深度智能合并dict需按语义对齐键路径、依类型动态选择策略并处理冲突。通过path_mapping映射同义路径，对dict递归、list去重拼接、标量覆盖，支持钩子定制逻辑，并返回结构化结果与冲突日志。
深度智能合并两个嵌套结构不同的 dict，核心在于**按语义而非结构对齐键路径、区分覆盖/累积/递归策略，并处理类型冲突**。不能简单用 update() 或 |，需自定义逻辑。
识别键路径语义，而非硬匹配结构
两个 dict 可能用不同层级表达同一含义。例如：
dict_a = {"user": {"profile": {"name": "Alice", "age": 30}}}
dict_b = {"person": {"info": {"name": "Bob", "city": "NYC"}}}
若业务上 "user" ≡ "person"、"profile" ≡ "info"，就需预定义映射规则，而非只比对键名。建议在合并前传入一个 path_mapping 字典：
-
{"user": "person", "profile": "info"}表示路径重定向 - 运行时将
dict_a["user"]["profile"]视为与dict_b["person"]["info"]同域 - 未映射的键仍按原名匹配，避免过度耦合
按值类型动态选择合并策略
相同路径下值类型不同时，强制覆盖会丢信息，盲目递归可能报错。应分情况处理：
- dict + dict → 递归合并：逐键深入，支持嵌套对齐
-
list + list → 智能去重拼接：如按
"id"去重，或保留全部（可配选项） -
str/int/bool/None + 同类 → 以右值为准（默认覆盖），但可设
keep_left=True反之 -
dict + list / str 等 → 触发类型冲突警告，返回
ConflictValue(left, right)占位，供上层决策
支持用户自定义合并钩子（hook）
对特定路径（如 "metadata.timestamp"），你可能希望取最大值而非覆盖；对 "tags" 希望做集合并。可通过注册钩子实现：
- 定义函数
def merge_timestamps(a, b): return max(a, b) - 注册
hooks[("metadata", "timestamp")] = merge_timestamps - 递归过程中遇到该路径时，跳过默认逻辑，直接调用钩子
- 钩子可返回
SKIP表示忽略右值，或RAISE强制中断
保留原始结构 + 冲突可视化
智能合并不是“抹平差异”，而是清晰呈现融合结果与分歧点：
- 输出结果 dict 保持左 dict 的主干结构，仅在必要处插入/更新
- 额外返回
conflict_log：列表，每项含path、left_type、right_type、action_taken - 支持
dry_run=True模式：只输出 log，不修改任何数据 - 便于审计、回滚、或生成 patch diff
不复杂但容易忽略。关键是把“合并”看作带业务规则的数据对齐过程，而不是纯语法操作。
