[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,96 +2,138 @@
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id: wiki-2026-0508-preserve-whole-object-객체-통째로-넘기기
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title: Preserve Whole Object (객체 통째로 넘기기)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Preserve Whole Object, 객체 통째로 넘기기, pass whole object]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [refactoring, code-smell, parameter-list, fowler]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: python-typescript
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framework: refactoring
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# [[Preserve Whole Object (객체 통째로 넘기기)]]
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# Preserve Whole Object (객체 통째로 넘기기)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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'Preserve Whole Object(객체 통째로 넘기기)'는 단일 객체에서 여러 데이터 값을 추출하여 메서드의 매개변수로 각각 전달하는 대신, 데이터를 추출한 **원본 객체 전체를 매개변수로 전달하는 리팩토링 기법**입니다 [1, 2]. 이 기법은 메서드 호출을 단순화하는 데 사용되며, 길고 복잡한 매개변수 목록을 줄여 코드의 가독성과 유지보수성을 높이는 것을 목적으로 합니다 [3-5]. 주로 '데이터 뭉치(Data Clumps)' 스멜을 해결하거나 '긴 매개변수 목록(Long Parameter List)'을 정리할 때 유용하게 활용됩니다 [4, 6].
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## 매 한 줄
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> **"매 여러 field를 매 풀어 넘기지 말고 매 객체 자체를 넘겨라"**. Preserve Whole Object은 Fowler "Refactoring" (1999, 2nd ed. 2018) 의 매 catalog refactoring — 매 호출자가 매 객체에서 매 여러 값을 매 추출해 매 인자로 넘기는 매 패턴을 매 객체 통째로 매 넘기는 매 형태로 매 변환. 매 parameter list 축소 + 매 의존성 명시화.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **문제 상황 및 적용:** 특정 객체에서 여러 개의 값을 가져와 다른 메서드의 매개변수로 전달하는 상황에서 주로 적용됩니다. 값을 개별적으로 넘기게 되면, 나중에 호출되는 객체가 새로운 데이터 값을 필요로 할 때마다 해당 메서드의 모든 호출부를 찾아 매개변수를 추가하고 수정해야 하는 번거로움이 발생합니다. 대신 **객체 전체를 전달하면 호출된 객체가 필요한 데이터를 원본 객체에 직접 요청할 수 있으므로 이러한 변경의 어려움이 해결**됩니다 [1, 2].
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* **가독성 향상 및 중복 제거:** 긴 매개변수 목록은 호출자와 피호출자 모두가 어떤 값이 포함되어 있는지 기억해야 하므로 코드를 다루기 어렵게 만듭니다. 또한, 피호출 객체가 원본 객체의 다른 메서드를 활용하여 중간 값을 계산할 수 없게 만들어 결과적으로 코드 중복을 유발합니다. 객체를 통째로 넘기면 **매개변수 목록이 변경에 더 유연해지고 가독성이 크게 향상**됩니다 [2].
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* **실행 절차:**
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1. 데이터를 제공하는 전체 객체에 대한 새로운 매개변수를 생성합니다 [7].
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2. 전체 객체에서 얻을 수 있는 매개변수를 확인하여, 메서드 본문 내의 기존 매개변수 참조를 전체 객체의 메서드 호출로 대체합니다 [7].
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3. 기존 매개변수를 삭제하고 컴파일 및 테스트를 진행하며 이를 반복합니다 [7, 8].
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4. 마지막으로 호출하는 메서드 측에서 삭제된 매개변수를 얻어오던 코드를 제거합니다 [7].
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* **연관된 리팩토링:** 이 기법은 '매개변수 객체 만들기(Introduce Parameter Object)'와 함께 긴 매개변수 목록을 줄이는 데 핵심적인 역할을 합니다 [4, 6]. 또한, 호출된 메서드가 다른 객체의 값을 너무 많이 사용한다는 것은 해당 메서드가 데이터가 있는 객체에 정의되어야 함을 암시하는 신호일 수 있으므로, '객체 통째로 넘기기'를 적용하는 대신 **'메서드 이동(Move Method)'을 대안으로 고려**해볼 수도 있습니다 [9].
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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* **의존성(Dependency) 증가 위험:** 이 기법의 가장 큰 부작용은 의존성 문제입니다. 값을 개별적으로 전달할 때 피호출 객체는 그 값들에만 의존할 뿐, 값이 추출된 원본 객체 자체에는 의존하지 않습니다. 하지만 **객체 전체를 전달하게 되면, 요구되는 원본 객체와 호출되는 객체 사이에 새로운 의존성이 발생**합니다. 이러한 변경이 시스템의 의존성 구조를 엉망으로 만들 우려가 있다면 '객체 통째로 넘기기'를 사용해서는 안 됩니다 [10].
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* **단일 값 전달에 대한 이견:** 호출하는 객체가 요구되는 객체에서 오직 단일 값(하나의 데이터)만 필요로 할 때는 전체 객체보다 그 값 하나만 전달하는 것이 낫다는 의견도 존재합니다. 하지만 마틴 파울러(Martin Fowler)는 가독성 측면에서 값 하나를 전달하는 것과 객체 하나를 전달하는 것은 큰 차이가 없다고 보며, 결국 **이 기법의 적용을 결정하는 가장 중요한 원동력은 '의존성(Dependency) 문제'**라고 강조합니다 [10].
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### 매 적용 trigger
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- 매 호출자가 매 한 객체에서 매 3+ 값을 매 추출해 매 인자로 넘김.
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- 매 같은 추출 패턴이 매 여러 callsite에서 매 반복.
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- 매 추후 다른 field가 매 필요해질 때 매 signature 변경 비용.
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*Last updated: 2026-05-03*
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### 매 Trade-off
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- **장점**: parameter list 축소, 매 future-proof, 매 객체 의존성 명시.
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- **단점**: 매 callee의 매 객체 의존도 증가, 매 testability 저하 가능 (큰 객체 mock).
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- **언제 X**: 매 callee가 매 domain 외부 (해당 객체 unknown), 매 1–2 field만 사용.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Range comparison: `inRange(low, high)` → `inRange(range)`.
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2. Validation: `validate(name, email, age)` → `validate(user)`.
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3. Pricing: `quote(item.price, item.tax, item.discount)` → `quote(item)`.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Before / After (Python)
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```python
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# 매 Before — primitive obsession + parameter explosion
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def is_within(low: float, high: float, value: float) -> bool:
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return low <= value <= high
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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low, high = room.days_temp_range.low, room.days_temp_range.high
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if is_within(low, high, today.low) and is_within(low, high, today.high):
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alert()
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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# 매 After — preserve whole object
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def is_within(rng: "Range", value: float) -> bool:
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return rng.low <= value <= rng.high
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Parent:** [[10_Wiki/Topics]]
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- **Related:** *(TODO: 최소 2개)*
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- **Opposite / Trade-off:** *(TODO)*
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- **Raw Source:** 직접 입력
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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if room.range.contains(today.low) and room.range.contains(today.high):
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alert()
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Method extraction onto the object
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```python
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@dataclass(frozen=True)
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class Range:
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low: float
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high: float
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def contains(self, v: float) -> bool: return self.low <= v <= self.high
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def overlaps(self, o: "Range") -> bool:
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return self.low <= o.high and o.low <= self.high
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### Validation refactor
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```python
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# Before
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def validate_user(name: str, email: str, age: int, country: str): ...
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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# After
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@dataclass
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class UserDraft:
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name: str; email: str; age: int; country: str
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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def validate_user(u: UserDraft): ...
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### TypeScript variant
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```typescript
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// 매 Before
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function quote(price: number, tax: number, discount: number) { ... }
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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// 매 After
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interface PricedItem { price: number; tax: number; discount: number; }
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||||
function quote(item: PricedItem) { ... }
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```
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### IDE refactoring (PyCharm/IntelliJ)
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```text
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1. Extract Class → 매 Range (low, high).
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2. Move Method → contains() onto Range.
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3. Inline Variable → low, high at callsite.
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4. Replace Parameter with Method Call → is_within(range, value).
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 3+ field 매 같은 객체에서 추출 | Preserve Whole Object |
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| 1–2 field만 사용 | 매 raw param OK |
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| Cross-context call (객체 unknown) | 매 raw param + DTO |
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| Hot loop, 매 객체 매 large | 매 individual primitive (perf) |
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**기본값**: 3+ field 매 reuse 시 매 객체 통째로.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Refactoring]] · [[Code-Smell]]
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- 변형: [[Introduce-Parameter-Object]] · [[Extract-Class]]
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- 응용: [[Long-Parameter-List]] · [[Feature-Envy]]
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- Adjacent: [[Primitive Obsession (기본 타입 집착)]] · [[Data-Clump]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 long parameter list refactor, 매 API surface 정리.
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**언제 X**: 매 cross-process boundary (DTO/serialization 고려).
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## ❌ 안티패턴
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- **매 God object 통째로 넘김**: 매 너무 큰 객체 매 의존성 폭발.
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- **매 Mock hell**: 매 unit test 시 매 모든 field 매 mock.
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- **매 Stale DTO**: 매 object 와 매 DTO 매 분리 안 해 매 layer leak.
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- **매 매 통째 매 무비판적용**: 매 1 field만 사용해도 매 객체 통째로.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Fowler "Refactoring" 2nd ed. 2018, ch. 11 "Preserve Whole Object").
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — Fowler refactoring + before/after Python/TS |
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Reference in New Issue
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