# Báo cáo Tổng hợp: Khắc phục lỗi "Silent Loss" trong Theus v3.1.2

**Ngày:** 30/01/2026
**Người thực hiện:** Antigravity (Assistant)
**Trạng thái:** ✅ Đã hoàn thành & Kiểm thử thành công

---

## 1. Giới thiệu Vấn đề (The Problem)

### 1.1 Mô tả "Silent Loss"
Trong Theus framework, khi người dùng thực hiện các thao tác thay đổi dữ liệu "tại chỗ" (in-place mutation) trên các cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python (List, Set, Dict) bên trong một transaction, các thay đổi này **không được lưu lại** sau khi commit.

**Ví dụ lỗi:**
```python
with t.transaction() as tx:
    ctx.domain.items.append("new_item") # Thay đổi list tại chỗ
    # -> Sau khi thoát block, "new_item" biến mất không dấu vết.
```

### 1.2 Nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis)
*   **SupervisorProxy Limit:** `SupervisorProxy` chỉ có khả năng đánh chặn (intercept) các thao tác gán (`__setattr__`, `__setitem__`).
*   **Shadow Copy Bypassing:** Khi người dùng truy cập `ctx.domain.items`, Proxy trả về một bản sao (Shadow Copy) của list đó.
*   **Direct Mutation:** Phương thức `.append()` được gọi trực tiếp trên Shadow Copy này. Vì đây là phương thức nội tại của C-Python (built-in mutation), Proxy không hề biết hành động này đã diễn ra.
*   **Transaction Blindness:** `Transaction` chỉ commit những gì có trong `delta_log`. Do không có sự kiện gán, log rỗng -> Transaction coi như không có gì thay đổi -> Dữ liệu bị mất.

---

## 2. Phân tích & Hướng giải quyết (Integrative Critical Analysis)

Chúng tôi đã áp dụng tư duy hệ thống (Systems Thinking) để đánh giá các lựa chọn:

### 2.1 Các phương án bị loại bỏ
1.  **Strict Wrapper (Custom List/Dict):** Buộc mọi List/Dict trả về phải là một `TheusList`/`TheusDict` custom.
    *   *Lý do loại:* Phá vỡ tính tương thích (DX), gây khó khăn khi truyền data vào thư viện bên thứ 3 (Pandas, Numpy), và tăng độ phức tạp bảo trì.
2.  **Explicit `set()` requirement:** Bắt buộc người dùng phải gán lại sau khi sửa (VD: `l = ctx.l; l.append(x); ctx.l = l`).
    *   *Lý do loại:* Create "Mental Friction" (ma sát nhận thức). Code trở nên rườm rà, không "Pythonic", dễ quên gây lỗi người dùng.

### 2.2 Phương án được chọn: Differential Shadow Merging
**Chiến lược:** Chấp nhận việc Shadow Copy bị thay đổi ngầm. Sử dụng sức mạnh tính toán để "suy luận" thay đổi tại thời điểm cam kết (Commit Time).

*   **Cơ chế:**
    1.  Theo dõi tất cả các Shadow Copy đã phát ra trong transaction.
    2.  Tại thời điểm Commit, so sánh nội dung của Shadow Copy với bản gốc (Original).
    3.  Nếu khác biệt -> Tự động tạo Delta log.

*   **Ưu điểm:**
    *   **Zero-Friction:** Code người dùng không cần đổi một dòng nào.
    *   **Robust:** Bắt được mọi loại thay đổi (kể cả thay đổi sâu trong nested dict).
    *   **Safe:** Sử dụng Deep Equality check đảm bảo tính toàn vẹn.

---

## 3. Chi tiết Cài đặt (Implementation Code)

Giải pháp được implement hoàn toàn trong **Rust Core** để đảm bảo hiệu năng.

### 3.1 Cấu trúc `Transaction` (`src/engine.rs`)
Thêm `full_path_map` để tracking ngữ cảnh:
```rust
pub struct Transaction {
    // ...
    full_path_map: Arc<Mutex<HashMap<String, PyObject>>>, // Maps Path -> Shadow Object
}
```

### 3.2 Phương thức `infer_shadow_deltas`
Phương thức này là "trái tim" của giải pháp:
```rust
fn infer_shadow_deltas(&self, py: Python) -> PyResult<()> {
    let path_map = self.full_path_map.lock().unwrap();
    let cache = self.shadow_cache.lock().unwrap();
    
    for (path, shadow) in path_map.iter() {
        // Lấy bản gốc từ Cache ID
        if let Some((original, _)) = cache.get(&shadow_id) {
             // So sánh sâu (Deep Compare)
             let are_equal = original.bind(py).rich_compare(shadow, Eq)?.is_truthy()?;
             
             if !are_equal {
                 // Phát hiện thay đổi -> Ghi Log Implied
                 new_deltas.push(DeltaEntry {
                     path: path.clone(),
                     op: "SET",
                     value: shadow.clone(), 
                     // ...
                 });
             }
        }
    }
    // Merge new_deltas vào Delta Log chính
}
```

### 3.3 Tích hợp vào Vòng đời (Lifecycle Hook)
Quan trọng là gọi phương thức này tại `Transaction::__exit__`. Đây là điểm mấu chốt khiến phiên bản đầu tiên thất bại:
```rust
// Trong Transaction::__exit__
self.infer_shadow_deltas(py)?; // <-- Bước Infer quan trọng
self.commit(py)?;              // <-- Sau đó mới Commit
```

---

## 4. Kiểm thử & Kết quả (Verification Results)

Hệ thống đã trải qua quy trình kiểm thử nghiêm ngặt.

### 4.1 Kịch bản chuẩn (`repro_silent_loss.py`)
*   **Hành động:** Sử dụng `list.append()`, `set.add()`, `dict["key"] = val`.
*   **Kết quả:** ✅ **PASSED**. Dữ liệu được lưu chính xác.

### 4.2 Kịch bản Mở rộng (`test_silent_loss_comprehensive.py`)
Chúng tôi đã test các trường hợp biên và xung đột:

| ID | Case | Mô tả | Kết quả | Ghi chú |
|----|------|-------|---------|---------|
| 1 | **Edge** | `pop(0)`, `remove()`, `clear()` trên List/Set/Dict | ✅ PASSED | Xử lý đúng việc xóa phần tử |
| 2 | **Deep Nest** | Thay đổi nested dict `meta['nested']['count'] += 1` | ✅ PASSED | Proxy đệ quy hoạt động tốt |
| 3 | **Replace** | Gán đè list cũ bằng list mới (`items = []`) | ✅ PASSED | Tracking chuyển sang object mới |
| 4 | **Conflict** | Vừa log thủ công (`tx.log`) vừa sửa ngầm (`append`) | ✅ PASSED | **Implied thắng**. (Trạng thái bộ nhớ cuối cùng là nguồn sự thật) |

---

## 5. Kết luận

Vấn đề "Silent Loss" đã được giải quyết triệt để trong **Theus v3.1.2** bằng kỹ thuật **Differential Shadow Merging**.
Giải pháp này cân bằng hoàn hảo giữa:
1.  **Tính an toàn dữ liệu:** Không bao giờ mất dữ liệu ngầm.
2.  **Trải nghiệm phát triển (DX):** Giữ nguyên ngữ nghĩa Python tự nhiên.
3.  **Hiệu năng:** Tận dụng Rust cho các phép so sánh sâu.

Hệ thống sẵn sàng cho môi trường Production.
