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Antigravity Agent c24165b8bc 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>

2026-07-11 11:05:56 +09:00

4.3 KiB

Raw Blame History

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고성능 3D WebGL 게임 렌더링 엔진

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"브라우저의 한계를 넘는 래스터라이제이션: WebGL의 낮은 수준 API를 직접 제어하여 드로우 콜 최적화, 쉐이더 병렬화, GPU 가속 메모리 관리를 통해 웹 환경에서 네이티브급 그래픽 성능을 구현하는 기술 아키텍처."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

드로우 콜 최적화 (Draw Call Optimization): WebGL 성능의 최대 병목은 CPU와 GPU 사이의 통신 비용이다. 인스턴싱(Instancing)과 배치 렌더링(Batch Rendering)을 통해 유사한 객체를 단일 드로우 콜로 묶어 처리함으로써 오버헤드를 극적으로 줄인다.
GPU 메모리 관리: 텍스처 아틀라스(Texture Atlas)와 프러스트럼 컬링(Frustum Culling)을 활용하여 불필요한 GPU 메모리 점유와 연산을 방지한다. Web Workers를 사용한 비동기 자원 로딩으로 메인 스레드 블로킹을 차단한다.
쉐이더 파이프라인 (Shader Pipeline): 커스텀 GLSL 쉐이더를 통해 물리 기반 렌더링(PBR)과 실시간 광원 효과를 구현한다. 정점 쉐이더(Vertex Shader)에서의 연산을 최소화하고 픽셀 쉐이더(Fragment Shader)에서 연산 부하를 조절하는 LOD(Level of Detail) 전략이 필수적이다.

⚖️ 트레이드오프 및 고려사항

추상화 vs 성능: Three.js와 같은 고수준 라이브러리는 개발 생산성이 높지만 세밀한 GPU 제어에는 한계가 있다. 반면 원시 WebGL(Vanilla WebGL)은 성능 최적화가 용이하나 코드 복잡도가 기하급수적으로 상승한다.
디바이스 파편화: 저사양 모바일 기기부터 고사양 PC까지 지원해야 하는 웹 특성상, 확장 프로그램(Extensions) 지원 여부에 따른 폴백(Fallback) 로직 설계가 아키텍처의 핵심이다.
WebGL 2.0 vs WebGPU: 현재 가장 널리 쓰이는 것은 WebGL 2.0이지만, 최신 브라우저에서는 멀티스레딩과 현대적 GPU 기능을 더 잘 지원하는 WebGPU로의 전환이 시작되고 있음을 고려해야 한다.

🔗 지식 연결 (Graph)

상위 개념: Computer Graphics
유사 개념: GPU Acceleration, Spatial Partitioning
관련 기술: Three.js, Babylonjs, WebGPU

Last updated: 2026-05-08

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: verified
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 없음
정책 변화: 없음

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

4.3 KiB Raw Blame History