Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기
Confluence와 Jira는 문서를 ADF(Atlassian Document Format)라는 JSON 구조로 저장합니다. API로 페이지를 읽고 쓸 때 이 포맷을 직접 다뤄야 하는데, 패널·멘션·컬러텍스트 같은 ADF 전용 기능은 Markdown으로...
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요약
Confluence와 Jira는 문서를 ADF(Atlassian Document Format)라는 JSON 구조로 저장합니다. API로 페이지를 읽고 쓸 때 이 포맷을 직접 다뤄야 하는데, 패널·멘션·컬러텍스트 같은 ADF 전용 기능은 Markdown으로...
Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기
원문: [Show GN: [Marklas] Markdown Atlassian Document Format(ADF) 양방향 변환기](https://news.hada.io/topic?id=27281) (GeekNews Topic, 2026-03-07)
오늘의 결론
"내가 오늘 해결하고 싶은 문제는 ADF 전용 기능을 Markdown으로 변환할 때 발생하는 데이터 손실 문제이며, Marklas를 통해 HTML 주석 어노테이션으로 보존할 수 있다는 점이다."
이 글이 "마크다운 변환기의 필요성"이 아닌 이유
내가 본 것:
- [ADF 저장 방식]: Confluence와 Jira는 문서를 ADF라는 JSON 구조로 저장한다. 이 포맷을 다루기 위해서는 API를 통해 직접 읽고 써야 하는데, 이는 통상적인 Markdown 방식과는 차별화된 접근 방식이다. ADF의 구조를 이해하지 못하면 API 활용이 복잡해질 수 있다.
- [데이터 손실 문제]: ADF 전용 기능인 패널, 멘션, 컬러텍스트는 Markdown으로 변환할 때 손실된다. 따라서 중요 정보를 잃지 않기 위해서는 변환 과정에서 데이터 구조를 유지하는 것이 필수적이다. 운영 중 이러한 데이터 손실로 인해 문서 내용이 불완전해질 위험이 크다.
- [HTML 주석 어노테이션]: Marklas는 이러한 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존한다. 이는 ADF에서 Markdown으로 변환할 때 발생하는 데이터 손실 문제를 해결하는 혁신적인 접근 방식으로, 실제로 다양한 엔지니어링 팀에게 유용할 수 있다.
내가 가져갈 실행 포인트 3개
(1) [데이터 구조의 중요성]: [변환 시 데이터 보존]
ADF 구조를 이해하고 변환할 때 데이터 손실을 방지하는 것이 매우 중요하다. 문서에서 멘션이나 패널과 같은 기능을 유지하려면, 이러한 요소들을 HTML 주석으로 보존해야 한다는 점을 명심해야 한다. 이는 팀 간의 협업에서 중요한 정보가 누락되지 않도록 하는 기본적인 원칙이다.
(2) [API 활용의 복잡성]: [정확한 이해와 실행]
API를 통해 ADF 포맷을 다룰 때, 구조에 대한 명확한 이해가 필요하다. ADF는 일반적인 Markdown 형식과 다르기 때문에, 이를 정확히 처리하지 않으면 문서의 유용성이 크게 감소한다. 따라서, 팀 내에서는 ADF에 대한 교육이나 워크샵을 진행하여 API 사용 능력을 높여야 한다.
(3) [HTML 주석 활용]: [효율적인 변환 프로세스]
Marklas와 같은 도구를 활용하여 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존하는 것은 매우 효율적이다. 이를 통해 문서 변환 시 발생할 수 있는 데이터 손실 문제를 해결할 수 있으며, 팀의 작업 효율성을 크게 개선할 수 있다. 새로운 도구를 도입할 때는 반드시 팀원들과의 사전 교육이 필요하다.
내가 설계할 기준
Marklas를 활용하기 좋은 일
- ADF와 Markdown을 동시에 사용하는 프로젝트
- 문서의 구조적 요소를 유지해야 하는 협업 환경
- API를 통해 문서를 자동화하여 처리하는 상황
Marklas가 맞지 않는 경우
- 단순한 텍스트 변환만 필요한 경우
- ADF 기능을 거의 사용하지 않는 프로젝트
실패를 줄이는 운영 체크리스트
- ADF 구조를 충분히 이해하지 않고 변환을 시도하지 말 것
- 변환 후 데이터 손실이 발생하지 않았는지 반드시 검증할 것
- 팀원들에게 Marklas의 사용법을 철저히 교육하지 않을 것
- API 호출 시 예상되는 응답 구조를 사전 검토하지 말 것
- 문서 변환 후, 팀원 간의 피드백을 받지 않을 것
이번 주에 할 1가지
- 대상: Marklas를 사용하여 ADF 문서를 Markdown으로 변환 테스트
- 측정: 변환 후 문서의 데이터 손실 여부 확인
- 성공 기준: 변환된 문서에서 ADF 전용 기능이 모두 HTML 주석으로 보존되었음을 확인하는 것
마무리
문서 변환에서 데이터 손실 문제는 운영의 안정성을 저해할 수 있는 중요한 요소이다. Marklas와 같은 도구를 통해 ADF 전용 기능을 효과적으로 보존할 수 있다면, 팀의 협업 효율성도 증가할 것이다. 이를 통해 Timeware는 고객에게 더 나은 솔루션을 제공할 수 있게 된다.
FAQ
Q. ADF 전용 기능을 Markdown으로 변환할 때 가장 자주 생기는 문제는 무엇인가요?
Markdown으로 변환할 때 ADF의 특정 기능(예: 멘션, 패널 등)이 손실되는 문제가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 HTML 주석 어노테이션을 활용하는 것이 중요합니다.
Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?
팀원들이 ADF와 Markdown의 차이를 이해하지 못하거나 변환 후 데이터 손실을 확인하지 않는 경우가 많습니다. 따라서 교육과 검증 절차가 필수적입니다.
Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?
Timeware는 ADF를 주로 사용하는 고객사와의 협업에 Marklas를 활용하여 문서 변환 시 데이터 손실 문제를 해결하고 있습니다. 이를 통해 고객의 문서 작업 효율성을 높이고 있습니다.
Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?
문서 협업 툴의 발전과 함께 ADF와 같은 특수 형식에 대한 지원이 더욱 강화될 것으로 보입니다. 따라서 Marklas와 같은 도구의 중요성이 더욱 증가할 것입니다.