이 게시물은 느려진 위지윅 에디터 성능 이슈를 AI의 Auto Research로 자율 개선해 본 여정을 정리한 니다. 원인은 NodeView(NodePortal) 구조로 하나의 노드 변경에도 연결된 NodeView들이 전부 리렌더링되어 표/코드블록 많은 문서에서 느려지는 문제였으며, 이를 Auto Research의 탐색형 루프로 최적화 시도했니다. Auto Research는 prepare.py(평가), train.py(AI가 수정할 샌드박스), program.md(연구 방향/제약) 3개 파일로 구성하고, 점수가 오르면 keep, 아니면 git revert를 반복하며 실험을 누적하는 방식이니다. 기존 테스트 점수표는 기능 검증용이라 체감 성능을 잘 반영하지 못해 React Profiler 기반 렌더링 지표와 벤치마크 전용 위지윅 페이지로 환경을 재구성했니다. PoC 후 50회 루프를 돌려 5개 변경을 머지했으며, User INP 104ms→80ms, long task 53ms→0ms, 렌더링/지연 지표가 개선된 결과를 제시했니다. 다만 개선에 시간을 많이 쓰게 된 부분은 AI의 코드 수정력보다 평가 환경(벤치마크 설계, score weight, acceptance threshold, 측정 노이즈 통제) 설계였고, 점수표의 유한 허용으로 의미 없는 변경이 섞이거나 반복적으로 같은 함정에 빠지는 한계도 관찰했니다.