아래는 요점의 발췌입니다. 상세는 앱 내의 「Render Pattern Spec」을 참조하세요.

요약 패널

• File: 분석 파일의 경로
• Lines: 총 행 수
• Functions: 함수 수
• Max depth: 트리의 최대 깊이
• Language: 검출된 프로그래밍 언어（JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go, Rust, Python 등）
• Categories: 주요 카테고리의 통계 정보（상위 3 카테고리를 표시）

선택 요약

• Nodes / Blocks / Functions
• Total lines와 중복을 제외한 유니크 행 수
• Avg cc（사이클로매틱 복잡도의 평균）, Avg nest（네스팅 깊이의 평균）
• Score sum（가시성을 위한 합성 지표）, Max depth（최대 깊이）
• Category breakdown（카테고리별의 상세 통계）
• 중복 제거 알고리즘: 연속하는 행 범위를 통합하여 정확한 유니크 행 수를 계산

앱 내부에서는 분석 결과를 통일 포맷（XML v2）으로 변환하고 그리기 시에 재구성합니다.

summary

• totalLines, filePath, functionCount, maxDepth, deadCodeCount

node

• 속성: id, kind, category, name
• loc: start, end, lines
• complexity: cyclomatic, nestingDepth
• layout: depth, angle, radius
• metrics（확장）: 문 수, 분기 수, 루프 수, 호출 수, return 문 수, 예외 처리 수, switch 문 수 등
• language: 검출된 프로그래밍 언어
• category: 함수, 클래스, 인터페이스, 트레이트, 구조체, 열거형, 블록, 제어 플로우, 데이터 구조, 매크로, 템플릿, 데코레이터, 람다, 코루틴, 테스트 등

edge

• 속성: id, kind（hierarchy / call）, from, to

상세는 앱 내의 「XML Spec (XML_FORMAT.md)」에서 확인할 수 있습니다.

내부 데이터 형식

• XML 포맷: 앱 내부에서 분석 결과를 통일 포맷（XML v2）으로 관리하고 있습니다.
• 분석 결과의 저장: 현재의 앱에서는, 분석 결과는 세션 중에만 유지됩니다.
• 외부 내보내기: 장래적인 기능 확장으로서, 분석 결과의 외부 저장이 검토되고 있습니다.

기술 사양

• AST 분석: 각 언어의 구문 분석 나무를 기반으로 한 구조화 데이터
• 메트릭스 계산: 복잡도, 네스팅 깊이, 행 수 등의 통계 정보
• 레이아웃 정보: 표시 패턴에 응답한 좌표·각도·반지름 데이터

• 노드 수가 매우 많은 경우에는 v6（그리드）나 v9（카테고리 띠）로 조망→신경 쓰는 영역을 확대.
• 스타일 v2～v4는 장식을 포함합니다. 줌이나 노드 수에 따라 자동으로 경량화됩니다（가시성은 유지）.
• 호출선이 많은 경우에는 v10 이외로 전환하면 보기 쉬워집니다.
• TypeScript 파일의 경우는 v11（TypeScript 대응）이나 v13（확장 황금각）이 최적입니다. TypeScript 고유의 최적화가 적용됩니다.

• 아무것도 표시되지 않음: 소스에 구조가 적음／파싱에 실패. 다른 파일로 확인하세요.
• 무거움: 전체 표시 시에는 장식이 경량화됩니다. v6이나 v9로 전환하고 확대해서 상세를 확인하세요.
• 중심이 어긋남（v6）: 최신판에서는 그리드 전체를 원점 중심에 배치하도록 수정 완료.
• TypeScript 파일에서 분석이 불완전: MultiLang이나 Category-Aware 애널라이저를 시도해 보세요. TypeScript 고유의 구문 요소가 적절하게 인식됩니다.
• 렌더링이 늦음: v1이나 v6 등의 경량 패턴으로 전환해 주세요. v11-v13은 TypeScript 대응이므로 약간 무거워지는 경우가 있습니다.

Q. 스코어（score）란?

행 수·복잡도 등을 통합한 가시성 지표입니다. 클수록 눈에 띄는 노드로 그려지고 주목 후보가 됩니다.

Q. XML/JSON 중 어느 쪽을 사용해야 하나?

앱 외에서 분석을 재이용하는 경우에는 JSON이 간편합니다. XML은 내부의 표준 형식으로 사양의 확인에 적합합니다.

Q. 어떤 패턴을 선택하면 좋을까?

처음에는 v1/v9로 조망 → 밀도나 관계가 신경 쓰이면 v10 → 상세 비교는 v2/v6 → TypeScript 대응은 v11/v13,의 흐름이 스무스합니다. TypeScript 고유의 최적화가 필요한 경우는 v11/v13을 우선해 주세요.

본 애플리케이션은 이하의 오픈소스 소프트웨어에 의해 지원되고 있습니다. 제공원 커뮤니티와 기여자 여러분께 깊이 감사드립니다.

Basic 애널라이저

기본적인 AST 분석을 수행하고, 함수, 클래스, 블록의 계층 구조와 복잡도（사이클로매틱 복잡도, 네스팅 깊이）를 계산합니다. 가장 경량이고 고속한 분석이 가능합니다. 언어 검출과 카테고리 결정도 포함합니다.

CallGraph 애널라이저

함수 간의 호출 관계를 분석하고, 의존성 그래프를 구축합니다. 함수의 진입 차수·진출 차수, 팬인·팬아웃 등의 지표를 제공합니다. 계층 엣지와 콜 엣지의 양쪽을 생성합니다.

MetricsExt 애널라이저

상세한 메트릭스를 계산합니다. 문 수, 분기 수, 루프 수, return 문 수, 예외 처리 수, switch 문 수 등, 코드의 품질 지표를 수치화합니다. 언어 고유의 구문 요소도 검출합니다.

MultiLang 애널라이저

TypeScript 대응의 분석을 수행하고, TypeScript 고유의 구문 요소（인터페이스, 제네릭스, 데코레이터, 열거형, 타입 앨리어스 등）를 적절하게 인식합니다. JavaScript와 TypeScript의 언어 특성에 대응합니다.

Category-Aware 애널라이저

카테고리를 의식한 스마트 분석을 수행하고, 노드의 중요도나 관련성을 고려한 분석 결과를 제공합니다. 카테고리 통계의 자동 계산과, JavaScript/TypeScript 고유의 카테고리 매핑을 포함합니다.

완전 지원 언어

현재 지원되고 있는 언어 고유의 특징

• JavaScript: ES6+ 기능, 동적 타입 지정, 프로토타입 기반 계승, 비동기 처리, 화살표 함수, 스프레드/레스트 연산자, 분할 대입
• TypeScript: 정적 타입 지정, 고도의 타입 시스템, 인터페이스, 제네릭스, 데코레이터, 비동기 처리, TS 고유 구문, 타입 주석

기술 부채

복잡성, 중첩 깊이, 함수 길이, 매개변수 수를 기반으로 기술 부채를 계산합니다. 총량은 코드베이스와 함께 증가하며, 우선순위를 안내하기 위해 info / minor / major / critical 대역으로 자동 분류됩니다:

• info: 0.00–1.99 — 관찰 단계
• minor: 2.00–4.99 — 중간 우선순위 개선
• major: 5.00–9.99 — 곧 해결해야 함
• critical: ≥10.00 — 즉시 조치 필요

코드 스멜

다음 코드 스멜이 자동으로 감지됩니다:

• 긴 함수: 50+ 줄 (S138)
• 복잡한 함수: 순환 복잡도 10+ (S1541)
• 깊은 중첩: 중첩 깊이 5+ (S134)
• 너무 많은 매개변수: 5+ 개 (S107)
• 매직 넘버: 하드코딩된 숫자 (S109)
• 사용하지 않는 변수: 정의되었지만 사용되지 않음 (S1481)

유지보수성 지수

Halstead Volume, 복잡성, 함수 길이, 함수 수, 카테고리 다양성을 기반으로 한 0-100 유지보수성 지수. 더 높은 값은 더 나은 유지보수성을 나타냅니다.

기타 메트릭

• 코드 중복률: 함수명과 줄 기반 중복 감지
• 결합도: 모듈 간 의존성의 강도
• 응집도: 모듈 내 관계의 강도
• 보안 점수: 위험한 함수명과 패턴 감지

📊 테스트 결과의 개요

🔧 테스트 환경과 라이브러리

🔍 테스트의 종류와 내용

📊 테스트 결과의 상세

🧪 E2E 테스트의 상세

🔄 품질 향상에의 도전

⚠️ 품질 보증의 한계에 관하여

🔮 품질 보증에의 지속적인 도전

이 애플리케이션은, 사용자 여러분에게 신뢰성 높은 서비스를 제공하기 위해, 지속적인 품질 보증에 도전하고 있습니다. 825개의 테스트 케이스에 의한 포괄적인 검증, 주요 기능의 고품질 보장, 그리고 실제의 사용 장면에서의 안정성을 중시하고 있습니다.

기술적 부채 (Technical Debt)

복잡성, 네스팅 깊이, 함수 길이, 파라미터 수 등을 종합해 기술적 부채를 계산합니다. 총합은 코드베이스와 함께 증가하며, info / minor / major / critical 네 단계로 자동 분류되어 우선순위를 잡는 데 도움을 줍니다:

• info: 0.00–1.99 — 관찰 단계, 상황 파악 위주
• minor: 2.00–4.99 — 중간 수준의 개선 항목
• major: 5.00–9.99 — 빠르게 해결 권장
• critical: ≥10.00 — 즉각적인 조치 필요