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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

3.8 KiB

Raw Blame History

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title

Flame Chart

매 한 줄

"매 시간축 stack frame 의 visual profile — width=duration, depth=call stack". Brendan Gregg (2013) 의 flame graph 매 origin. 2026 시점 Chrome DevTools Performance panel · Node --prof · Linux perf · Speedscope 매 standard tooling.

매 핵심

매 Flame Chart vs Flame Graph

Flame Chart: x축 = 매 wall-clock time (left→right chronological). DevTools default.
Flame Graph: x축 = 매 aggregated time (alphabetical), 매 hot path 발견.

매 reading rules

매 wide bar = 매 long-running function.
매 tall stack = 매 deep call chain (recursion · over-abstraction signal).
매 plateau = 매 single function dominate.

매 응용

JS main-thread bottleneck 식별.
React render 의 expensive component 추적.
Backend RPC handler latency 분해.

💻 패턴

Chrome DevTools 캡처

// 1. DevTools → Performance → Record
// 2. Reproduce slow interaction
// 3. Stop → bottom-up / call tree / flame chart 탭

// Programmatic mark
performance.mark("render-start")
expensiveRender()
performance.mark("render-end")
performance.measure("render", "render-start", "render-end")

Node.js CPU profile

node --cpu-prof --cpu-prof-dir=./profiles app.js
# .cpuprofile 의 Chrome DevTools "Performance" 탭에 drag-drop

0x flame graph 생성

npx 0x -o server.js
# HTML 매 자동 open — interactive flame graph

React Profiler API

import { Profiler } from "react"

function onRender(id, phase, actualDuration) {
  if (actualDuration > 16) console.warn(`slow ${id}: ${actualDuration}ms`)
}

<Profiler id="UserList" onRender={onRender}>
  <UserList />
</Profiler>

Speedscope (universal viewer)

# Node, Chrome, py-spy, perf 매 모두 import
npx speedscope profile.cpuprofile

매 결정 기준

상황	Approach
Browser frontend lag	Chrome DevTools Performance
Node server CPU spike	`--cpu-prof` + DevTools
Production hot-path discovery	Flame graph (aggregated)
Specific user interaction	Flame chart (chronological)

기본값: Chrome DevTools Performance panel — 매 60% case cover.

🔗 Graph

부모: Performance_Profiling_and_Memory · Chrome DevTools(크롬 개발자 도구)
변형: 할당 타임라인(Allocation Timeline)
응용: Nodejs 성능 디버깅 · SPA 라우트 전환 성능 최적화
Adjacent: Core Web Vitals Optimization (INP, LCP, CLS) · Google Lighthouse

🤖 LLM 활용

언제: 매 latency / jank / unknown bottleneck 발견 → flame chart 의 first tool. 언제 X: 매 memory leak (heap snapshot 사용) · 매 network waterfall (Network panel).

❌ 안티패턴

Optimize the wide-but-shallow bar: 매 actually unimportant 일 수 있음 — call tree로 cross-check.
Sampling rate 신뢰: 매 short bursts (<1ms) 의 missed — performance.mark precise.
Production 에서 always-on profiling: 매 overhead — sampling profiler (e.g. pprof) 만 OK.

🧪 검증 / 중복

Verified (Brendan Gregg flame graph paper · Chrome DevTools docs 2026).
신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜	변경
2026-05-08	Phase 1
2026-05-10	Manual cleanup — DevTools/0x/Speedscope tooling 매 설명

3.8 KiB Raw Blame History