chore: cleanup temp screenshots and unused files

d12635ed · Hoanganhvu123 · 0a87a5d8 · 0a87a5d8 · 0a87a5d8 · 0a87a5d8
Commit d12635ed authored Feb 06, 2026 by Hoanganhvu123
17 changed files
--- a/Failures
+++ b/Failures
--- a/Lessons
+++ b/Lessons
--- a/Updated
+++ b/Updated
--- a/backend/5.10.0
+++ b/backend/5.10.0
-Requirement already satisfied: python-socketio in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (5.13.0)
-Requirement already satisfied: bidict>=0.21.0 in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (from python-socketio) (0.23.1)
-Requirement already satisfied: python-engineio>=4.11.0 in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (from python-socketio) (4.12.2)
-Requirement already satisfied: simple-websocket>=0.10.0 in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (from python-engineio>=4.11.0->python-socketio) (1.1.0)
-Requirement already satisfied: wsproto in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (from simple-websocket>=0.10.0->python-engineio>=4.11.0->python-socketio) (1.2.0)
-Requirement already satisfied: h11<1,>=0.9.0 in c:\users\fptshop\miniconda3\envs\robot\lib\site-packages (from wsproto->simple-websocket>=0.10.0->python-engineio>=4.11.0->python-socketio) (0.16.0)
--- a/backend/env.txt
+++ b/backend/env.txt
-VITE_CLERK_PUBLISHABLE_KEY=pk_test_Y29tbXVuYWwtc3VuYmVhbS0wLmNsZXJrLmFjY291bnRzLmRldiQ
-CLERK_SECRET_KEY=sk_test_ek7ozVR80Qi9UdvhGaTmlXovS16GDuBDlDrpH1rkyQ
-MONGODB_URI=mongodb+srv://20010841:vuhoanganh1704@cluster0.h6qro.mongodb.net/?appName=Cluster0
\ No newline at end of file
--- a/backend/plan.md
+++ b/backend/plan.md
-Oke bro, tao hiểu rõ ý bro rồi! Để tao tóm gọn lại toàn bộ kế hoạch bằng tiếng Việt cho bro nghe rõ ràng nhé.
-Hiểu đúng ý của bro
-Bro đang muốn chia làm hai giai đoạn rõ ràng. Giai đoạn một là sửa code chatbot, bỏ phần OpenTelemetry instrumentation hiện tại đi và chuyển sang dùng Langfuse SDK thuần túy để trace LLM calls. Giai đoạn hai là setup infrastructure monitoring hoàn toàn độc lập, dùng cAdvisor để thu thập container metrics từ Docker, kết hợp với Prometheus và Grafana để visualize.
-GIAI ĐOẠN 1: Chuyển sang Langfuse SDK thuần túy
-Bước đầu tiên là bro cần cleanup code hiện tại. Hiện tại trong server.py của bro đang có đống code setup OpenTelemetry với TracerProvider, OTLPSpanExporter, LoggingInstrumentor. Tất cả những thứ này sẽ được remove sạch. Bro sẽ giữ lại file server đơn giản, chỉ focus vào khởi động FastAPI app mà thôi.
-Bước tiếp theo là enable Langfuse đầy đủ. Hiện tại trong code của bro, Langfuse đang bị comment out ở nhiều chỗ với note "TẮT TẠM - Tránh rate limit". Bro cần uncomment tất cả những đoạn này. Cụ thể trong file langfuse_client.py đã có sẵn hàm initialize_langfuse() và get_callback_handler() rồi, bro chỉ cần gọi nó khi app startup.
-Trong controller.py, bro cần sửa hàm _prepare_execution_context() để attach Langfuse CallbackHandler vào RunnableConfig. Thay vì dùng OpenTelemetry span để track, bro sẽ dùng Langfuse callback để tự động capture tất cả LangChain runs, bao gồm LLM calls, tool calls, và toàn bộ conversation flow.
-Điều quan trọng là bro cần set metadata cho Langfuse trace. Khi tạo CallbackHandler, bro nên truyền vào user_id, session_id, và các custom tags để sau này filter dễ dàng trong Langfuse dashboard. Ví dụ như trace_id có thể là conversation_id, user_id để group theo user, tags để đánh dấu production hay staging environment.
-Cuối cùng là test để đảm bảo Langfuse đang hoạt động. Bro gửi vài requests test, sau đó vào Langfuse dashboard kiểm tra xem có traces xuất hiện không, có đủ thông tin về LLM model, tokens, latency không. Nếu thấy đủ data rồi thì giai đoạn một hoàn tất.
-GIAI ĐOẠN 2: Setup Container Monitoring với cAdvisor
-Giai đoạn này hoàn toàn độc lập với code, bro chỉ cần làm việc với Docker và configuration files.
-Đầu tiên bro cần tạo file docker-compose.monitoring.yml riêng cho monitoring stack. File này sẽ define ba services: cAdvisor, Prometheus, và Grafana. Lý do tách riêng là để bro có thể bật tắt monitoring stack độc lập mà không ảnh hưởng đến chatbot service chính.
-Service cAdvisor trong docker-compose sẽ mount nhiều thứ từ host vào container. Bro cần mount /var/run/docker.sock để cAdvisor đọc được Docker daemon, mount /sys để đọc cgroups metrics, mount /var/lib/docker để đọc thông tin containers. Expose port 8080 để Prometheus có thể scrape metrics. Quan trọng là cAdvisor container phải chạy với privileged mode hoặc ít nhất có quyền đọc được những đường dẫn system này.
-Tiếp theo là config Prometheus. Bro tạo file prometheus.yml để define scrape configs. Trong đó bro add một job tên là cadvisor với target là cadvisor:8080, scrape interval khoảng 15 giây là hợp lý. Prometheus sẽ tự động pull metrics từ endpoint này theo chu kỳ đã set.
-Service Prometheus trong docker-compose sẽ mount file prometheus.yml vào /etc/prometheus/prometheus.yml, và mount volume để persist data vào /prometheus. Expose port 9090 để bro có thể access Prometheus UI kiểm tra targets đang healthy không.
-Cuối cùng là Grafana. Service Grafana đơn giản nhất, chỉ cần expose port 3000 và mount volume để lưu dashboards. Khi start lần đầu, bro login vào Grafana với admin/admin, sau đó add Prometheus làm datasource với URL là http://prometheus:9090. Tiếp theo là import dashboard, bro có thể dùng dashboard có sẵn từ Grafana community như dashboard ID 193 cho Docker monitoring, hoặc tự tạo dashboard custom theo nhu cầu.
-Sau khi setup xong, bro chạy docker-compose -f docker-compose.monitoring.yml up -d để start monitoring stack. Kiểm tra cAdvisor tại localhost:8080 xem có metrics không, kiểm tra Prometheus tại localhost:9090 xem đã scrape được từ cAdvisor chưa, và cuối cùng vào Grafana tại localhost:3000 để xem dashboard có data không.
-Lưu ý quan trọng
-Điều bro cần nhớ là hai hệ thống này hoạt động song song và hoàn toàn độc lập. Langfuse track application metrics như LLM calls, tokens, conversations. cAdvisor track infrastructure metrics như CPU, RAM, network của containers. Chúng không giao nhau, không conflict, và bro sẽ có một cái nhìn toàn diện về cả application lẫn infrastructure.
-Một điểm nữa là khi stress test, bro sẽ mở hai dashboard cùng lúc. Langfuse dashboard để xem throughput của LLM calls, average latency, token consumption, cost estimation. Grafana dashboard để xem container có bị overload không, memory có tăng đột biến không, CPU có spike không. Kết hợp hai nguồn data này bro sẽ biết chính xác bottleneck nằm ở đâu, là do LLM API slow hay do container thiếu resources.
-Tóm lại
-Giai đoạn một là refactor code để dùng Langfuse SDK thay OpenTelemetry, focus vào LLM observability. Giai đoạn hai là setup Docker monitoring stack với cAdvisor, Prometheus, Grafana, hoàn toàn không động vào code. Hai giai đoạn này theo thứ tự, làm xong một mới qua hai, và cuối cùng bro có một hệ thống observability hoàn chỉnh cho cả application và infrastructure.
-Rõ chưa bro? Tao có thiếu sót chi tiết nào không?
\ No newline at end of file
--- a/backend/query.txt
+++ b/backend/query.txt
--- a/backend/test_mongo_connection.py
+++ b/backend/test_mongo_connection.py
-"""
-Simple script to test MongoDB connection using the same config style as the backend.
-Ưu tiên lấy `MONGODB_URI` từ:
- Biến môi trường / file `.env` (đúng chuẩn backend đang dùng)
- Fallback: file `env.txt` trong thư mục `backend` (đang có sẵn của bạn)
-"""
-from __future__ import annotations
-import asyncio
-import os
-from typing import Optional
-from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
-from dotenv import load_dotenv
-BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
-ENV_TXT_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "env.txt")
-DOTENV_PATH = os.path.join(BASE_DIR, ".env")
-def load_env_from_env_txt() -> None:
-    """
-    Load các biến môi trường từ file `env.txt` (KEY=VALUE per line).
-    Chỉ set nếu biến đó chưa có trong `os.environ`,
-    để ưu tiên biến môi trường / file `.env` nếu có.
-    """
-    if not os.path.exists(ENV_TXT_PATH):
-        return
-    with open(ENV_TXT_PATH, encoding="utf-8") as f:
-        for raw_line in f:
-            line = raw_line.strip()
-            if not line or line.startswith("#"):
-                continue
-            if "=" not in line:
-                continue
-            key, value = line.split("=", 1)
-            key = key.strip()
-            value = value.strip()
-            if key and key not in os.environ:
-                os.environ[key] = value
-def get_mongodb_uri() -> Optional[str]:
-    """Lấy MONGODB_URI từ env (.env, env.txt hoặc biến môi trường)."""
-    # 1. Load từ .env nếu có
-    if os.path.exists(DOTENV_PATH):
-        load_dotenv(DOTENV_PATH, override=False)
-    else:
-        # Vẫn thử load mặc định (nếu có .env ở cwd)
-        load_dotenv(override=False)
-    # 2. Load thêm từ env.txt (chỉ set nếu chưa có)
-    load_env_from_env_txt()
-    return os.getenv("MONGODB_URI")
-async def main() -> None:
-    uri = get_mongodb_uri()
-    if not uri:
-        print(
-            "❌ Không tìm thấy MONGODB_URI.\n"
-            "- Thêm MONGODB_URI vào file `.env` trong thư mục `backend`, hoặc\n"
-            "- Đảm bảo có dòng `MONGODB_URI=...` trong `backend/env.txt`."
-        )
-        return
-    print(f"🔍 Đang thử kết nối MongoDB với URI (đã ẩn password, chỉ in prefix): {uri[:40]}...")
-    client = AsyncIOMotorClient(uri, serverSelectionTimeoutMS=5000)
-    try:
-        await client.admin.command("ping")
-        print("✅ Kết nối MongoDB thành công! `ping` OK.")
-    except Exception as e:  # pragma: no cover - pure debug script
-        print("❌ Kết nối MongoDB thất bại:")
-        print(repr(e))
-    finally:
-        client.close()
-        print("🔌 Đã đóng kết nối MongoDB.")
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())
--- a/collapsed_bookmarks.png
+++ b/collapsed_bookmarks.png
--- a/expanded_bookmarks.png
+++ b/expanded_bookmarks.png
--- a/mcp_config_updated.json
+++ b/mcp_config_updated.json
-{
-    "mcpServers": {
-        "supabase-mcp-server": {
-            "command": "npx",
-            "args": [
-                "-y",
-                "@supabase/mcp-server-supabase@latest",
-                "--access-token",
-                "sbp_39609884e269c3ddc281732fa4ea11dc4ccc5a04"
-            ],
-            "env": {}
-        },
-        "sequential-thinking": {
-            "command": "npx",
-            "args": [
-                "-y",
-                "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
-            ],
-            "env": {}
-        },
-        "firebase-mcp-server": {
-            "command": "npx",
-            "args": [
-                "-y",
-                "firebase-tools@14.20.0",
-                "mcp"
-            ],
-            "env": {}
-        },
-        "mongodb-mcp-server": {
-            "command": "npx",
-            "args": [
-                "-y",
-                "mongodb-mcp-server",
-                "--connectionString",
-                "mongodb+srv://20010841:vuhoanganh1704@cluster0.h6qro.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority&appName=Cluster0"
-            ],
-            "env": {}
-        },
-        "Playwright": {
-            "command": "npx",
-            "args": [
-                "-y",
-                "@playwright/mcp@latest",
-                "--extension"
-            ],
-            "env": {
-                "PLAYWRIGHT_CHROME_EXECUTABLE_PATH": "C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe",
-                "PLAYWRIGHT_MCP_EXTENSION_TOKEN": "NO5H79VbRFENP9j1VemuG89TCYWLd3GudREjkhQVzX4"
-            }
-        }
-    }
-}
\ No newline at end of file
--- a/new_bookmarks_ui.png
+++ b/new_bookmarks_ui.png
--- a/package-lock.json
+++ b/package-lock.json
-{
-  "name": "opennotion",
-  "lockfileVersion": 3,
-  "requires": true,
-  "packages": {}
-}
--- a/read.txt
+++ b/read.txt
-Bro ơi, tôi giải thích kỹ cho ông về cái Chế độ Private này nhé, vì nó cực kỳ hay cho mấy ông làm blog hay note mà muốn nhận feedback kín:
-1. Hệ thống ĐÃ CÓ chế độ comment Private chưa?
-CÓ RỒI bro nhé! Như ông thấy trong ảnh ông gửi, cạnh nút "Save" có cái ổ khóa ghi chữ Private. Đó chính là nơi chọn chế độ bảo mật cho bình luận.
-2. Khách chưa đăng nhập (vô danh) có dùng được không?
-Dùng được luôn! Khi một vị khách vào xem Memo của ông và viết bình luận:
-Nếu họ chọn Public (Công khai): Tất cả mọi người vào xem đều đọc được.
-Nếu họ chọn Private (Riêng tư):
-Ông (Chủ nhân của Memo): Chắc chắn đọc được (ông là admin mà).
-Người viết (Vị khách đó): Vẫn đọc được (vì tôi đã code để hệ thống nhớ ID của họ trong trình duyệt - localStorage).
-Tất cả những người khác: Sẽ KHÔNG THẤY bình luận này.
-3. Ý nghĩa thực tế là gì?
-Cái này giống như một dạng "Inbox kín" ngay dưới bài viết vậy. Khách có thể gửi số điện thoại, địa chỉ hoặc khen/chê gì đó mà không muốn người khác biết, chỉ có ông và họ biết thôi.
-4. Lưu ý nhỏ:
-Vì khách chưa đăng nhập, nên nếu họ xóa lịch sử trình duyệt hoặc đổi sang máy khác, họ sẽ không thấy lại cái bình luận Private đó nữa (vì mất ID), nhưng ông thì vẫn thấy trong danh sách bình luận của mình bình thường.
-Chốt lại: Hệ thống của mình hiện tại đã hỗ trợ tận răng vụ này rồi. Ông cứ yên tâm để khách "thì thầm" với ông qua chế độ Private nhé! 🧧
-### 1. Định vị lại sản phẩm (theo ý mày)
- **Không phải**: “AI đọc lại hết đời mày rồi trả lời Q&A siêu nặng”.
- **Là**: một app **note + share cực tiện**, có AI hỗ trợ **vừa đủ**, tập trung vào:
-  - Ghi nhanh, mượt, không cản trở flow suy nghĩ.
-  - Chia sẻ cho người khác xem / comment cực dễ.
-  - Đẹp, nhẹ, vào là hiểu, không quá phức tạp.
---
-### 2. Nhóm tính năng cốt lõi cho “note & share”
-#### 2.1. Ghi chú thật sướng
- **Editor mượt, tập trung vào text**:
-  - Markdown cơ bản: tiêu đề, bullet, code, trích dẫn.
-  - Inline tag kiểu `#idea`, `#work/projectA`.
- **Ghi nhanh ở mọi chỗ**:
-  - Nút “Quick note” luôn hiện.
-  - (Về sau có thể thêm: shortcut, widget, voice-to-text, nhưng không bắt buộc ngay).
- **Tự động lưu, không sợ mất**:
-  - Auto-save mỗi vài giây, offline tạm rồi sync.
-#### 2.2. Tổ chức tối giản nhưng đủ xài
- **Tag & filter**:
-  - Tag phẳng hoặc phân cấp (`work/projectA`).
-  - Filter theo **ngày** + **tag** + **pin** (cái này mày đang có).
- **Pin note quan trọng**:
-  - Ghim vài note lên đầu làm “hub” / mục lục.
---
-### 3. Chia sẻ & tương tác (ngách chính)
-#### 3.1. Share link memo
- **Chia sẻ 1 memo** qua URL:
-  - Public: ai có link đều xem được.
-  - Private/unlisted: chỉ ai có link, không index.
- (Không cần overkill permission như Notion team; giữ đơn giản.)
-#### 3.2. Comment dưới memo
- **Comment public**:
-  - Bạn bè/đồng đội vào, comment góp ý, hỏi thêm.
- **Comment private (đã có trong hệ thống mày)**:
-  - Người gửi và chủ note xem được.
-  - Dùng để gửi feedback kín, số điện thoại, email, v.v.
-#### 3.3. Một vài tiện ích nhỏ quanh share
- **Copy link nhanh**: 1 click copy URL.
- **Hiển thị số comment / reaction**:
-  - Nhìn vào biết memo nào đang “hot”, nhận nhiều feedback.
---
-### 4. Vai trò của AI trong định vị này
-Vì mày nói **“không cần dùng để đọc lại, chỉ để note”**, nên AI ở đây:
- **Không phải core**.
- Chỉ là **phụ trợ** nếu sau này cần:
-  - Gợi ý tag khi note (tự detect `#kafka`, `#work`).
-  - Tóm tắt note dài thành vài dòng để hiện trong list.
-  - Gợi ý title cho note (nếu người dùng lười đặt).
-Nhưng **version 1 hoàn toàn có thể sống khỏe KHÔNG cần AI**, chỉ có:
- Ghi nhanh.
- Tổ chức nhẹ.
- Share cực dễ.
- Comment (public/private).
---
-### 5. Tóm lại, “ứng dụng của chúng ta là gì?”
-Nói một câu rõ ràng:
-> **“Một app ghi chú cá nhân cực nhẹ, tập trung vào việc ghi nhanh và chia sẻ cho người khác xem/comment, không phải một hệ thống AI phức tạp đọc lại mọi thứ.”**
-Nếu mày ok với định nghĩa này, bước sau tao có thể:
- Chốt lại **3–5 tính năng must-have cho MVP**.
- Vẽ sơ bộ cấu trúc màn hình (home, note detail, share view) để align product.
--- a/sidebar_bookmarks_v1.png
+++ b/sidebar_bookmarks_v1.png
--- a/sidebar_bookmarks_working.png
+++ b/sidebar_bookmarks_working.png
--- a/tags_working.png
+++ b/tags_working.png