Refactor: Consolidate directory structure into 5 main categories and update metadata
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,46 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: a7f8e1c2-d3b4-4e5f-9a0b-1c2d3e4f5a6b
|
||||
category: "10_Wiki/Projects/ConnectAI"
|
||||
confidence_score: 0.90
|
||||
tags: [connectai, optimization, python, architecture, performance]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-01
|
||||
github_commit: "initial-wikification"
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ConnectAI Core Optimization Plan (Python Core)
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> ConnectAI의 성능 병목을 해결하기 위해 $O(N^2)$ 알고리즘을 $O(N \log N)$으로 고도화하고, 동기식 I/O를 비동기 파이프라인으로 전환하며, 옵저버 패턴을 통해 모듈 간 결합도를 제거하는 전면적인 코어 아키텍처 개편 계획이다.
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
|
||||
### 1. 알고리즘 효율화 (Performance Optimization)
|
||||
- **현상**: `InferenceEngine.py` 내 brute-force 특징 매칭 로직이 $O(N^2)$의 비효율성을 가짐.
|
||||
- **해결**: **KD-Tree** 또는 행렬 분해 기반 벡터 연산을 도입하여 $O(N \log N)$으로 개선. 추론 지연 시간 5~10배 단축을 목표로 함.
|
||||
|
||||
### 2. 비동기 I/O 파이프라인 (Throughput Enhancement)
|
||||
- **현상**: 데이터 로딩(`DataLoader.py`) 과정이 동기식으로 동작하여 CPU 유휴 시간 발생 및 처리량 저하.
|
||||
- **해결**: `asyncio` 및 스레드 풀을 활용한 비동기/병렬 I/O 구조로 전환하여 데이터 수집 및 처리 속도 극대화.
|
||||
|
||||
### 3. 모듈 디커플링 (Maintainability & Scalability)
|
||||
- **현상**: 전처리 모듈과 코어 모델 간의 직접적인 하드코딩 의존성으로 인해 유지보수 및 테스트가 난해함.
|
||||
- **해결**: **관찰자 패턴(Observer Pattern)** 및 이벤트 기반 아키텍처 도입. `DataReadyEvent` 발행-구독 모델을 통해 모듈 독립성 확보 및 DIP(의존 역전 원칙) 실현.
|
||||
|
||||
## 🚀 구현 로드맵 (Execution Roadmap)
|
||||
- **Phase 1**: 핵심 알고리즘 최적화 및 벤치마킹 (KD-Tree 구현).
|
||||
- **Phase 2**: 비동기 I/O 래핑 및 전역 이벤트 루프 통합.
|
||||
- **Phase 3**: 이벤트 시스템 구축을 통한 모듈 간 인터페이스 표준화.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
|
||||
- **복잡도 vs 성능**: KD-Tree 도입은 성능을 높이지만 데이터 업데이트 빈도가 극도로 높을 경우 트리 재구축 오버헤드가 발생할 수 있음.
|
||||
- **비동기 오버헤드**: 단순 연산 위주 작업에서는 `asyncio` 전환이 오히려 컨텍스트 스위칭 비용만 늘릴 수 있으므로 프로파일링 필수.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **Parent**: 10_Wiki/Projects/ConnectAI
|
||||
- **Related**: Observer Pattern, KD-Tree, Asynchronous I/O
|
||||
- **Raw Source**: 00_Raw/system_analysis_and_improvement_plan
|
||||
|
||||
## 💻 GitHub 동기화 자동화 워크플로우
|
||||
1. Stage: git add .
|
||||
2. Commit: `git commit -m "[P-Reinforce] Wikify ConnectAI Core Optimization Plan"`
|
||||
3. Push: `git push origin main`
|
||||
@@ -1,5 +0,0 @@
|
||||
# Index: Projects
|
||||
|
||||
## 📁 Subcategories
|
||||
- Skybound
|
||||
|
||||
@@ -1,29 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440001
|
||||
category: "10_Wiki/Projects/Skybound"
|
||||
confidence_score: 0.95
|
||||
tags: [skybound, architecture, performance, zero-leak]
|
||||
last_reinforced: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Skybound 아키텍처 리팩토링
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> 엔진-모듈 간의 '의도(Intent)' 기반 통신과 선언적 파이프라인 도입을 통해 시스템 신뢰도와 성능을 동시에 확보하는 'Zero-Leak' 아키텍처로 진화함.
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
- **추출된 패턴:**
|
||||
- **Intent-Based Communication**: 엔진의 핵심 상태를 직접 조작하는 대신 허용된 Intent 인터페이스를 통해 시스템 간 격리를 강화.
|
||||
- **Phase-Aware Pipeline**: 시스템 실행 순서를 선언적으로 관리하여 비동기 레이스 컨디션을 원천 차단.
|
||||
- **세부 내용:**
|
||||
- `EntityPool` 최적화를 통해 루프 연산 시 CPU 점유율을 15-20% 개선.
|
||||
- 불필요한 이벤트 리스너 재등록을 차단하여 장기 실행 시의 메모리 누수 방지.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 기존의 파편화된 비동기 호출 방식(Ghost UI 발생 원인)을 대체함.
|
||||
- **정책 변화:** 성능보다는 '예측 가능성(Predictability)'을 우선하는 설계 원칙 수립.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **Parent:** 10_Wiki/Projects/Skybound
|
||||
- **Related:** 10_Wiki/Decisions/Skybound/IDE_Stability_Fix, 10_Wiki/Decisions/Skybound/Frame_Type_Restoration
|
||||
- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-21-Skybound_Architecture_Refactor_Plan
|
||||
@@ -1,28 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440003
|
||||
category: "10_Wiki/Projects/Skybound"
|
||||
confidence_score: 0.98
|
||||
tags: [skybound, ui, ux, minimalism]
|
||||
last_reinforced: 2026-04-21
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Skybound HUD UI 최적화
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> 중복된 점수 노출을 제거하고 "High Score Sync" 맥락으로 정보를 통합하여 "Digital Cockpit" 미학을 실현함.
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
- **추출된 패턴:**
|
||||
- **Information Consolidation**: 중복된 지표는 시각적 노이즈를 발생시키므로 하나의 명확한 맥락(Sync)으로 통합하는 것이 효율적임.
|
||||
- **세부 내용:**
|
||||
- `HUDOverlay.tsx`의 `ScoreBoard` 컴포넌트에서 redundant한 SCORE 행 제거.
|
||||
- 미사용 변수 `formattedScore` 정리로 정적 분석 경고 해결.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 기존의 산만한 정보 배열 방식을 Antigravity의 미니멀리즘 철학에 맞춰 개선함.
|
||||
- **정책 변화:** UI 요소 추가 시 '중복 여부'를 반드시 검수하는 체크리스트 도입.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **Parent:** 10_Wiki/Projects/Skybound
|
||||
- **Related:** 10_Wiki/Management/System/Antigravity_Agent_System_v1
|
||||
- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-21-Skybound_HUD_UI_Refinement
|
||||
@@ -1,5 +0,0 @@
|
||||
# Index: Projects > Skybound
|
||||
|
||||
## 📝 Documents
|
||||
- [[Architecture_Refactor|Architecture_Refactor]]
|
||||
- [[HUD_UI_Refinement|HUD_UI_Refinement]]
|
||||
Reference in New Issue
Block a user