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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.
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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 |
|
none | A | 0.85 | applied |
|
2026-05-10 | pending |
|
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
- CI performance budget (Lighthouse score).
- Pre-launch regression detection.
- 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
- 부모: Web Performance · Core Web Vitals Optimization (INP, LCP, CLS)
- 변형: INP · LCP · TBT · FID
- 응용: Lighthouse · Code Splitting
- Adjacent: Service Worker · React Server Components — 경계 의식
🤖 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 |