docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
최상위 10_Wiki/Topic_*였던 4개 카테고리 폴더를 10_Wiki/Topics/Topic_* 로 재배치. 콘텐츠 변경 없음(순수 폴더 이동) — Topics/ 하위 나머지 폴더는 이미 지난 커밋에서 전부 정리된 상태(잔존 항목은 에이전트 운영 상태 및 사용자가 보존을 요청한 업데이트0615/무제 3.canvas 뿐).
This commit is contained in:
Antigravity Agent
+159
@@ -0,0 +1,159 @@
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id: wiki-2026-0508-ai-assisted-refactoring-ai-기반-리팩
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title: AI-Assisted Refactoring (AI 기반 리팩토링)
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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: [AI Refactoring, LLM Refactoring, Agent Refactoring]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [refactoring, ai, llm, claude-code, cursor, codemod]
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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: typescript
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framework: claude-code
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# AI-Assisted Refactoring (AI 기반 리팩토링)
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## 매 한 줄
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> **"매 LLM agent 가 codebase-wide refactoring 을 매 propose / apply / verify 하는 workflow."** 2026 현재 매 Claude Code (Opus 4.7), Cursor (Composer), Aider, Continue, Codex CLI 등이 매 multi-file edit + test loop 를 자동화. 매 핵심은 매 *deterministic checks* (test, type, lint) 로 매 LLM 의 stochasticity 를 매 제어. 매 "AI 가 짜준다"가 아닌 매 "AI 가 propose, CI 가 verify".
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## 매 핵심
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### 매 effective workflow
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- **Plan → Apply → Verify → Commit**: 매 매 step 마다 매 human 또는 매 automated gate.
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- **Small diffs**: 매 100-300 lines / commit. 매 1000+ line PR 은 매 review 불가능.
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- **Test as oracle**: 매 LLM 의 output 을 매 existing test suite 로 검증. 매 test 없으면 매 refactoring 시도 X.
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- **Type-driven**: 매 TS / Python (mypy/pyright) / Rust 등 매 strict typing 이 매 hallucination 을 매 catch.
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### 매 적합 task
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- Rename / move (매 IDE refactor 와 비슷하나 매 cross-language).
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- Library migration (매 Express → Fastify, 매 enzyme → RTL, 매 moment → date-fns).
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- API surface 변경의 매 callsite 일괄 업데이트.
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- Style 통일 (매 callback → async/await, 매 class → hooks).
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- 매 dead code 제거.
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### 매 부적합 task
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- 매 architectural redesign — 매 human 의 design 결정 필요.
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- 매 perf-critical hot path — 매 measurement 없이 매 LLM 의 "looks faster" 신뢰 X.
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- 매 security-sensitive (auth, crypto) — 매 human review 필수.
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### 매 응용
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1. Legacy codebase 의 점진적 modernization.
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2. Mass dependency upgrade.
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3. Test coverage 가속.
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## 💻 패턴
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### 1) Claude Code 의 대규모 rename
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```bash
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claude
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> Rename `getUserData` to `fetchUserProfile` across the repo.
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> Update all callsites, tests, and JSDoc.
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> Run `npm test` after.
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```
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### 2) Plan-first prompt (Opus 4.7)
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```text
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Before editing, output a numbered PLAN of files & changes.
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Wait for "approved" before applying any edit.
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After each file, run `pnpm typecheck` and stop on first error.
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```
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### 3) Codemod fallback (deterministic)
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```ts
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// jscodeshift transform — 매 LLM 보다 매 reliable for syntactic
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import { API, FileInfo } from 'jscodeshift';
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export default function (file: FileInfo, api: API) {
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return api.jscodeshift(file.source)
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.find('CallExpression', { callee: { name: 'getUserData' } })
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.replaceWith(p => api.jscodeshift.callExpression(
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api.jscodeshift.identifier('fetchUserProfile'),
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p.value.arguments
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))
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.toSource();
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}
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```
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### 4) Hybrid: codemod + LLM cleanup
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```bash
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# 매 1) codemod 로 매 syntactic 변경
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jscodeshift -t rename.ts src/
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# 매 2) LLM 으로 매 semantic 보정 (매 import path, comment, type narrowing)
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claude "Fix any remaining type errors after the rename."
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```
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### 5) Test-driven refactor loop
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```bash
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# 매 Aider / Claude Code 의 매 auto-test loop
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claude --auto-test "Extract logger to a separate module. Run pytest after."
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# 매 pytest fail → 매 LLM 이 매 fix 시도 → 매 max 3 retries → 매 stop
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```
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### 6) Diff size guard (pre-commit)
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```bash
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# .git/hooks/pre-commit
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LINES=$(git diff --cached --shortstat | grep -oE '[0-9]+ insertions' | head -1)
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if [ "${LINES%% *}" -gt 500 ]; then
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echo "Refusing >500 line AI commit. Split it."; exit 1
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fi
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```
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### 7) Chain of LLMs — propose / critique
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```python
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draft = claude.refactor(code)
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critique = claude.review(draft, focus="correctness, edge cases")
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final = claude.apply(critique)
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```
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### 8) Verification matrix
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```yaml
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# 매 매 refactor PR 의 mandatory gates
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gates:
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- typecheck: pnpm tsc --noEmit
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- test: pnpm vitest run
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- lint: pnpm biome check
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- perf: bench compare main vs HEAD (regression < 5%)
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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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| 매 syntactic mass change | Codemod (jscodeshift / ast-grep) |
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| 매 semantic + 매 cross-cutting | LLM (Claude Code / Cursor) |
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| 매 1-file refactor | IDE refactor menu |
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| 매 risk-heavy (auth/payment) | Manual + LLM 보조 review |
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| 매 large repo (>1M LoC) | Hybrid: codemod 먼저, LLM 보정 |
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**기본값**: 매 plan-first + 매 small diff + 매 test gate. 매 syntactic 부분은 매 codemod, 매 semantic 부분만 매 LLM.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Refactoring_Best_Practices|Refactoring]]
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- 응용: [[3의 법칙 (Rule of Three)]]
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- Adjacent: [[Claude Code]] · [[Cursor]] · [[Aider]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 cross-file rename/migrate, 매 boilerplate 변환, 매 test scaffold 생성.
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**언제 X**: 매 architectural decision, 매 perf hot path, 매 security crypto.
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## ❌ 안티패턴
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- **Massive PR**: 매 5000-line "AI did it all" PR. 매 review 불가능 → 매 bug 잠복.
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- **No tests**: 매 LLM refactor 의 검증 없음. 매 silent regression.
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- **Trust without verify**: 매 LLM 의 매 "I updated all callsites" 를 매 grep 으로 매 cross-check 안 함.
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- **Architectural delegation**: 매 design 까지 LLM 에 위임 → 매 incoherent system.
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- **Skipping codemod**: 매 syntactic mass-rename 까지 매 LLM 으로 → 매 token waste + 매 inconsistency.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Anthropic Claude Code docs 2026, Cursor Composer guide 2026, jscodeshift Meta OSS).
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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 — workflow + codemod hybrid + 8 patterns |
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Reference in New Issue
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