import re

# Satzende: . ! ? … gefolgt von Whitespace (oder Stringende beim flush).
_SENTENCE_END = re.compile(r"[.!?…]+(?=\s)")


class SentenceChunker:
    """Inkrementelle Satzsegmentierung fuer gestreamte LLM-Token.

    `feed(delta)` liefert die seit dem letzten Aufruf fertig gewordenen Saetze,
    `flush()` den verbleibenden Rest (z. B. der letzte Satz ohne abschliessendes
    Leerzeichen). Damit kann pro Satz schon TTS erzeugt werden, waehrend das LLM
    noch weiterschreibt.
    """

    def __init__(self):
        self._buffer = ""

    def feed(self, text: str) -> list[str]:
        self._buffer += text
        sentences: list[str] = []
        while True:
            match = _SENTENCE_END.search(self._buffer)
            if not match:
                break
            end = match.end()
            sentence = self._buffer[:end].strip()
            self._buffer = self._buffer[end:]
            if sentence:
                sentences.append(sentence)
        return sentences

    def flush(self) -> str:
        rest = self._buffer.strip()
        self._buffer = ""
        return rest