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 +1,169 @@
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id: wiki-2026-0508-total-blocking-time-tbt
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title: Total Blocking Time (TBT)
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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: [TBT, Total Blocking Time]
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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-vitals, performance, lab-metric, frontend]
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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: javascript
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framework: web-vitals
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# Total Blocking Time (TBT)
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## 매 한 줄
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> **"매 FCP 의 TTI 사이 의 long-task blocking 의 sum"**. TBT 의 lab metric 의 user-perceived input responsiveness 의 quantify, 매 each long task (>50ms) 의 50ms-over portion 의 add. 매 2026: INP 의 field metric 의 promote 의 후 의 TBT 의 lab proxy 의 critical, 매 Lighthouse / WebPageTest 의 score 의 driver.
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## 매 핵심
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### 매 정의
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- **Long task**: main thread 의 50ms 의 over 의 continuous 의 block.
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- **Blocking portion**: long task duration 의 (duration − 50ms).
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- **TBT**: FCP 의 ~ TTI 사이 의 모든 long task 의 blocking portion 의 sum.
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- **Threshold (2026)**: Good <200ms · Needs Improvement 200–600ms · Poor >600ms.
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### 매 INP 의 차이
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- TBT: lab, FCP→TTI window, all long task의 sum.
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- INP: field (RUM), 매 user interaction 의 worst (98th %ile-ish), 매 single-event latency.
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- 매 correlation 의 high — 매 TBT 의 fix 의 INP 의 usually improve.
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### 매 응용
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1. CI 의 Lighthouse budget 의 regression gate.
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2. Bundle bloat 의 detect (parse/compile time spike).
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3. Hydration cost 의 SSR/SSG framework 의 measure.
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4. Third-party script 의 main-thread cost 의 audit.
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## 💻 패턴
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### Measure 의 PerformanceObserver
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```javascript
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const observer = new PerformanceObserver((list) => {
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for (const entry of list.getEntries()) {
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const blocking = Math.max(0, entry.duration - 50);
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console.log(`Long task: ${entry.duration.toFixed(0)}ms (blocking ${blocking.toFixed(0)}ms)`);
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}
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});
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observer.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
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```
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### Lighthouse CI assertion
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```json
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{
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"ci": {
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"assert": {
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"assertions": {
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"total-blocking-time": ["error", { "maxNumericValue": 200 }],
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"interactive": ["warn", { "maxNumericValue": 3500 }]
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}
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}
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}
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}
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```
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### web-vitals lib (TTFB+TBT-ish 의 INP 의 use)
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```javascript
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import { onINP, onLCP, onCLS, onTTFB } from 'web-vitals';
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onINP(({ value, rating }) => analytics.send('inp', { value, rating }));
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// 매 TBT 의 field 의 X — 매 lab 의 only
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```
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### Yield to scheduler (break long task)
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```javascript
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async function processItems(items) {
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for (let i = 0; i < items.length; i++) {
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work(items[i]);
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||||
if (i % 100 === 0) {
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await scheduler.yield(); // 매 Chrome 129+ 의 baseline
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}
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}
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}
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```
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### Defer non-critical script
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```html
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<!-- 매 main bundle -->
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<script type="module" src="/app.js"></script>
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<!-- 매 analytics 의 idle 의 defer -->
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<script>
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requestIdleCallback(() => {
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const s = document.createElement('script');
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s.src = 'https://analytics.example.com/tag.js';
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||||
s.async = true;
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document.head.appendChild(s);
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});
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</script>
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```
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### Web Worker offload
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```javascript
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const worker = new Worker('/heavy-parse.js', { type: 'module' });
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worker.postMessage(largeJsonString);
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worker.onmessage = (e) => updateUI(e.data);
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```
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### Code split / lazy hydrate
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```javascript
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// React 19 / Next.js 의 example
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import { lazy, Suspense } from 'react';
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const Heavy = lazy(() => import('./HeavyChart'));
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<Suspense fallback={<Skeleton />}>
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<Heavy />
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</Suspense>
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```
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### Long-task budget script
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```javascript
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let totalBlocking = 0;
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||||
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
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for (const e of list.getEntries()) totalBlocking += Math.max(0, e.duration - 50);
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||||
});
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||||
obs.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
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||||
window.addEventListener('load', () => {
|
||||
if (totalBlocking > 200) console.warn('TBT budget exceeded:', totalBlocking);
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});
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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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| Bundle parse cost 의 high | code split + dynamic import |
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| Hydration block | partial / progressive hydration (Astro, Qwik, React 19 RSC) |
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| Third-party script | facade pattern, defer, web worker (Partytown) |
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| Heavy compute 의 sync | Web Worker 또는 `scheduler.yield` |
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| Re-render cascade | memoization, virtualization |
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**기본값**: 매 200ms TBT 의 target — 매 long task 의 50ms 의 budget 의 hold, 매 yield 의 use.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Web Vitals]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 CI 의 lab regression 의 detect, 매 PR 의 main-thread cost 의 review.
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**언제 X**: 매 real-user experience 의 measure — 매 INP / RUM 의 prefer.
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## ❌ 안티패턴
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- **TBT 의 only 의 optimize 의 INP 의 ignore**: 매 lab 의 fast, 매 user 의 slow 의 case.
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- **Synchronous JSON.parse 의 large payload**: 매 single long task 의 block — 매 stream 또는 worker.
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- **`setTimeout(0)` 의 yield 의 substitute**: 매 4ms minimum delay — 매 `scheduler.yield` 의 use.
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- **Third-party 의 `<script>` blocking head**: 매 TBT 의 30%+ 의 typical.
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- **Hydration 의 entire app 의 sync**: 매 SSR 의 benefit 의 erase — 매 island / partial.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (web.dev TBT, Lighthouse 12+ scoring, W3C Long Tasks API).
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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 — TBT vs INP, scheduler.yield, lab budget |
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