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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

5.9 KiB

Raw Blame History

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

title

초기 로드 시간 (Initial Load Time)

매 한 줄

"매 첫 paint 의 1.8s, 매 TTI 의 3.5s 미만 — 매 user 의 stay 의 결정.". 매 Core Web Vitals (LCP, FID/INP, CLS) 의 Google ranking signal 화 (2021) 이후, 매 initial load 의 SEO + UX dual concern. 매 2026 의 modern stack — RSC streaming, edge SSR, Vite 5, Bun bundler — 의 sub-second TTI 의 가능.

매 핵심

매 측정 지표

FCP (First Contentful Paint): 매 첫 DOM content 의 paint — target < 1.8s.
LCP (Largest Contentful Paint): 매 largest above-fold element 의 render — target < 2.5s.
TTI (Time to Interactive): 매 main thread 의 idle + listener 의 attach — target < 3.5s.
TBT (Total Blocking Time): 매 long task (>50ms) 의 합 — target < 200ms.
INP (Interaction to Next Paint): 매 FID 의 successor (2024 Web Vitals) — target < 200ms.

매 bottleneck 의 source

매 JavaScript bundle 의 크기 (>200KB gzipped 의 red flag).
매 render-blocking CSS / synchronous script.
매 unoptimized image (WebP / AVIF 의 미사용).
매 N+1 API call (waterfall fetch).
매 third-party script (analytics, ads) 의 main thread 점유.

매 응용

E-commerce: 매 100ms 의 latency 의 1% conversion drop (Amazon study).
Media site: 매 LCP 의 SEO ranking 의 직접 영향.
SaaS dashboard: 매 TTI 의 user retention 의 결정.

💻 패턴

Code splitting (Next.js)

// app/dashboard/page.tsx
import dynamic from 'next/dynamic';

const HeavyChart = dynamic(() => import('@/components/HeavyChart'), {
  loading: () => <Skeleton />,
  ssr: false, // client-only 의 heavy component
});

export default function Dashboard() {
  return (
    <div>
      <Header />
      <HeavyChart />
    </div>
  );
}

React Server Components streaming

// app/page.tsx — RSC 의 streaming
import { Suspense } from 'react';

export default function Page() {
  return (
    <>
      <Header /> {/* immediate */}
      <Suspense fallback={<Skeleton />}>
        <SlowDataFetch /> {/* streamed when ready */}
      </Suspense>
    </>
  );
}

async function SlowDataFetch() {
  const data = await fetch('https://api/slow', { cache: 'force-cache' });
  return <Chart data={await data.json()} />;
}

Image optimization

import Image from 'next/image';

<Image
  src="/hero.jpg"
  width={1200}
  height={630}
  priority // LCP candidate
  placeholder="blur"
  blurDataURL={blurUrl}
  sizes="(max-width: 768px) 100vw, 1200px"
/>

Resource hints

<head>
  <link rel="preconnect" href="https://api.example.com" />
  <link rel="dns-prefetch" href="https://cdn.example.com" />
  <link rel="preload" as="font" href="/fonts/inter.woff2" crossorigin />
  <link rel="modulepreload" href="/_next/static/chunks/main.js" />
</head>

Font loading

/* CSS — FOUT 방지 */
@font-face {
  font-family: 'Inter';
  src: url('/fonts/inter.woff2') format('woff2');
  font-display: swap; /* 매 fallback 의 즉시 show */
}

Bundle 분석 (Vite)

# vite-bundle-visualizer
npx vite-bundle-visualizer

# Next.js
ANALYZE=true next build

Critical CSS inline

// Next.js — 매 default 로 critical CSS 의 extract
// Vite — vite-plugin-critical 의 use
import { defineConfig } from 'vite';
import critical from 'rollup-plugin-critical';

export default defineConfig({
  plugins: [critical({ criticalBase: 'dist/', criticalPages: [{ uri: '', template: 'index' }] })],
});

Service Worker caching

// public/sw.js
self.addEventListener('fetch', (event) => {
  if (event.request.destination === 'image') {
    event.respondWith(
      caches.open('images').then((cache) =>
        cache.match(event.request).then((cached) => cached || fetch(event.request).then((res) => {
          cache.put(event.request, res.clone());
          return res;
        }))
      )
    );
  }
});

매 결정 기준

상황	Approach
매 SEO-critical page	SSR / SSG (Next.js, Astro)
매 dashboard (auth-gated)	CSR + skeleton
매 content site	Astro islands / 11ty static
매 large bundle (>500KB)	code splitting + lazy load
매 LCP > 2.5s	image optimization + preload
매 TBT > 300ms	main thread offload (Web Worker)

기본값: Next.js 15 RSC + edge runtime + Image component + dynamic import 의 heavy module.

🔗 Graph

부모: Performance Optimization · Core Web Vitals Optimization (INP, LCP, CLS)

🤖 LLM 활용

언제: 매 performance audit 의 explanation, 매 bundle analysis result 의 interpretation, 매 optimization strategy 의 brainstorm. 언제 X: 매 production performance regression 의 진단 — 매 real RUM data + Lighthouse CI 의 use.

❌ 안티패턴

Render-blocking sync script: 매 <script src> 의 head 위치 + async/defer 의 누락.
Unsized image: 매 width/height 의 missing — 매 CLS 의 발생.
Hydration mismatch: 매 SSR HTML 과 client render 의 차이 — 매 re-render 의 cost.
Bundle bloat: 매 lodash 의 entire import (import _ from 'lodash') 의 사용.
Premature optimization: 매 측정 의 없이 의 tweak — 매 RUM data 의 우선.

🧪 검증 / 중복

Verified (web.dev/vitals, Next.js docs, Chrome UX Report).
신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜	변경
2026-05-08	Phase 1
2026-05-10	Manual cleanup — initial load 의 metrics + Next.js 15 RSC patterns

5.9 KiB Raw Blame History