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 형식의 문서를 Markdown으로 변환할 때 발생하는 데이터 손실입니다. Marklas를 통해 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존함으로써, 이 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.
이 글이 "[X]"이 아닌 이유
이 글의 핵심은 단순히 변환 기능의 소개가 아니라, ADF와 Markdown 간의 변환 시 발생할 수 있는 실질적인 데이터 손실 문제와 이를 해결하기 위한 구체적인 방법입니다.
내가 본 것:
- [ADF 저장 구조]: Confluence와 Jira가 문서를 ADF라는 JSON 구조로 저장한다는 점은, API를 통해 이 데이터를 직접 다뤄야 한다는 것을 의미합니다. 이는 개발자가 ADF 구조를 이해하고 이를 올바르게 처리해야 한다는 부담을 줍니다.
- [기능 손실 문제]: ADF 전용 기능인 패널, 멘션, 컬러텍스트 등은 Markdown으로 변환할 때 손실된다는 사실은 실무에서 매우 중요한 이슈입니다. 이러한 기능이 손실되면 문서의 의미와 가독성이 감소하게 됩니다.
- [HTML 주석 어노테이션]: Marklas가 제공하는 HTML 주석 어노테이션 방식은 ADF의 특정 기능을 보존할 수 있는 장점이 있습니다. 이는 변환 후에도 원본 문서의 중요한 요소들이 유지될 수 있다는 것을 의미합니다.
내가 가져갈 실행 포인트 3개
(1) [ADF 이해하기]: [문서 구조 파악]
코드와 API를 다루는 엔지니어라면 ADF의 JSON 구조를 이해하는 것이 필수입니다. ADF가 어떻게 데이터를 저장하고 있는지를 알면, 변환 과정 중 발생할 수 있는 문제를 미리 예측하고 대비할 수 있습니다.
(2) [변환 도구 사용하기]: [Marklas의 도입]
Marklas를 사용하면 ADF 전용 기능을 HTML 주석 형식으로 보존할 수 있습니다. 이를 통해 변환 과정에서 발생하는 데이터 손실을 최소화할 수 있으므로, 실무에서 적절한 도구를 사용하는 것이 매우 중요하다는 점을 느꼈습니다.
(3) [변환 테스트 진행하기]: [실제 환경에서 검증]
변환 도구를 도입한 후에는 반드시 테스트를 통해 결과를 검증해야 합니다. ADF에서 Markdown으로 변환한 문서가 원본과 같은 품질을 유지하는지 확인하는 과정이 필요합니다. 이를 통해 기업의 문서 품질을 보장할 수 있습니다.
내가 설계할 기준
Marklas를 통해 ADF 문서를 Markdown으로 변환하는 것이 유리한 경우
- 팀 내 문서 협업이 필요한 경우
- API를 통해 문서의 자동화를 진행하는 환경
- 다양한 기능을 가진 문서를 외부에 배포해야 하는 경우
Marklas를 통한 변환이 맞지 않는 경우
- 단순한 텍스트 변환만 필요한 경우
- ADF의 특정 기능이 중요하지 않은 경우
실패를 줄이는 운영 체크리스트
- 변환 과정에서 ADF의 기능 손실이 발생하지 않도록 충분히 검토할 것.
- Marklas의 기능을 철저히 이해하고 활용할 것.
- 변환된 문서를 테스트하여 품질을 검증할 것.
- ADF와 Markdown의 차이를 명확히 파악할 것.
- 팀원과의 소통을 통해 변환 과정에 대한 이해도를 높일 것.
이번 주에 할 1가지
- 대상: Marklas를 이용한 ADF 문서 변환 테스트
- 측정: 변환된 문서의 원본 대비 데이터 손실 여부
- 성공 기준: 변환 후 검토 시 주요 기능이 원본과 동일하게 보존되어 있을 때
마무리
Marklas를 활용한 ADF와 Markdown 간의 변환은 데이터 손실 문제를 해결할 수 있는 유용한 방법입니다. 문서 품질을 보장함으로써, 팀 간 협업을 원활하게 하고, 고객에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있습니다. Timeware는 언제나 문제 해결을 위해 최선을 다하고 있습니다.
FAQ
Q. Marklas의 주요 기능은 무엇인가요?
Marklas는 ADF 전용 기능을 HTML 주석 어노테이션으로 보존하여 Markdown으로 변환하는 기능을 제공합니다.
Q. 실무 적용 시 가장 많이 막히는 부분은 무엇인가요?
주로 ADF의 특정 기능이 Markdown으로 변환될 때 손실되는 부분이 가장 큰 어려움입니다. 이를 미리 파악하고 대비하는 것이 중요합니다.
Q. Timeware는 이것을 어떻게 활용하나요?
Timeware는 ADF 문서의 자동화를 위해 Marklas를 적극적으로 활용하고 있으며, 이를 통해 문서 품질을 높이고 있습니다.
Q. 이 흐름은 앞으로 어떻게 전개될까요?
앞으로 ADF 형식의 문서 변환 기술은 더욱 발전할 것이며, 문서의 품질을 보장하는 다양한 도구들이 개발될 것으로 예상합니다.