from typing import Any


def resolve_entities(context: dict[str, Any]) -> list[dict]:
    extracted = context.get('extracted_entities', [])
    existing = context.get('existing_entities', [])
    episode_content = context.get('episode_content', '')

    extracted_text = '\n'.join(
        f'  [{i}] {e.get("name", "")}（{e.get("entity_type", "未知")}）：{e.get("description", "")}'
        for i, e in enumerate(extracted)
    )

    existing_text = '\n'.join(
        f'  [candidate_id={c.get("candidate_id", i)}] {c.get("name", "")}（{c.get("entity_type", "未知")}）：{c.get("summary", "")[:100]}'
        for i, c in enumerate(existing)
    )

    user_prompt = f"""
<当前会议内容>
{episode_content}
</当前会议内容>

<新抽取的实体>
{extracted_text}
</新抽取的实体>

<图谱中已有的实体>
{existing_text}
</图谱中已有的实体>

任务：判断<新抽取的实体>中的每一个是否与<图谱中已有的实体>中的某个是同一个真实世界对象。

判断标准：
- **是重复**：两个名称指向同一个真实世界的人、组织、地点、项目、指标等。
- **不是重复**：名称相似但指向不同实体（如两个同名但不同的人、同名的不同项目）。

对每个新抽取的实体，返回：
  - id: 对应新抽取实体列表中的序号
  - name: 实体的最佳名称（优先使用已有实体中的更完整名称）
  - duplicate_candidate_id: 匹配到的已有实体的 candidate_id，如果无匹配则填 -1

返回格式 JSON 数组：[{{"id": 0, "name": "张三", "duplicate_candidate_id": -1}}, ...]
必须为新抽取的每个实体返回一条记录。id 从 0 开始连续编号。
"""
    return [
        {'role': 'system', 'content': '你是实体去重助手。判断两个实体是否指向同一个真实世界对象。'},
        {'role': 'user', 'content': user_prompt},
    ]