refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,200 @@
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id: wiki-2026-0508-long-animation-frames-api
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title: Long Animation Frames API
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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: [LoAF, Long Animation Frames, LongAnimationFrameTiming]
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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: [web-performance, loaf, long-tasks, inp, scripting-attribution]
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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: { language: js, framework: web-api }
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# Long Animation Frames API
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## 매 한 줄
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> **"매 Long Tasks 의 후계자"**. 50ms+ frame 을 잡고 어떤 script 가 원인인지 attribution 까지 — INP 디버깅의 핵심.
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## 매 핵심
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### 매 vs Long Tasks
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| | Long Tasks | Long Animation Frames (LoAF) |
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|---|---|---|
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| 단위 | 단일 task | rendering frame 전체 (start ~ render) |
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| Threshold | 50ms+ | 50ms+ frame duration |
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| Attribution | 거의 없음 | scripting source URL, invoker, function |
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| Render 정보 | 없음 | renderStart, styleAndLayoutStart, paint |
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### 매 timing 분해
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- `startTime` → frame 시작
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- `renderStart` → render phase 시작
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- `styleAndLayoutStart` → style/layout 시작
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- `duration` → 총 frame
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- `blockingDuration` → blocking 시간
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- `scripts[]` → 어떤 스크립트가 얼마나 점유
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### 매 응용
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1. INP regression 디버깅
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2. 3rd-party script 영향 정량화
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3. Hydration cost 측정 (Next/Nuxt)
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4. RUM 에 attribution 보내기
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5. Frame budget violation 알림
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## 💻 패턴
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### Pattern 1: Basic observer
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```js
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const obs = new PerformanceObserver((list) => {
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for (const entry of list.getEntries()) {
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if (entry.duration < 50) continue;
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console.log({
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duration: entry.duration,
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||||
blocking: entry.blockingDuration,
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||||
renderStart: entry.renderStart,
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scripts: entry.scripts.map(s => ({
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||||
name: s.name,
|
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invoker: s.invoker,
|
||||
source: s.sourceURL,
|
||||
duration: s.duration,
|
||||
})),
|
||||
});
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||||
}
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||||
});
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||||
obs.observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
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```
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### Pattern 2: Send to RUM with worst script
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```js
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new PerformanceObserver((list) => {
|
||||
for (const e of list.getEntries()) {
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||||
const worst = e.scripts.reduce((a, b) => b.duration > a.duration ? b : a, { duration: 0 });
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||||
sendBeacon("/rum/loaf", JSON.stringify({
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url: location.href,
|
||||
duration: e.duration,
|
||||
blocking: e.blockingDuration,
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||||
worstScript: worst.sourceURL,
|
||||
worstFn: worst.invoker,
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}));
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||||
}
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||||
}).observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
|
||||
```
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### Pattern 3: Budget violation alarm
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```js
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const FRAME_BUDGET_MS = 100;
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||||
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||||
new PerformanceObserver((list) => {
|
||||
for (const e of list.getEntries()) {
|
||||
if (e.duration > FRAME_BUDGET_MS) {
|
||||
reportBudgetMiss({
|
||||
duration: e.duration,
|
||||
scripts: e.scripts.map(s => s.sourceURL),
|
||||
});
|
||||
}
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||||
}
|
||||
}).observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
|
||||
```
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||||
### Pattern 4: 3rd-party attribution
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||||
```js
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function attributeScript(s) {
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||||
const u = new URL(s.sourceURL || location.href);
|
||||
if (u.hostname === location.hostname) return "first-party";
|
||||
if (/google|facebook|hotjar|segment/.test(u.hostname)) return "analytics";
|
||||
return u.hostname;
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||||
}
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||||
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||||
new PerformanceObserver((list) => {
|
||||
const buckets = {};
|
||||
for (const e of list.getEntries())
|
||||
for (const s of e.scripts) {
|
||||
const k = attributeScript(s);
|
||||
buckets[k] = (buckets[k] || 0) + s.duration;
|
||||
}
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||||
console.table(buckets);
|
||||
}).observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
|
||||
```
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### Pattern 5: Hydration measurement
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```js
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let hydrationFrames = [];
|
||||
new PerformanceObserver((list) => {
|
||||
if (performance.now() < 5000) { // 첫 5s = hydration phase 가정
|
||||
hydrationFrames.push(...list.getEntries());
|
||||
}
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||||
}).observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
|
||||
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||||
window.addEventListener("load", () => {
|
||||
console.log("Hydration LoAFs:", hydrationFrames.length,
|
||||
"total blocking:", hydrationFrames.reduce((s, e) => s + e.blockingDuration, 0));
|
||||
});
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```
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### Pattern 6: Tie LoAF to INP event
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```js
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||||
let recentLoafs = [];
|
||||
new PerformanceObserver(list => {
|
||||
recentLoafs.push(...list.getEntries());
|
||||
recentLoafs = recentLoafs.slice(-20);
|
||||
}).observe({ type: "long-animation-frame", buffered: true });
|
||||
|
||||
new PerformanceObserver(list => {
|
||||
for (const ev of list.getEntries()) {
|
||||
const overlapping = recentLoafs.filter(l =>
|
||||
l.startTime <= ev.startTime + ev.duration && l.startTime + l.duration >= ev.startTime
|
||||
);
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||||
console.log("INP", ev.duration, "overlapping LoAFs:", overlapping);
|
||||
}
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||||
}).observe({ type: "event", durationThreshold: 40 });
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||||
```
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||||
### Pattern 7: Feature detection
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```js
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||||
const supportsLoAF = PerformanceObserver.supportedEntryTypes?.includes("long-animation-frame");
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||||
if (supportsLoAF) { /* observe */ }
|
||||
else { /* fallback to long-task */ }
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | API |
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|---|---|
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| INP debugging | LoAF (attribution 필수) |
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| 단순 long task 개수 | longtask 도 충분 |
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| Production RUM | LoAF (worst script만 전송) |
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| 3rd-party 영향 분석 | LoAF |
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| 호환성 필요 | LoAF + longtask fallback |
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**기본값**: LoAF observer + RUM beacon + budget alarm.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Web_Performance]]
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- 변형: [[Long Tasks]] (구세대)
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- 응용: [[INP]], [[Core Web Vitals Optimization (INP, LCP, CLS)|Core_Web_Vitals]]
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- Adjacent: [[Lighthouse]], [[RUM]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: LoAF dump → "어떤 script 가 가장 비용 비싼가" 분석, 패턴 인식.
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**언제 X**: 실시간 sampling 결정 (deterministic threshold), 보안 critical attribution (cross-origin source 제한).
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## ❌ 안티패턴
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- 모든 LoAF 를 서버로 전송 → bandwidth 폭발 (worst만 전송)
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- Long Task 만 보고 INP 디버깅 → 원인 못 찾음
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- `buffered: true` 안 씀 → 초기 frame 놓침
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- Feature detection 없이 사용 → 구 브라우저 throw
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- Cross-origin script `sourceURL` 가려짐 무시 → "(unknown)" 비율 보고
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (W3C LongAnimationFrameTiming spec, web.dev/articles/long-animation-frames). 신뢰도 A.
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- Chrome 123+ 안정 지원, Safari/Firefox 진행 중 (2026-05 기준).
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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 — vs LongTasks, attribution + INP correlation patterns |
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Reference in New Issue
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