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Static-Runtime 분석 기반 Dead Code 제거 및 코드 건전성 정량화
Your TypeScript Codebase Is Lying to You. Fallow Will Tell You the Truth.
AI 요약
Context
ESLint 및 TypeScript 컴파일러의 정적 분석만으로는 실제 런타임 진입점부터 연결되지 않은 Dead Code 식별에 한계 존재. 프로젝트 규모 확장에 따라 중복 로직과 복잡도 증가로 인한 유지보수 비용 상승 및 잠재적 버그 발생 가능성 증대.
Technical Solution
- Entry Point 기반의 Import Chain 매핑을 통한 Reachability Graph 구축 및 도달 불가능한 파일·심볼 식별
- Type-1(Exact Copy) 및 Type-2(Semantic Repeat) 클론 분석을 통한 코드 중복률 정량화
- Cyclomatic 및 Cognitive Complexity 측정을 통한 함수 단위의 논리적 복잡도 분석
- Complexity와 Test Coverage를 결합한 CRAP Score 산출로 테스트되지 않은 고복잡도 모듈 식별
- CSS Modules 및 SCSS의 @use/@forward 체인 분석을 통한 스타일 시트 내 미사용 클래스 추적
- CI 파이프라인 내 audit 모드 통합을 통한 신규 Dead Code 유입 방지 및 팀 내 정책 강제화
실천 포인트
1. npx fallow 실행을 통한 전체 코드베이스의 Dead Code 및 중복률 현황 파악
2. .fallow/config.json 설정을 통한 정확한 Entry Point 정의 및 오탐지 제거
3. CRAP Score 30 이상의 모듈부터 우선적으로 리팩토링 또는 테스트 코드 보강
4. CI Pipeline에 --fail-on-issues 옵션을 적용하여 코드 건전성 하락 방지