Runtime 데이터 기반 AI 진단으로 Web Performance 최적화 루프 가속화

Context

Lighthouse 및 Performance trace를 통한 병목 지점 식별 후 해결책을 찾는 과정에서 발생하는 높은 탐색 비용과 지식 파편화 문제. 정적 코드 분석만으로는 실제 런타임에서 발생하는 Main thread blocking 및 Layout Shift의 정확한 원인 파악에 한계 존재.

Technical Solution

• Chrome DevTools for AI Agents를 통한 Runtime Debugging 데이터의 AI 가독형 인터페이스 제공
• Performance trace, Network request, Core Web Vitals 등 런타임 동작 데이터를 AI Agent가 직접 분석하는 구조 설계
• 분석된 병목 지점을 Chrome 팀의 표준 지식 베이스인 Modern Web Guidance와 매핑하는 로직 구현
• 'Runtime 데이터 추출 → AI Agent 분석 → 표준 가이드 매칭 → 구체적 최적화 코드 제안'으로 이어지는 파이프라인 구축
• 단순 코드 제안을 넘어 Long Task 분할, Lazy Loading, Skeleton Loader 적용 등 상황별 최적화 패턴 매칭
• 정적 분석과 동적 분석의 결합을 통한 디버깅 사이클 단축 및 해결책의 신뢰도 확보