docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,256 @@
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id: wiki-2026-0508-codescene
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title: CodeScene (Behavioral Code Analysis)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [CodeScene, behavioral code analysis, hotspot detection, code health, technical debt analytics]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: B
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [code-quality, codescene, behavioral-analysis, hotspot, technical-debt, refactoring, git-history]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: SaaS / on-prem
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framework: CodeScene
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# CodeScene
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## 매 한 줄
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> **"매 git history 의 mining 으로 매 hotspot 의 detect"**. 매 정적 분석 X — 매 churn × complexity 의 교차점. 매 refactor priority 의 data-driven. 매 modern 의 alternative: SonarQube + 매 custom git script, Code Climate, Sourcegraph.
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## 매 핵심
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### 매 차별점 (vs 매 SAST)
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- 매 정적 X — 매 behavioral.
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- 매 git history 의 6 month+ 필수.
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- 매 churn (변경 빈도) × 매 complexity 의 hotspot.
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- 매 author pattern.
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### 매 핵심 metric
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#### Code Health (1-10)
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- 매 defect risk + delivery speed + predictability 의 결합.
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- 매 6 미만 의 alert.
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#### Hotspot
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- 매 churn × complexity.
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- 매 top 5% 의 매 maintenance burden 의 80%.
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#### Knowledge Map
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- 매 author 의 dominate.
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- 매 bus factor.
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#### Coupling
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- 매 file 의 매 같이 변경 의 frequency.
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- 매 logical coupling.
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### 매 limitation
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- 매 ≥6 month git history 필요.
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- 매 stale code (no churn) 의 weak signal.
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- 매 enterprise pricing.
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- 매 learning curve.
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### 매 alternative
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#### Open-source / DIY
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- 매 git log + complexity tool.
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- 매 lizard, scc.
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#### SaaS competitor
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- **SonarQube + history**.
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- **Code Climate Velocity**.
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- **Sourcegraph**.
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- **Pluralsight Flow**.
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- **LinearB / Axify** (DORA-focused).
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### 매 응용
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1. **Refactor priority**: 매 hotspot 의 first.
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2. **Onboarding**: 매 high-churn area 의 explain.
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3. **Architecture review**: 매 coupling 의 inspect.
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4. **Risk forecast**: 매 incident-prone area.
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5. **Bus factor**: 매 lone owner area.
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## 💻 패턴
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### Hotspot detection (DIY)
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```python
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import subprocess
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from collections import Counter
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import lizard # 매 complexity
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||||
def hotspots(repo, since='6 months ago', top_n=20):
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# 매 1. churn (commit count per file)
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log = subprocess.check_output(
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f'git -C {repo} log --since="{since}" --name-only --pretty=format:',
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shell=True, text=True,
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)
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||||
churn = Counter(f for f in log.strip().split('\n') if f and f.endswith(('.py', '.ts', '.js')))
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# 매 2. complexity (cyclomatic)
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complexity = {}
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||||
for path, count in churn.items():
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try:
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||||
ll = lizard.analyze_file(f'{repo}/{path}')
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||||
complexity[path] = sum(f.cyclomatic_complexity for f in ll.function_list)
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||||
except: pass
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||||
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||||
# 매 3. hotspot = churn × complexity
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||||
scored = [(f, churn[f] * complexity.get(f, 0)) for f in churn]
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||||
return sorted(scored, key=lambda x: -x[1])[:top_n]
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||||
```
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### Knowledge map (bus factor)
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||||
```python
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||||
def knowledge_map(repo, since='1 year ago'):
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||||
log = subprocess.check_output(
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||||
f'git -C {repo} log --since="{since}" --pretty=format:%an --name-only',
|
||||
shell=True, text=True,
|
||||
)
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||||
|
||||
file_authors = {} # 매 file → Counter(author → lines)
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||||
current_author = None
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||||
for line in log.split('\n'):
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||||
if line and not line.endswith(('.py', '.ts', '.js')):
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||||
current_author = line
|
||||
elif line:
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||||
file_authors.setdefault(line, Counter())[current_author] += 1
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||||
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||||
# 매 bus factor: 매 1 author 의 80%+ 의 file
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||||
risk_files = []
|
||||
for f, authors in file_authors.items():
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||||
total = sum(authors.values())
|
||||
top = authors.most_common(1)[0]
|
||||
if top[1] / total > 0.8:
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||||
risk_files.append((f, top[0], top[1] / total))
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||||
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||||
return risk_files
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||||
```
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||||
### Logical coupling (changed-together)
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||||
```python
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||||
def logical_coupling(repo, since='6 months ago'):
|
||||
log = subprocess.check_output(
|
||||
f'git -C {repo} log --since="{since}" --pretty=format:COMMIT --name-only',
|
||||
shell=True, text=True,
|
||||
)
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||||
commits = log.split('COMMIT')
|
||||
coupling = Counter()
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||||
for c in commits:
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||||
files = [l.strip() for l in c.split('\n') if l.strip().endswith(('.py', '.ts'))]
|
||||
for i, a in enumerate(files):
|
||||
for b in files[i+1:]:
|
||||
coupling[tuple(sorted([a, b]))] += 1
|
||||
|
||||
return sorted(coupling.items(), key=lambda x: -x[1])[:20]
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||||
```
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||||
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||||
### Code health score (proxy)
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||||
```python
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def health_score(file_path):
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||||
"""매 simple proxy of CodeScene-style."""
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score = 10
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||||
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||||
ll = lizard.analyze_file(file_path)
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||||
avg_cc = np.mean([f.cyclomatic_complexity for f in ll.function_list])
|
||||
if avg_cc > 10: score -= 2
|
||||
if avg_cc > 20: score -= 2
|
||||
|
||||
line_count = ll.nloc
|
||||
if line_count > 500: score -= 1
|
||||
if line_count > 1000: score -= 2
|
||||
|
||||
longest_func = max((f.length for f in ll.function_list), default=0)
|
||||
if longest_func > 50: score -= 1
|
||||
if longest_func > 100: score -= 2
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||||
|
||||
return max(1, score)
|
||||
```
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||||
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||||
### CI integration (CodeScene API)
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```yaml
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# .github/workflows/codescene.yml
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||||
- name: CodeScene Delta Analysis
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||||
uses: empear-analytics/codescene-pr-check@v1
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||||
with:
|
||||
api-url: ${{ secrets.CODESCENE_API_URL }}
|
||||
api-user: ${{ secrets.CODESCENE_USER }}
|
||||
api-token: ${{ secrets.CODESCENE_TOKEN }}
|
||||
project-id: 'my-project'
|
||||
fail-on-decline: true # 매 health 의 drop 시 의 fail
|
||||
```
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||||
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||||
### Quality gate
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||||
```python
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||||
def quality_gate(pr_files):
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||||
"""매 PR 의 health 의 6 미만 시 의 fail."""
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||||
failures = []
|
||||
for f in pr_files:
|
||||
score = health_score(f)
|
||||
if score < 6:
|
||||
failures.append((f, score))
|
||||
|
||||
if failures:
|
||||
return f'Quality gate failed: {failures}'
|
||||
return 'OK'
|
||||
```
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||||
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||||
### Refactor priority dashboard
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||||
```python
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||||
def refactor_dashboard(repo):
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||||
return {
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||||
'hotspots': hotspots(repo)[:10],
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||||
'bus_factor_risks': knowledge_map(repo),
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||||
'high_coupling': logical_coupling(repo)[:5],
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||||
'health_distribution': {
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||||
'critical': count_files_below(repo, 4),
|
||||
'concerning': count_files_in_range(repo, 4, 6),
|
||||
'ok': count_files_above(repo, 6),
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
```
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## 🤔 결정 기준
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| 상황 | Tool |
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|---|---|
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| Enterprise + budget | CodeScene SaaS |
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| OSS / DIY | git script + lizard + custom dashboard |
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| DORA + general | LinearB / Axify |
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| Code search + ownership | Sourcegraph |
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| Quality gate (PR) | SonarQube + custom |
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| Bus factor only | git blame + script |
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**기본값**: 매 small / OSS = 매 DIY. 매 enterprise = CodeScene 또는 LinearB.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Code-Quality]] · [[Refactoring_Best_Practices|Refactoring]]
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||||
- 변형: [[Behavioral-Code-Analysis]] · [[Hotspot-Detection]] · [[Code-Health]]
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||||
- 응용: [[Quality-Gate]]
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||||
- Adjacent: [[Code_Smells]] · [[Quality_Code_Review_Modern]] · [[Axify]] · [[SonarQube]] · [[Architecture Anti-patterns]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 refactor priority. 매 onboarding. 매 architecture review. 매 incident prevention.
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**언제 X**: 매 < 6 month repo. 매 stale codebase analysis.
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## ❌ 안티패턴
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- **모든 hotspot 의 fix**: 매 priority 의 use.
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- **Static analysis 의 ignore**: 매 churn-less issue 의 miss.
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- **Git history 의 trust 100%**: 매 squash / rebase 의 noise.
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- **Bus factor 의 ignore**: 매 critical risk.
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||||
- **No quality gate**: 매 silent decline.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Adam Tornhill "Your Code as a Crime Scene", CodeScene docs).
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- 신뢰도 B.
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||||
- Related: [[Code_Smells]] · [[Quality_Code_Review_Modern]] · [[Axify]] · [[Architecture Anti-patterns]] · [[Asset-Specific-Knowledge]].
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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 — behavioral analysis + hotspot + 매 DIY git script + CI integration |
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Reference in New Issue
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