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MAPA DE ARQUITECTURA DEL SISTEMA 1. Capa de API Ruta: src/api/ Responsabilidades: - Validación de solicitudes HTTP - Middleware de autenticación - Delegación de rutas a servicios Dependencias principales: - src/services/ - src/auth/ - src/schemas/ Riesgo: - Los controladores de rutas contienen lógica de negocio que debería permanecer dentro de los servicios. 2. Capa de servicios Ruta: src/services/ Responsabilidades: - Reglas de negocio - Orquestación de transacciones - Gestión de errores de dominio Dependencia de alto riesgo: - billing_service.py importa directamente el estado de la sesión de la base de datos. - Esto dificulta las pruebas aisladas y vincula la lógica de facturación a SQLAlchemy. 3. Capa de persistencia Ruta: src/repositories/ Responsabilidades: - Lecturas y escrituras en la base de datos - Composición de consultas - Persistencia de entidades Problema de contrato: - UserRepository.get() devuelve None. - InvoiceRepository.get() genera EntityNotFound. - Actualmente, quienes llaman a estas funciones deben gestionar comportamientos de error distintos. DEUDA TÉCNICA P0 — Dependencia circular src/services/orders.py -> src/services/inventory.py -> src/events/order_events.py -> src/services/orders.py Impacto: - Complica la inicialización de los módulos - Impide realizar pruebas aisladas de los servicios. - Aumenta el riesgo de errores de importación durante la ejecución. Cambio recomendado: - Extraer InventoryReservation a src/domain/inventory/ - Publicar un evento OrderCreated a través de una interfaz - Trasladar el registro de los controladores de eventos a la capa de arranque de la aplicación RIESGOS DE REFACTORIZACIÓN 1. Compatibilidad de la API Riesgo: Cambiar los valores de Order.status podría provocar errores en los clientes móviles. Control: Conservar los valores serializados de la enumeración y añadir pruebas de contrato. 2. Límites de las transacciones Riesgo: trasladar la lógica de pagos podría dar lugar a escrituras parciales de pedidos. Control: agrupar la creación del pedido, la autorización del pago y la reserva del inventario dentro de un límite explícito de unidad de trabajo. 3. Tareas en segundo plano Riesgo: Los workers existentes importan las funciones de servicio directamente. Control: introducir adaptadores de compatibilidad antes de modificar las firmas de los servicios. Secuencia recomendada: Añadir pruebas que documenten el comportamiento actual de la API. Unificar los contratos de error de los repositorios. Romper la dependencia circular entre servicios. Introducir una abstracción de unidad de trabajo. Refactorizar la lógica de negocio de las rutas. Ejecutar las pruebas de regresión de la API, las integraciones, las migraciones y los procesos en segundo plano.

PLAN Restricciones: - Conservar los nombres y parámetros de las funciones públicas. - Conservar los valores devueltos y el comportamiento de las excepciones - No modificar el esquema de la base de datos - Mantener válidas las importaciones existentes de la API. Pasos: 1. Registrar el comportamiento actual mediante pruebas. 2. Extraer la lógica de validación duplicada. 3. Separar el acceso a datos de la lógica de transformación. 4. Sustituir condicionales anidados por cláusulas de guarda. 5. Ejecutar pruebas unitarias y de integración. 6. Comparar las firmas públicas antes y después de los cambios. Informe de validación: $ pytest tests/unit/test_pricing.py tests/integration/test_checkout.py -q 42 superadas en 3,81 s Comparación de la API pública: - Nombre calculate_total: sin cambios - Orden de los parámetros: sin cambios - Valor predeterminado del descuento: sin cambios - Tipo de retorno: Decimal, sin cambios - Mensajes de excepción actuales: sin cambios Análisis de impacto: Ahora la validación puede probarse de forma independiente. El comportamiento de los cálculos no ha cambiado. Se ha reducido la complejidad ciclomática. No es necesario modificar la base de datos, el esquema, las rutas ni los clientes. El rollback se puede completar revirtiendo un solo módulo.

ESTADO DE LA REPRODUCCIÓN Se puede reproducir con el material facilitado: - Lógica de división de conjuntos de datos - Arquitectura base - Función de pérdida - Métrica principal de evaluación Parcialmente especificado: - Programación de la tasa de aprendizaje - Procedimiento de normalización de datos - Criterios de parada anticipada Información que falta: - Semillas aleatorias - Versiones exactas de las dependencias - Topología de hardware - Regla de selección de checkpoints Estructura propuesta para el proyecto: reproduction/ ├── configs/ │ ├── train.yaml │ └── evaluate.yaml ├── data/ │ ├── prepare.py │ └── validate.py ├── src/ │ ├── model.py │ ├── train.py │ ├── evaluate.py │ └── metrics.py ├── tests/ │ ├── test_data.py │ └── test_metrics.py └── requirements.lock Configuración de entrenamiento: seed: 42 data: train_split: 0.80 validation_split: 0.10 test_split: 0.10 normalization: z_score training: optimizer: adamw learning_rate: 0.0003 batch_size: 64 max_epochs: 100 early_stopping_patience: 10 weight_decay: 0.01 evaluation: metrics: - accuracy - macro_f1 bootstrap_samples: 1000 confidence_level: 0.95 Comandos de ejecución: python -m data.prepare \ --input dataset/raw \ --output dataset/processed \ --seed 42 python -m src.train \ --config configs/train.yaml \ --output checkpoints/run-001 python -m src.evaluate \ --checkpoint checkpoints/run-001/best.pt \ --config configs/evaluate.yaml \ --output results/run-001.json Procedimiento de verificación: Confirmar el número de filas y los hashes de cada división del conjunto de datos. Ejecutar tres pruebas de entrenamiento con semillas fijas. Comunicar el rendimiento medio y los intervalos de confianza del 95 %. Comparar las métricas reproducidas con los valores publicados en el estudio. Ejecutar una ablación sin el principal cambio arquitectónico propuesto en el estudio. Documentar el hardware, el tiempo de ejecución, las versiones de los paquetes y la selección de puntos de control. Considerar el resultado reproducido únicamente si la puntuación publicada se encuentra dentro del intervalo de confianza obtenido.