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2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Lighthouse.md
T
koriweb d8a80f6272 chore(wiki): dangling 링크 canonical 정규화 (768파일/1200건)
이름만 다른(표기 변형) [[위키링크]]를 대상 문서의 canonical 제목으로 치환해
끊겼던 1,200개 링크를 연결. 제목/파일명 정규화 일치만 적용하고 별칭 매칭은
과병합 위험으로 제외(애매성 가드). 원본은 _link_reconcile_backup/ 에 백업.
도구: Datacollect/scripts/link_reconcile_apply.mjs

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-08 12:24:15 +09:00

5.2 KiB

id, title, category, status, canonical_id, aliases, duplicate_of, source_trust_level, confidence_score, verification_status, tags, raw_sources, last_reinforced, github_commit, tech_stack
id title category status canonical_id aliases duplicate_of source_trust_level confidence_score verification_status tags raw_sources last_reinforced github_commit tech_stack
wiki-2026-0508-lighthouse Lighthouse 10_Wiki/Topics verified self
Google Lighthouse
Lighthouse CI
LHCI
none A 0.9 applied
web-performance
lighthouse
lhci
audit
cwv
treosh
2026-05-10 pending
language framework
js lighthouse/lhci

Lighthouse

매 한 줄

"매 lab metric 의 표준". Performance/A11y/SEO/Best Practices/PWA 5 카테고리 lab 감사, CI 게이트로 회귀 차단.

매 핵심

매 lab vs field

  • Lighthouse = lab: 통제된 환경, 한 번 실행, deterministic-ish
  • CrUX/RUM = field: 실 사용자, 분포, p75
  • 둘 다 필요. Lab 은 회귀 catch, field 는 진실

매 카테고리

  • Performance (LCP/CLS/TBT/SI/FCP) — TBT 가 lab proxy for INP
  • Accessibility (axe-core 기반)
  • Best Practices (HTTPS, console error, ...)
  • SEO
  • PWA (deprecated 진행 중)

매 응용

  1. PR 마다 LHCI 게이트
  2. Custom audit (회사 정책)
  3. Multi-page coverage (여러 URL)
  4. Budgets (size, count)
  5. Treosh GitHub Action 으로 PR 코멘트

💻 패턴

Pattern 1: CLI 기본

npm i -g lighthouse
lighthouse https://example.com \
  --output=json --output=html \
  --output-path=./report \
  --chrome-flags="--headless"

Pattern 2: LHCI 설정

// lighthouserc.cjs
module.exports = {
  ci: {
    collect: {
      url: ["http://localhost:3000/", "http://localhost:3000/about"],
      numberOfRuns: 3,
      startServerCommand: "npm run start",
    },
    assert: {
      assertions: {
        "categories:performance": ["error", { minScore: 0.9 }],
        "categories:accessibility": ["error", { minScore: 0.95 }],
        "largest-contentful-paint": ["error", { maxNumericValue: 2500 }],
        "cumulative-layout-shift": ["error", { maxNumericValue: 0.1 }],
      },
    },
    upload: { target: "temporary-public-storage" },
  },
};
npx lhci autorun

Pattern 3: Treosh GitHub Action

# .github/workflows/lhci.yml
- uses: treosh/lighthouse-ci-action@v12
  with:
    urls: |
      https://staging.example.com
      https://staging.example.com/products
    configPath: ./lighthouserc.cjs
    uploadArtifacts: true
    temporaryPublicStorage: true

Pattern 4: Performance budget

// budgets.json
[{
  "path": "/*",
  "resourceSizes": [
    { "resourceType": "script", "budget": 200 },
    { "resourceType": "image", "budget": 300 },
    { "resourceType": "total",  "budget": 800 }
  ],
  "resourceCounts": [
    { "resourceType": "third-party", "budget": 10 }
  ]
}]

Pattern 5: Custom audit

// custom-audit.js
const { Audit } = require("lighthouse");
class NoConsoleErrorAudit extends Audit {
  static get meta() {
    return { id: "no-console-error", title: "No console errors", scoreDisplayMode: "binary",
             requiredArtifacts: ["ConsoleMessages"] };
  }
  static audit(artifacts) {
    const errors = artifacts.ConsoleMessages.filter(m => m.level === "error");
    return { score: errors.length === 0 ? 1 : 0,
             details: { type: "table", items: errors } };
  }
}
module.exports = NoConsoleErrorAudit;

Pattern 6: Programmatic API

import lighthouse from "lighthouse";
import * as chromeLauncher from "chrome-launcher";

const chrome = await chromeLauncher.launch({ chromeFlags: ["--headless"] });
const result = await lighthouse("https://example.com", {
  port: chrome.port, output: "json", onlyCategories: ["performance"],
});
console.log(result.lhr.categories.performance.score);
await chrome.kill();

Pattern 7: Multi-config (mobile + desktop)

lhci autorun --collect.settings.preset=desktop  # desktop
lhci autorun                                     # default mobile

매 결정 기준

상황 Tool
Lab CI 게이트 Lighthouse CI
실제 사용자 측정 RUM (web-vitals.js)
INP 진짜 디버깅 LoAF (lab Lighthouse 만으론 부족)
Multi-page audit LHCI urls[]
빠른 1회 audit Chrome DevTools Lighthouse panel

기본값: LHCI + treosh action + budgets, 회귀시 PR block, RUM 으로 field 보완.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: Lighthouse JSON 결과 → 우선순위 issue 정리, 해결 PR 초안. 언제 X: deterministic threshold (assertion config 직접 작성이 명확), 회귀 진단 (LoAF/profiler 가 정확).

안티패턴

  • Lab 점수만 보고 production 판단 → field (CrUX) 다름
  • 1회 실행으로 결정 → variance 큼, numberOfRuns >= 3
  • Localhost CPU/network throttle 무시 → 실 환경 다른 결과
  • Score 90 = "끝" → metric 자체 (LCP/CLS) 가 진짜 목표
  • Custom audit 없이 회사 정책 강제 안 함 → 일관성 부재

🧪 검증 / 중복

  • Verified (Lighthouse docs, LHCI docs, treosh/lighthouse-ci-action). 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — LHCI + budgets + custom audit + treosh patterns