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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.
5.3 KiB
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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-total-blocking-time-tbt | Total Blocking Time (TBT) | 10_Wiki/Topics | verified | self |
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none | A | 0.9 | applied |
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2026-05-10 | pending |
|
Total Blocking Time (TBT)
매 한 줄
"매 FCP 의 TTI 사이 의 long-task blocking 의 sum". TBT 의 lab metric 의 user-perceived input responsiveness 의 quantify, 매 each long task (>50ms) 의 50ms-over portion 의 add. 매 2026: INP 의 field metric 의 promote 의 후 의 TBT 의 lab proxy 의 critical, 매 Lighthouse / WebPageTest 의 score 의 driver.
매 핵심
매 정의
- Long task: main thread 의 50ms 의 over 의 continuous 의 block.
- Blocking portion: long task duration 의 (duration − 50ms).
- TBT: FCP 의 ~ TTI 사이 의 모든 long task 의 blocking portion 의 sum.
- Threshold (2026): Good <200ms · Needs Improvement 200–600ms · Poor >600ms.
매 INP 의 차이
- TBT: lab, FCP→TTI window, all long task의 sum.
- INP: field (RUM), 매 user interaction 의 worst (98th %ile-ish), 매 single-event latency.
- 매 correlation 의 high — 매 TBT 의 fix 의 INP 의 usually improve.
매 응용
- CI 의 Lighthouse budget 의 regression gate.
- Bundle bloat 의 detect (parse/compile time spike).
- Hydration cost 의 SSR/SSG framework 의 measure.
- Third-party script 의 main-thread cost 의 audit.
💻 패턴
Measure 의 PerformanceObserver
const observer = new PerformanceObserver((list) => {
for (const entry of list.getEntries()) {
const blocking = Math.max(0, entry.duration - 50);
console.log(`Long task: ${entry.duration.toFixed(0)}ms (blocking ${blocking.toFixed(0)}ms)`);
}
});
observer.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
Lighthouse CI assertion
{
"ci": {
"assert": {
"assertions": {
"total-blocking-time": ["error", { "maxNumericValue": 200 }],
"interactive": ["warn", { "maxNumericValue": 3500 }]
}
}
}
}
web-vitals lib (TTFB+TBT-ish 의 INP 의 use)
import { onINP, onLCP, onCLS, onTTFB } from 'web-vitals';
onINP(({ value, rating }) => analytics.send('inp', { value, rating }));
// 매 TBT 의 field 의 X — 매 lab 의 only
Yield to scheduler (break long task)
async function processItems(items) {
for (let i = 0; i < items.length; i++) {
work(items[i]);
if (i % 100 === 0) {
await scheduler.yield(); // 매 Chrome 129+ 의 baseline
}
}
}
Defer non-critical script
<!-- 매 main bundle -->
<script type="module" src="/app.js"></script>
<!-- 매 analytics 의 idle 의 defer -->
<script>
requestIdleCallback(() => {
const s = document.createElement('script');
s.src = 'https://analytics.example.com/tag.js';
s.async = true;
document.head.appendChild(s);
});
</script>
Web Worker offload
const worker = new Worker('/heavy-parse.js', { type: 'module' });
worker.postMessage(largeJsonString);
worker.onmessage = (e) => updateUI(e.data);
Code split / lazy hydrate
// React 19 / Next.js 의 example
import { lazy, Suspense } from 'react';
const Heavy = lazy(() => import('./HeavyChart'));
<Suspense fallback={<Skeleton />}>
<Heavy />
</Suspense>
Long-task budget script
let totalBlocking = 0;
const obs = new PerformanceObserver((list) => {
for (const e of list.getEntries()) totalBlocking += Math.max(0, e.duration - 50);
});
obs.observe({ type: 'longtask', buffered: true });
window.addEventListener('load', () => {
if (totalBlocking > 200) console.warn('TBT budget exceeded:', totalBlocking);
});
매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Bundle parse cost 의 high | code split + dynamic import |
| Hydration block | partial / progressive hydration (Astro, Qwik, React 19 RSC) |
| Third-party script | facade pattern, defer, web worker (Partytown) |
| Heavy compute 의 sync | Web Worker 또는 scheduler.yield |
| Re-render cascade | memoization, virtualization |
기본값: 매 200ms TBT 의 target — 매 long task 의 50ms 의 budget 의 hold, 매 yield 의 use.
🔗 Graph
- 부모: Web Vitals
🤖 LLM 활용
언제: 매 CI 의 lab regression 의 detect, 매 PR 의 main-thread cost 의 review. 언제 X: 매 real-user experience 의 measure — 매 INP / RUM 의 prefer.
❌ 안티패턴
- TBT 의 only 의 optimize 의 INP 의 ignore: 매 lab 의 fast, 매 user 의 slow 의 case.
- Synchronous JSON.parse 의 large payload: 매 single long task 의 block — 매 stream 또는 worker.
setTimeout(0)의 yield 의 substitute: 매 4ms minimum delay — 매scheduler.yield의 use.- Third-party 의
<script>blocking head: 매 TBT 의 30%+ 의 typical. - Hydration 의 entire app 의 sync: 매 SSR 의 benefit 의 erase — 매 island / partial.
🧪 검증 / 중복
- Verified (web.dev TBT, Lighthouse 12+ scoring, W3C Long Tasks API).
- 신뢰도 A.
🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — TBT vs INP, scheduler.yield, lab budget |