 隐藏 textarea 用于测量，需用 .first() 取可交互的）
  const input = page.locator('[data-chat-input] textarea').first();
  await expect(input).toBeVisible({ timeout: 30_000 });

  // 发送一条用户消息
  await input.click();
  await input.fill('你好，请做一个冒烟回复');
  await input.press('Enter');

  // mock LLM 的流式回复出现在聊天区（引擎 → SSE → 渲染层全链路）
  await expect(page.getByText(MOCK_REPLY).first()).toBeVisible({ timeout: 30_000 });

  // 用户消息持久化回显
  await expect(page.getByText('你好，请做一个冒烟回复').first()).toBeVisible();
});

test('冒烟：引擎请求体携带设置面板「最大输出上限」配置（2048）', async () => {
  // beforeAll 后发送的第一条消息已在 mock.requests 中（顺序执行时上一测试已完成）
  const chatRequests = mock.requests.filter((r) => 'messages' in r);
  expect(chatRequests.length).toBeGreaterThanOrEqual(1);
  // llm.maxTokens 原样透传（无任何按模型钳制）
  expect(chatRequests[0].max_tokens).toBe(2048);
  // 请求发往本地 mock（经 adapter 组装），模型名来自种子配置
  expect(chatRequests[0].model).toBe('deepseek-v4-flash');
});