//By: 𖧄 𝐋𝐔𝐂𝐀𝐒 𝐌𝐎𝐃 𝐃𝐎𝐌𝐈𝐍𝐀 𖧄
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const { fromBuffer } = require('file-type')
const FormData = require("form-data")
const crypto = require("node:crypto")
const axios = require("axios")

class GridPlus {
constructor() {
this.ins = axios.create({
baseURL: 'https://api.grid.plus/v1',
headers: {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Android 15; Mobile; SM-F958; rv:130.0) Gecko/130.0 Firefox/130.0',
'X-AppID': '808645',
'X-Platform': 'h5',
'X-Version': '8.9.7',
'X-SessionToken': '',
'X-UniqueID': this.uid(),
'X-GhostID': this.uid(),
'X-DeviceID': this.uid(),
'X-MCC': 'id-ID',
'sig': `XX${this.uid() + this.uid()}`
}
});
}
uid() {
return crypto.randomUUID().replace(/-/g, '');
}
form(dt) {
const form = new FormData();
Object.entries(dt).forEach(([key, value]) => {
form.append(key, String(value));
});
return form;
}

async upload(buff, method) {
try {
if (!Buffer.isBuffer(buff)) throw new Error('Os dados não são um buffer!');
const fileType = await fromBuffer(buff);
if (!fileType) throw new Error('Não foi possível determinar o tipo de arquivo.');
const { mime, ext } = fileType;
const d = await this.ins.post('/ai/web/nologin/getuploadurl', this.form({
ext, method
})).then(i => i.data);
await axios.put(d.data.upload_url, buff, {
headers: {
'content-type': mime
}
});
return d.data.img_url;
} catch(e) {
throw new Error('Ocorreu um erro ao carregar a imagem: ' + e.message);
}
}

async task({ path, data, sl = () => false }) {
const [start, interval, timeout] = [
Date.now(), 3000, 60000
];
return new Promise(async (resolve, reject) => {
const check = async () => {
if (Date.now() - start > timeout) {
return reject(new Error(`O tempo limite de sondagem para o caminho foi excedido: ${path}`));
}
try {
const dt = await this.ins({
url: path,
method: data ? 'POST' : 'GET',
...(data ? { data } : {})
});
if (dt.errmsg?.trim()) {
return reject(new Error(`API error: ${dt.errmsg}`));
}
if (sl(dt.data)) {
return resolve(dt.data);
}
setTimeout(check, interval);
} catch (error) {
reject(error);
}
};
check();
});
}

async edit(buff, prompt) {
try {
const up = await this.upload(buff, 'wn_aistyle_nano');
const dn = await this.ins.post('/ai/nano/upload', this.form({
prompt, 
url: up
})).then(i => i.data);
if (!dn.task_id) throw new Error('taskId não encontrado na solicitação');
const res = await this.task({
path: `/ai/nano/get_result/${dn.task_id}`,
sl: (dt) => dt.code === 0 && !!dt.image_url,
});
return res.image_url;
} catch(e) {
throw new Error('Falha na edição: ' + e.message);
}
}
}

module.exports = GridPlus

/*
EXEMPLO DE USO:

const fs = require("fs");
const GridPlus = require("./gridplus");

async function exemploUso() {
try {
const gp = new GridPlus();
const img = fs.readFileSync("./caminho/para/sua/imagem.jpg");
// Define o prompt de edição
const prompt = "Crie uma miniatura comercial em escala 1/7 dos personagens da imagem, em estilo realista e em um ambiente real. A miniatura está posicionada sobre uma mesa de computador. A miniatura possui um globo transparente redondo.";
const res = await gp.edit(img, prompt);
console.log("Imagem processada com sucesso:");
console.log(res);
} catch (error) {
console.error("Erro ao processar imagem:", error.message);
}
}
// exemploUso();
*/