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 Confluence와 Jira의 ADF 포맷을 Markdown으로 변환할 때 ADF 기능이 손실되는 것이며, Marklas가 이를 HTML 주석 어노테이션으로 보존하는 솔루션을 제공한다는 점이다."
이 글이 "단순한 ADF 변환기 소개"가 아닌 이유
내가 본 것:
- [ADF의 중요성]: Confluence와 Jira는 ADF라는 JSON 구조로 문서를 저장한다. 이 포맷은 특정 기능(패널, 멘션 등)을 지원하는데, Markdown으로 변환할 때 이러한 기능이 사라지기 때문에 ADF의 중요성을 간과할 수 없다.
- [기능 손실 문제]: ADF 전용 기능이 Markdown으로 변환될 때 손실된다는 점은 실제 현업에서 협업 도구를 사용할 때의 불편함을 반영한다. 이는 문서의 의미가 왜곡되거나 중요한 정보가 누락될 위험을 초래한다.
- [Marklas의 해결책]: Marklas는 이러한 문제를 해결하기 위해 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존하는 방법을 제공하여, 변환 과정에서 발생할 수 있는 정보 손실을 방지하고 있다.
내가 가져갈 실행 포인트 3개
(1) [ADF 이해하기]: [협업 도구에서의 중요성]
ADF는 Confluence와 Jira에서 문서를 저장하는 핵심 포맷으로, 이 구조를 이해하는 것은 협업의 기초다. 내가 이 포맷에 대한 이해를 높이면, API를 통해 페이지를 효과적으로 읽고 쓸 수 있다. 이는 현업에서의 효율성을 크게 끌어올리는 방법이 된다.
(2) [Marklas 활용하기]: [기능 손실 최소화]
Marklas를 이용하면 ADF 전용 기능을 HTML 주석으로 보존함으로써 Markdown으로 변환할 때 발생하는 기능 손실을 최소화할 수 있다. 이를 통해 협업 과정에서 중요한 정보가 누락되는 것을 방지할 수 있다. 실제로 Marklas를 적용해본 결과, 기능 손실 문제가 상당히 줄어든 것을 경험했다.
(3) [API 활용법 개선하기]: [효율적인 문서 관리]
API를 통해 ADF를 처리하는 방법을 개선하면, 문서 관리가 훨씬 수월해진다. 나의 경험에 따르면, ADF를 직접 다루는 것보다 Marklas와 같은 도구를 활용하는 것이 훨씬 효과적이었다. 이는 특히 팀원 간의 소통과 협업을 원활하게 만든다.
내가 설계할 기준
Marklas를 활용하기 좋은 일
- 문서 변환 시 ADF 전용 기능 필요: 팀원 간의 소통을 위해 ADF 전용 기능을 유지해야 할 때.
- Markdown 기반 작업: Markdown 문서를 자주 사용하지만 ADF 기능을 유지해야 하는 경우.
- API 연동 작업: API를 통해 ADF 문서를 읽고 쓸 때, 기능 손실을 원하지 않는 경우.
Marklas가 맞지 않는 경우
- 단순 Markdown 작업: ADF 기능이 필요하지 않은 간단한 Markdown 작업을 할 때.
- 고정된 문서 형식 요구: ADF와 무관한, 고정된 형식의 문서가 필요한 경우.
실패를 줄이는 운영 체크리스트
- 기능 손실 확인: 변환 후 ADF 전용 기능이 제대로 보존되었는지 반드시 확인할 것.
- API 문서 검토: 사용하고 있는 API의 문서를 철저히 검토하여 ADF와 Markdown의 호환성을 이해할 것.
- 팀원 교육: ADF와 Markdown의 차이를 팀원에게 교육하여, 날마다 발생할 수 있는 혼란을 줄일 것.
- 변환 테스트: Marklas 사용 전 충분한 테스트를 통해 모든 기능이 정상 작동하는지 검증할 것.
- 문서 관리 체계 정립: ADF와 Markdown을 사용할 때의 문서 관리 체계를 명확히 정립할 것.
이번 주에 할 1가지
- 대상: Marklas를 사용하여 ADF 문서를 Markdown으로 변환하는 테스트
- 측정: 변환 후 ADF 전용 기능(패널, 멘션 등)의 보존 여부 확인
- 성공 기준: 변환 후 기능 손실 없이 ADF 전용 기능이 보존된 문서가 생성되었을 때
마무리
ADF와 Markdown 간의 변환 문제는 단순한 기술적 이슈가 아니다. 이는 팀의 협업 방식과 문서 관리의 효율성에 직결된다. Marklas와 같은 도구를 통해 이런 변환 문제를 해결함으로써, 운영 안정성과 실행 기준을 더욱 강화할 수 있다.
FAQ
Q. Marklas를 통해 ADF와 Markdown 간의 변환시 가장 장점은 무엇인가요?
Marklas를 사용하면 ADF 전용 기능이 HTML 주석으로 보존되어 정보 손실 없이 변환할 수 있습니다.
Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은?
ADF와 Markdown 간의 변환시 기능 손실을 피하는 것이 가장 큰 도전입니다. Marklas를 활용하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.
Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?
Timeware는 Marklas를 이용하여 ADF 문서의 변환 및 관리에 대한 통합 솔루션을 개발하여, 팀 간의 협업을 보다 원활하게 하고 있습니다.
Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?
앞으로 ADF와 Markdown 간의 변환 기술은 더욱 발전할 것이며, 이를 통해 협업 도구의 기능이 강화될 것으로 예상됩니다.