import argparse

from subtitles.parser import parse_srt_to_df
from scoring.bert_ranker import BERTImportanceRanker
from video_editor.highlight import VideoHighlighter
import config


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Оценка важности фраз в субтитрах с помощью BERT.")
    parser.add_argument("--srt_path", help="Путь к .srt файлу субтитров")
    parser.add_argument("--video_path", help="Путь к видео файлу")
    parser.add_argument(
        "--output", help="Путь к выходному CSV", default=config.CSV_OUTPUT)
    args = parser.parse_args()

    df = parse_srt_to_df(args.srt_path)
    ranker = BERTImportanceRanker(config.MODEL_NAME)
    df_scored = ranker.apply_to_dataframe(df)
    important_df = (
        df[df["importance_score"] > 0.9]
        .loc[:, ["start", "end"]]
        .reset_index(drop=True)
    )
    vh = VideoHighlighter(
        video=args.video_path,
        segments_df=important_df,
        pad=1.5,
        join_gap=0.3,
        out_dir="clips",
        concat=True,
    )
    vh.cut()
    df_scored.to_csv(args.output, index=False, encoding='utf-8')
    print(f"✅ Сохранено в {args.output}")


if __name__ == "__main__":
    main()