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2nd/10_Wiki/Topic_Programming/AI_and_ML/Time to Interactive (TTI).md
T
Antigravity Agent 9148c358d0 docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를
Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류.

- 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로
  자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거,
  동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거.
- 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming,
  Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business,
  Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로,
  나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는
  title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백).
  원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지.
- 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서.
- 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는
  지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지.
- Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경.
- 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
2026-07-05 00:33:48 +09:00

4.8 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-time-to-interactive-tti Time to Interactive (TTI) 10_Wiki/Topics verified self
TTI
Time-to-Interactive
none A 0.85 applied
web-vitals
performance
frontend
metric
2026-05-10 pending
language framework
javascript lighthouse-web-vitals

Time to Interactive (TTI)

매 한 줄

"매 page가 user input에 reliably 반응할 수 있는 시점". 2018 Lighthouse에 도입된 TTI는 main thread quiet window를 측정. 2024년 INP (Interaction to Next Paint) 가 Core Web Vitals 의 official replacement 가 되었지만, TTI는 lab-time diagnostic 으로 여전히 유용.

매 핵심

매 정의 (Lighthouse algorithm)

  • First Contentful Paint 이후 시작.
  • 5-second quiet window: long task (>50ms) 가 없는 구간.
  • network: 동시 in-flight request ≤ 2.
  • 매 quiet window 의 시작 시점 = TTI.

매 vs other metrics

Metric Measures Status (2026)
FCP First Contentful Paint active
LCP Largest Contentful Paint Core Web Vital
TTI Main thread quiet lab only
TBT Total Blocking Time lab proxy for TTI
INP Interaction → Next Paint Core Web Vital (2024+ replaces FID)

매 왜 INP가 TTI를 대체했는가

  • TTI 는 lab-only, single point — real user의 interaction 반영 X.
  • INP 는 75th percentile of all interactions — full session 반영.
  • TTI는 여전히 lab regression detection 에 유용.

매 응용

  1. CI performance budget (Lighthouse score).
  2. Pre-launch regression detection.
  3. JS bundle size impact 측정.

💻 패턴

Pattern 1: Lighthouse CLI 측정

npx lighthouse https://example.com \
  --only-categories=performance \
  --output=json \
  --chrome-flags="--headless" \
  --output-path=./report.json

jq '.audits["interactive"].numericValue' report.json

Pattern 2: Web Vitals JS (real user, INP)

import { onINP, onLCP, onCLS } from 'web-vitals/attribution';

onINP((metric) => {
  navigator.sendBeacon('/analytics', JSON.stringify({
    name: 'INP',
    value: metric.value,
    rating: metric.rating,
    target: metric.attribution?.interactionTarget,
  }));
});

Pattern 3: Reduce TTI — code splitting (React)

import { lazy, Suspense } from 'react';

const HeavyChart = lazy(() => import('./HeavyChart'));

export function Dashboard() {
  return (
    <Suspense fallback={<Skeleton />}>
      <HeavyChart />
    </Suspense>
  );
}

Pattern 4: Defer non-critical scripts

<!-- Critical: render-blocking ok -->
<script src="/critical.js"></script>

<!-- Non-critical: defer until after parse -->
<script src="/analytics.js" defer></script>

<!-- Independent: async -->
<script src="/ads.js" async></script>

Pattern 5: Long task observer

const observer = new PerformanceObserver((list) => {
  list.getEntries().forEach((entry) => {
    if (entry.duration > 50) {
      console.warn('Long task', entry.name, entry.duration);
      // breakup with scheduler.yield() (2026 baseline)
    }
  });
});
observer.observe({ entryTypes: ['longtask'] });

Pattern 6: scheduler.yield (2026)

async function processItems(items) {
  for (const item of items) {
    process(item);
    if (navigator.scheduling?.isInputPending()) {
      await scheduler.yield();  // yield to user input
    }
  }
}

매 결정 기준

상황 매 metric
RUM (production users) INP + LCP
Lab regression in CI TTI / TBT
Initial render speed FCP / LCP
Layout stability CLS

기본값: INP + LCP for RUM, TBT for lab CI gates.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: lab performance regression, JS bundle audit, frontend optimization. 언제 X: production user-facing metric (use INP instead).

안티패턴

  • TTI as RUM metric: TTI 는 lab-only. real user 측정에 사용 X.
  • Optimizing for TTI alone: LCP / CLS / INP 의 무시.
  • Synchronous third-party scripts: ads, analytics 의 sync 로딩 → TTI 폭발.
  • Hydration-only SPA: massive JS bundle → bad TTI. Use SSR + Islands / RSC.

🧪 검증 / 중복

  • Verified (web.dev/tti, Lighthouse v12, Chrome DevRel 2024 INP migration guide).
  • 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — TTI definition + INP migration context