Obsidian, Notion API 임포터 와 Databases to Bases 변환기 개발에 $5000 Bounty 걸어

(github.com/obsidianmd)

1P by GN⁺ 13시간전 | ★ favorite | 댓글 2개

Obsidian Importer는 현재 Notion에서 HTML을 마크다운으로 변환하지만 Databases 복원이 불가능함
신규 임포터는 Notion API를 이용해 데이터베이스를 .base(YAML) 파일로 변환하도록 설계되어야 함
변환 시 Obsidian 마크다운, 테이블, 체크리스트, 이미지 첨부 등을 지원해야 함
프로젝트는 $5,000 현상금과 30일 이내 개발 기한 조건이 있음
데이터베이스 뷰 및 속성의 부분적 지원과 제한 사항 분석 및 구현 방식이 필요

Obsidian Importer 플러그인에서 Notion의 Databases 데이터를 Obsidian의 Bases(.base 파일, YAML 포맷)로 변환하는 Notion API 임포터 개발 현상금 제안
기존 Importer 플러그인은 Notion HTML 내보내기만 지원하며, 데이터베이스 정보를 복구할 수 없음
새로운 임포터로 Notion API를 직접 활용하여 해당 한계를 해결하고자 함

주요 내용 및 요구사항

현상금(Bounty): 해당 기능 구현을 위한 현상금은 $5,000이며, 개발 기한은 30일임
적용범위:
- Notion API(integration token) 활용 및 2025-09 신규 data source object를 반영
- 데이터베이스, 테이블, 체크리스트 등 다양한 Notion 구조를 Obsidian 마크다운 포맷으로 변환 지원
- 이미지나 첨부 파일 자동 임베딩 및 사용자가 지정한 위치에 첨부물 저장 지원
- 마크다운 내의 링크, 첨부물 경로 등은 Obsidian 설정에 따라 처리 필요
테스트 케이스: 확실한 검증 위해, 재현 가능한 Notion 테스트 데이터 또는 테스트 계정 제공 필요

Databases to Bases 변환 전략

Notion의 Database와 Obsidian의 Base 구조가 다르므로, 사전 구조 분석 및 전략 수립 요구
- Notion Database: 처음엔 비어 있으나, Obsidian Base는 모든 파일을 포함한 뒤 필터로 좁혀감
분석 항목:
- 임포트 가능한 database 기능: 뷰, 컬럼, 그룹, 요약, 수식 등
- 임포트 불가 항목과 적절한 대체(fallback) 방법: 예를 들어 캘린더 뷰, 칸반 등
구체적인 임포트 방식 및 기능 제한점 명확화 필요

기여 및 참여 지침

Importer 코드와 Notion API 구조에 대한 선행 탐색 중요
상세 구현 방법 및 제한 조건(Obsidian plugin의 범위 내)을 제안서에 포함해야 함
기여 관련 자세한 내용은 Contribution guideline 참고

기타 메타정보 및 활동 로그

본 이슈는 "bounty"와 "notion" 레이블이 부착됨
처음에 건 현상금에서 증액 ($2,000 → $5,000)함

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dicebattle 12시간전 [-]

바운티인지 외주요청인지... 제목보고 두 눈을 의심했네요.

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GN⁺ 13시간전 [-]

Hacker News 의견

내 프로젝트에 바운티를 걸어본 경험이 꽤 괜찮았음
- https://github.com/orgs/com-lihaoyi/discussions/6
  이 스레드를 보면, 저는 약 5-6만 달러 정도 바운티로 지급했음 (정확한 금액은 아니고, 일부는 제가 스스로 해결해서 지급하지 않았고, 일이 예정보다 클 때 추가로 지급하기도 했음)
  그 비용만큼 작업도 많이 진행되었음
  물론 품질이 떨어지는 결과물도 있고, 리뷰에 시간도 꽤 들며, 모든 작업이 바운티에 적합한 것은 아니었음
  하지만 이미 관심 있는 유저와 협업자가 있는 경우, 500~1000달러 정도 현금만 있어도 단순한 호기심을 행동으로 옮길 동기부여가 충분히 생김
  500~1000달러를 주고 내 일주일을 절약할 수 있다면(그리고 맥락 전환까지 고려하면), 그만한 값어치라고 생각함
  바운티가 생계를 책임질 정도는 분명히 아니고, FAANG 등에서 연 100만 달러를 받는 동료들과 비교할 수준도 아님
  그냥 감사의 표시로서, 월급에서 들어오는 돈과는 질적으로 다른 느낌임
- 바운티를 이렇게 운영하는 방식이 일반적인지 궁금함
  즉, 지원자를 받아서 한 명을 선정해서 수행하게 하는 건지, 아니면 보통 요구사항과 바운티만 명확히 해서 제출된 작업 중에서 우승자를 선정하는 건지 헷갈림
  전자는 스펙 작업(spec work)을 요청하는 느낌이 약해서 그 방법을 택했을 수 있을 것 같음
- 프로젝트를 잠깐 살펴봤을 때 상업적 목적이나 그 일부로 보이지 않았음
  대체 왜 이런 작업에 돈을 써서 바운티를 걸었는지 동기가 궁금함
  보통 이런 바운티는 기업들이 상호운용성이나 통합을 위해 필요한 오픈소스 기능을 위해서 많이 쓰는 걸로 알고 있음
몇 년 전에 Notion에서 Obsidian으로 변환하는 스크립트를 만든 적이 있음
그때는 Bases가 없었으므로 데이터베이스는 그냥 csv로 바꿨음
의존성 없는 파이썬 스크립트라서, Notion 노트를 마크다운 zip으로 내보낸 뒤, 링크 및 특이한 이름을 전부 손봐주는 과정이 필요했음(단, Notion이 모든 링크를 마크다운 링크로 내보내지 않아서 아쉬운 점이 있었음)
오늘 보니 Obsidian에 API가 생겼다는 걸 알게 됨
하지만 아직도 Notion의 “페이지를 마크다운으로 다운로드” 기능 쓰는 게 더 쉽지 않나 생각됨
Notion은 유저가 플랫폼을 떠나게 할 수 있는 API는 매우 탐탁지 않게 여길 것이고, 오히려 방해하려고 할 수도 있음
하지만 “노트 마크다운으로 다운로드”는 사용자 서비스라서 쉽게 없애지 않을 것 같음(최근 오프라인 모드가 늦게 생긴 것도 참고 사항임)
- 저는 Notion에서 일하고 2019년 채용과정 중에 html export를 개발했던 경험이 있음(개인 의견임)
  Notion과 Obsidian 양방향 동기화가 있었으면 정말 좋겠음
  Notion은 온라인 협업, Obsidian은 파일 기반 개인화 소프트웨어 커스터마이징에 특화되어 있어서, 각자의 강점을 가진 도구임
  두 도구가 반드시 완벽히 연동될 필요는 없지만, 함께 쓰면 취약점 없이 시너지를 낼 수 있을 것 같음
  바라는 점은 Notion의 마크다운 내보내기에 YAML frontmatter 옵션을 곁들이는 것임
  시간이 조금 나면 오늘 한번 도전해 볼 생각임
  다만, 진짜 완전한 양방향 동기화는 체인지 트래킹과 머지 등 복잡한 구조가 필요해서 주말 프로젝트로는 감당하기 힘듦
많은 분들이 LLM을 활용한 개발에 부정적이지만, 저는 꽤 잘 맞는 케이스라고 생각함
Notion API와 Obsidian 간의 차이가 많아서 단순히 한 번에 완성하긴 어렵다고 봄
하지만 LLM은 다양한 엣지케이스를 나열하고, Codex나 Claude Code 같은 툴로 이런 과제에 적합한 능력을 가짐
Obsidian 팀이나 유지보수자가 LLM으로 구현해보길 적극 추천함
제 경험상 비용도 100~1000달러 선이고, 추가 문맥(테스트, 문서 등)은 향후 API 변경 때 큰 도움이 됨
- 개인 경험으로, Obsidian과 Notion 데이터베이스 동기화 스크립트를 몇 달 전 직접 써봤음
  초반에는 AI의 도움을 받았지만, 금방 Notion API가 얼마나 난잡한지 깨달았고, LLM이 엣지케이스 처리에서 얼마만큼 쉽게 막히는지도 경험함
  AI로 API의 첫 고비를 넘기는 데는 좋지만, 마지막에는 사람이 직접 손봐야 만족스러운 결과가 나옴
- LLM은 데이터 마이그레이션에 훌륭하고, 각종 API 탐색에도 좋음
  한 달 전에는 회사 웹사이트와 블로그를 Framer에서 Astro로 LLM 도움으로 옮겼음
  최근 주말에는 Grafana 대시보드 데이터를 요약하는 작업도 LLM으로 했음
  LLM은 가설 검증, 반복적인 코드 실행, 결과 확인 등에서 무한히 생산적임
  다만, 항상 어려운 건 결과가 완전하고 허구나 기본값이 들어간 부분이 없는지 체크하는 일과 코드 품질 유지임
  Claude Code를 사용할 때는 주로 리팩토링에 많은 시간을 씀
  구체적인 툴링, 추상화 지식이 필요하다고 느낌
- 실제로 누군가 시도 중임:
  https://github.com/obsidianmd/obsidian-importer/pull/424
- LLM 홍보 논리를 잘 모르겠음
  프롬프트만으로 5만 달러를 벌 수 있다 생각한다면 직접 해서 보여달라고 말하고 싶음
  주식 트레이더들이 ‘당신도 벌 수 있다’며 강좌 파는 풍경과 다를 것 없음
  모두가 LLM을 어느 정도 활용하긴 하지만, Hacker News가 희망에 찬 프롬프트 엔지니어로 넘쳐나는 것 같음
  결과로 경쟁하고, PoC만 반복 말고 실제 제품으로 보여주었으면 함
이미 누군가 깃허브 바운티를 자동으로 훑는 에이전트를 만들어서 자동 솔루션을 푸쉬하는 상황이 있을 것 같음
착한 마음으로 바운티를 내는 사람들에게 거대한 스팸의 원천이 될 것 같아 약간 걱정임
- 최근 제가 유지하는 프로젝트에 AI가 생성한 PR을 처음 받았는데, 꽤 스트레스였음
  PR 설명이 매우 상세하고 구조도 좋아서 처음에 기대했지만, 실제 변경사항은 여기저기 흩어져 있었음
  경험 많은 사람이 이렇게 설명을 쓸 정도면 PR을 쪼개서 올렸을 텐데, 그게 아니었음
  코드는 괜찮아 보이다가, UI 컴포넌트 생성코드를 주석 처리하고 “이제 X가 필요하다”고만 남긴 걸 보고 실망했음
  이 컴포넌트는 앱 전체 설정을 감싸는 거였는데, 단순히 주석 처리만 되고 기능은 통째로 빠져버렸음
  그래도 PR의 일부는 꽤 쓸 만했기 때문에 개발자가 그 이후를 이어서 수동으로 손봐야 했음
  무엇보다 “대부분 AI가 만든 코드”라고 인정하는 문화가 생겼으면 함
  저는 이런 도구에 거부감은 없지만, 코드를 대할 때 확실히 접근법이 달라짐
  사람에게 쉬운 일은 AI에겐 어렵고, 반대도 마찬가지임
예전에 Notion API를 사용해 오픈API 문서 생성기를 만든 적 있었음
그 경험으로, 이 바운티에 도전할 분이 있다면 연민을 보냄
Notion API는 통합도 힘들고 제한도 많아서, 실제 Notion UI와 기능 격차도 큼
저도 Notion API 코드를 많이 써봤지만, 5,000달러 바운티는 충분하지 않음(절반은 농담임)
그래도 오픈소스 바운티가 더 많아졌으면 좋겠다고 생각함
- 이와 비슷한 바운티들도 몇 가지 있음
  1. Tenstorrent: https://github.com/tenstorrent/tt-metal/… (200~3,000달러)
  2. microG: https://github.com/microg/GmsCore/issues/2994 (10,000달러 바운티)
  3. Li Haoyi: https://github.com/orgs/com-lihaoyi/discussions/6 (여러가지 바운티, 이미 위에서 언급됨)
  4. Algora: https://algora.io/bounties (상업용 오픈소스 바운티 호스팅 플랫폼)
Obsidian이 오픈소스는 아니지만, 커뮤니티 분위기가 매우 반(反) 대기업 느낌임
그런데 이런 식으로 유저 기반을 착취(exploit)하는 게 점점 늘어나는 느낌임
어쩌면 바운티 세계를 잘 몰라서 오해일 수도 있지만, 낯설게 느껴짐
- 어떻게 착취적이라고 보는지 궁금함
comma.ai도 오픈 바운티를 운영 중이고, 이런 방식이 점점 보편화되는 것 같음
https://github.com/orgs/commaai/projects/26/views/1
- comma.ai와 Tinygrad(둘 다 George Hotz가 시작)에서는 바운티를 먼저 풀어본 지원자만 채용함
  https://tinygrad.org/#worktiny
기존 Obsidian vault 내의 모든 dataview를 Bases로 변환하는 가장 쉬운 방법이 궁금함
- DataView가 Bases보다 기능이 훨씬 강력하기 때문에, “모든 dataview 변환”은 사실상 불가능하다고 생각함
- 커뮤니티에서 만든 Dataview to Bases 스크립트가 있음
  https://github.com/Quorafind/Bases-Toolbox
"Importer 코드베이스랑 Notion API를 미리 탐색한 경우에만 지원하세요"
라는 조건을 보니 5,000달러가 그다지 매력적으로 들리지 않음
- 둘 다 프로젝트 경험이 이미 있다면, 오히려 별거 아닐 수도 있을 것 같음
  누군가 시간만 된다면 최적의 후보일 듯
- 왜 그렇게 느끼는지 궁금함
  광범위한 경험이 필요하다는 말이 아니라, 예상되는 어려움을 모르는 지원자를 미리 걸러내려는 의도로 보임

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