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Web Performance of NAVER Search — Data Collection and Visualization

문제NAVER 검색은 사용자 환경과 페이지 레이아웃이 매우 다양해 실험실 기반 Lighthouse 만으로는 실제 사용자 경험을 반영하기 어려웠다. 필드 데이터 수집이 필요했다.

접근web-vitals 라이브러리로 LCP 등 핵심 지표를 브라우저에서 측정하고, Beacon API 의 `sendBeacon()` 으로 페이지 가시성 변화 시점에 로그를 일괄 전송한다. 중복 수집을 막고 네트워크 비용을 줄였다.

결과구글 가이드라인보다 엄격한 p95 LCP 2.5초 이하 기준을 세우고, 실시간 모니터링 대시보드와 상세 분석 페이지로 성능 저하 원인을 체계적으로 파악할 기반을 마련했다.

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  1. 프론트엔드·당근당근·

    프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, ‘당근스러운 화면’을 만드는 법

    문제AI 바이브 코딩 도구들이 빠르게 UI 를 생성하지만 디자인 시스템 규칙을 따르지 않아 "당근스러운 화면"을 만들 수 없음.

    접근Kraft 의사결정 자동화 도구를 어드민 → CLI → 에이전트로 진화시키면서 DesignSpec 중간 표현 + 11개 Scorer 기반 검증 + Mastra 하네스 + Claude Agent SDK + 크로스세션 메모리 누적으로 구조화.

    결과SEED 디자인 시스템 준수 여부 자동 검증, 도메인별 맥락 반영, 세션 간 학습이 누적되는 UI 생성 플랫폼 구축.

    #llm-app#design-system#ai-coding+6