replace-loop-with-pipeline

명령형 for/while 루프를 Stream API/Collection Pipeline으로 변환하여 데이터 흐름 의도 명확화. "스트림으로 바꿔", "루프를 파이프라인으로", "for문 stream", "/replace-loop-with-pipeline" 요청 시 사용. 단, 루프 안 로직이 컬렉션 클래스로 모여야 하면 /first-class-collect

SKILL.md

GitHub

Replace Loop with Pipeline

GOAL

명령형 루프를 Stream API/Collection Pipeline으로 변환하여:

  • what vs how: Pipeline은 "무엇을" 하는지, 루프는 "어떻게" 하는지 표현
  • 필터링/변환/집계의 의도가 메서드 체인으로 드러남
  • 중간 변수/플래그 변수 제거

CONSTRAINTS

  • 계열: Tidy — 후보 보고 후 승인 없이 적용 (../../references/refactoring-procedure.md §0·§3-A)
  • 동작 변경 금지: 구조 개선만 수행 (기능 변경 없음)
  • 테스트 수정 금지: 구조 변경이 테스트를 실패시키면 되돌리기
  • 명시적 git add: git add -A 금지, 변경된 파일만 명시

적용 패턴

패턴 1: 필터링 + 변환

// Before
List<String> result = new ArrayList<>();
for (Order order : orders) {
    if (order.isActive()) {
        result.add(order.getCustomerName());
    }
}

// After
List<String> result = orders.stream()
    .filter(Order::isActive)
    .map(Order::getCustomerName)
    .toList();

패턴 2: 집계

// Before
int total = 0;
for (LineItem item : items) {
    if (item.getQuantity() > 0) {
        total += item.getPrice() * item.getQuantity();
    }
}

// After
int total = items.stream()
    .filter(item -> item.getQuantity() > 0)
    .mapToInt(item -> item.getPrice() * item.getQuantity())
    .sum();

패턴 2-1: 집계 — 객체 타입 (BigDecimal 등)

primitive가 아닌 타입은 sum()이 없으므로 reduce(항등원, 누적 연산)을 쓴다. 금액(BigDecimal) 합산이 대표 사례:

// Before
BigDecimal total = BigDecimal.ZERO;
for (Line line : lines) {
    total = total.add(line.amount());
}

// After
BigDecimal total = lines.stream()
    .map(Line::amount)
    .reduce(BigDecimal.ZERO, BigDecimal::add);

패턴 3: 검색 (첫 번째 매칭)

// Before
Employee found = null;
for (Employee e : employees) {
    if (e.getDepartment().equals("Engineering")) {
        found = e;
        break;
    }
}

// After
Optional<Employee> found = employees.stream()
    .filter(e -> e.getDepartment().equals("Engineering"))
    .findFirst();

패턴 4: 존재 여부 확인

// Before
boolean hasOverdue = false;
for (Invoice invoice : invoices) {
    if (invoice.isOverdue()) {
        hasOverdue = true;
        break;
    }
}

// After
boolean hasOverdue = invoices.stream()
    .anyMatch(Invoice::isOverdue);

패턴 5: 그룹핑

// Before
Map<String, List<Employee>> byDept = new HashMap<>();
for (Employee e : employees) {
    byDept.computeIfAbsent(e.getDepartment(), k -> new ArrayList<>()).add(e);
}

// After
Map<String, List<Employee>> byDept = employees.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Employee::getDepartment));

적용 기준

적용 대상

  • 컬렉션 순회 + 필터링/변환/집계/검색 패턴
  • 중간 변수(result, total, found)에 결과를 누적하는 루프
  • 플래그 변수(boolean found = false)로 제어하는 루프
  • 중첩 루프에서 내부 루프가 독립적 검색/필터인 경우
  • computeIfAbsent + add 패턴의 그룹핑 루프

적용 제외

  • 부수효과가 핵심인 루프: DB 저장, 로깅 등 각 요소마다 side effect 수행 (forEach로만 바꾸는 것은 가치 없음)
  • 인덱스 기반 접근 필수: list.get(i-1) 비교, 인접 요소 참조 등
  • break/continue 조건이 복잡: Stream으로 변환하면 오히려 난해
  • 성능 크리티컬 루프: primitive 배열 대량 처리 등 Stream 오버헤드가 문제
  • Java 8 미만 프로젝트: Stream API 사용 불가
  • 단순 forEach 전환: for → stream().forEach()는 가독성 이점 없음

OUTPUT FORMAT

실행 절차

공통 골격(대상 파일 수집 → 후보 제시(계열별 승인 규칙) → 적용 → 테스트 → 커밋/되돌리기, 브랜치·PR이 필요한 조건)은 이 스킬 디렉터리 기준 ../../references/refactoring-procedure.md가 정본이다. 아래는 이 기법에 고유한 부분만 규정한다.

후보 식별 (공통 절차 2단계)

  • 루프 패턴 탐지:
    • new ArrayList<>() + for + add() → filter/map + toList
    • int/long sum = 0 + for + += → mapToInt + sum
    • T acc = 항등원 + for + 재대입 누적 (BigDecimal 등 객체 타입) → map + reduce(항등원, 누적 연산)
    • T found = null + for + break → filter + findFirst
    • boolean flag = false + for + break → anyMatch/noneMatch
    • computeIfAbsent + for → groupingBy
  • 각 후보에 대해:
    • 파일명 및 라인 번호
    • 변환 유형 (필터링/집계/검색/존재확인/그룹핑)
    • Before/After 코드 미리보기

후보 제시 예시 (공통 절차 3단계)

발견된 후보 3개:

1. OrderService.java:30-36
   유형: 필터링 + 변환
   → orders.stream().filter(...).map(...).toList()

2. ReportService.java:50-55
   유형: 집계 (합계)
   → items.stream().mapToInt(...).sum()

3. UserService.java:20-27
   유형: 검색
   → users.stream().filter(...).findFirst()

→ 승인 없이 적용 (Tidy 계열)

리팩토링 적용 (공통 절차 4단계)

  • 루프를 해당 Stream Pipeline으로 변환
  • 중간 변수/플래그 변수 제거
  • 필요시 import 추가 (java.util.stream.Collectors 등)

커밋 메시지: refactor: replace loop with pipeline in <클래스명> (공통 절차 6단계)

출력 예시

완료: Replace Loop with Pipeline

변경 내용:
- OrderService.java:30-36
  필터링+변환: for+if+add → stream().filter().map().toList()

- ReportService.java:50-55
  집계: for+if+= → stream().filter().mapToInt().sum()

테스트: 모든 테스트 통과 (23 tests)
커밋: refactor: replace loop with pipeline in OrderService, ReportService

FAILURE CONDITIONS

공통 실패 조건(계열별 승인 규칙 위반, 테스트 실패 방치, 테스트 수정, 커밋 단위, git add -A, heredoc 한글 메시지)은 ../../references/refactoring-procedure.md에 있다. 아래는 이 기법에 고유한 것만.

  • 부수효과가 핵심인 루프를 단순 forEach로 변환함
  • Stream으로 변환하여 오히려 가독성이 떨어짐
  • 인덱스 기반 접근이 필요한 루프를 변환함