# Báo cáo Phân tích Kỹ thuật & Lộ trình Phát triển Theus Framework

## 1. Phân tích Hệ thống Linter hiện tại (`theus check`)

### Tình trạng: **MVP (Sơ khai nhưng đúng hướng)**
Linter hiện tại hoạt động như một công cụ phân tích tĩnh (Static Analysis) dựa trên cây cú pháp AST, tập trung vào việc thực thi các quy tắc cơ bản của lập trình hướng quy trình (POP).

#### Các điểm đã đạt được:
*   **Ngăn chặn Side Effects cơ bản:** Bắt được các hàm gây tác dụng phụ rõ ràng như `print()`, `open()`, và các thư viện mạng (`requests`, `urllib`).
*   **Cấm trạng thái toàn cục:** Phát hiện và chặn từ khóa `global`.
*   **Giao diện CLI tốt:** Tích hợp mượt mà vào lệnh `theus check` với báo cáo trực quan (sử dụng Rich library).

#### Lỗ hổng cần khắc phục:
*   **Bỏ lọt biến thể Import:** Chỉ bắt được `requests.get()`, sẽ bỏ lọt nếu dùng `from requests import get`.
*   **Lỗ hổng Mutation (Nghiêm trọng):** Chưa bắt được hành vi thay đổi trực tiếp đối tượng Context (ví dụ: `ctx.user.id = 1`). Đây là hành vi phá vỡ triết lý Immutable của Rust backend.
*   **Thiếu kiểm tra kiểu trả về:** Chưa đảm bảo các hàm `@process` bắt buộc phải trả về đối tượng `Delta`.

---

## 2. Tiềm năng trong kỷ nguyên "Vibe Coding"

Theus có cơ hội trở thành **"Golden Framework"** cho việc lập trình bằng AI (Cursor, Windsurf, v.v.) nhờ các đặc tính:

*   **Hợp đồng dữ liệu chặt chẽ (Explicit Contracts):** AI hoạt động tốt nhất khi có Input/Output rõ ràng. Theus ép AI phải tuân thủ điều này, giảm thiểu "ảo giác" (hallucination).
*   **Thiết kế Atomic:** Các Process nhỏ gọn giúp AI dễ dàng đọc hiểu và bảo trì trong giới hạn Context Window.
*   **Hệ thống bảo vệ (Guardrails):** Linter đóng vai trò là "người giám sát" code do AI sinh ra, đảm bảo code không chỉ chạy được mà còn phải an toàn.

---

## 3. Lộ trình Nâng cấp Chiến lược (Roadmap)

Ngoài việc hoàn thiện Linter, Theus cần tập trung vào 4 nâng cấp sau để đạt ngưỡng "Production-Ready":

### 🚀 Ưu tiên 1: Type Safety & Intellisense (DX)
*   **Vấn đề:** `Context` trong Python hiện là một "hộp đen", IDE không gợi ý được các field.
*   **Giải pháp:** Xây dựng module **Schema-to-Typing**. Tự động sinh file interface (`.pyi`) từ `context_schema.yaml`.
*   **Kết quả:** Developer/AI gõ `ctx.` sẽ tự động hiển thị danh sách thuộc tính và kiểu dữ liệu chuẩn.

### 🕒 Ưu tiên 2: Time-Travel Debugging (Killer Feature)
*   **Vấn đề:** Debug các hệ thống AI/Workflow rất khó khăn khi trạng thái biến đổi liên tục.
*   **Giải pháp:** Tận dụng tính bất biến của Rust core để làm tính năng **Replay**.
*   **Chức năng:** Lệnh `theus replay <transaction_id>` cho phép nạp lại trạng thái cũ và chạy lại đúng Process bị lỗi tại local để tái hiện vấn đề 100%.

### 📊 Ưu tiên 3: Workflow Visualization
*   **Vấn đề:** File cấu hình YAML khó hình dung luồng dữ liệu khi dự án lớn.
*   **Giải pháp:** Thêm lệnh `theus visualize` để xuất ra biểu đồ (Mermaid/HTML).
*   **Kết quả:** Trực quan hóa các bước chạy, các điểm rẽ nhánh và các vùng dữ liệu bị tác động.

### ⚡ Ưu tiên 4: Hiệu năng Song song thực thụ
*   **Vấn đề:** Python bị nghẽn bởi GIL.
*   **Giải pháp:** Tận dụng **Python Sub-interpreters (3.12+)** phối hợp với Rust Thread Pool.
*   **Kết quả:** Chạy song song nhiều Process Python trên nhiều nhân CPU mà vẫn đảm bảo an toàn bộ nhớ nhờ sự điều phối của Rust.

### 💾 Ưu tiên 5: State Persistence & Recovery (Độ tin cậy)
*   **Vấn đề:** Hiện tại State nằm trên RAM. Nếu crash/restart, workflow dài hạn (Long-running Agent) sẽ mất dữ liệu.
*   **Giải pháp:** Xây dựng module **Snapshot Store**. Định kỳ serialize trạng thái Rust xuống Redis/S3/SQLite.
*   **Kết quả:** Khả năng "Hồi sinh" (Hydrate) trạng thái sau khi khởi động lại, biến Theus thành framework chuẩn cho AI Agent chạy dài ngày.

### 🧰 Ưu tiên 6: Theus Standard Library (Batteries Included)
*   **Vấn đề:** Cấm `open/requests` nhưng chưa cung cấp công cụ thay thế có sẵn, buộc user phải tự viết lại nhiều lần.
*   **Giải pháp:** Xây dựng gói `theus.stdlib` cung cấp các `Outbox` chuẩn: `HttpOutbox`, `SqlOutbox`, `FsOutbox`.
*   **Kết quả:** Giảm rào cản nhập môn, giúp user tuân thủ POP dễ dàng mà không cảm thấy gò bó.

### 🧪 Ưu tiên 7: Pytest Plugin (`pytest-theus`)
*   **Vấn đề:** Viết unit test thủ công (mock Rust context) đang phức tạp và cồng kềnh.
*   **Giải pháp:** Tạo pytest fixture `theus_ctx` cho phép mock context và assert các side-effect dễ dàng.
*   **Kết quả:** Chuẩn hóa quy trình testing, dễ dàng tích hợp CI/CD.

### 📡 Ưu tiên 8: Observability (OpenTelemetry)
*   **Vấn đề:** Có Audit Log (Logic) nhưng thiếu Metrics (Hiệu năng/Sức khỏe hệ thống).
*   **Giải pháp:** Tích hợp OpenTelemetry vào Rust Core để bắn metrics (Latency, Error Rate) về Prometheus/Grafana.
*   **Kết quả:** Giám sát được sức khỏe hệ thống trên Production.

---

## 4. Tổng kết Ưu tiên Thực hiện

| Tính năng | Độ khó | Tầm quan trọng | Mục tiêu |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Fix Linter Mutation** | Trung bình | 🔥 Rất cao | Đảm bảo an toàn tuyệt đối cho State |
| **Typing Generator** | Dễ | ⭐ Cao | Tăng tốc độ code (Vibe Coding) |
| **Pytest Plugin** | Dễ | ⭐ Cao | Chuẩn hóa quy trình Testing |
| **Standard Library** | Trung bình | ⭐ Cao | Giảm Friction cho người mới |
| **State Persistence** | Khó | 🔥 Rất cao | Hỗ trợ Long-running Agents |
| **Visualizer** | Dễ | ✅ Trung bình | Marketing & Tài liệu |
| **Time-Travel Debug** | Khó | 🔥 Rất cao | Tạo sự khác biệt với đối thủ |
| **Observability** | Trung bình | ✅ Trung bình | Production Readiness |
| **Parallel Engine** | Rất khó | ✅ Trung bình | Tối ưu cho hệ thống cực lớn |

---
*Báo cáo được thực hiện bởi AI Agent dựa trên phân tích mã nguồn Theus v3.0.1.*
