Show GN: AI로 번역한 앵귤러 공식 문서
(angular-kr-docs.web.app)안녕하세요! 최근 앵귤러 프로젝트에 합류하면서 한글 자료 부족으로 어려움을 겪었어요.
그래서 오픈소스 AI 번역 프로젝트를 활용해 앵귤러 공식문서를 단 5시간 만에 한글화 후 배포까지 해보았답니다.
현재는 대부분 AI로 초벌 번역만 진행한 상태입니다!
번역 진행 상황
- 300개 가량의 md 파일 번역 완료
- HTML 파일 등 자동으로 번역되지 않은 파일을 추가로 번역 중
- 코드 예제와 함께 핵심 개념을 한글로 이해할 수 있음
- 영어 원문과 동일한 구조로 필요한 내용을 쉽게 찾을 수 있음
사실 번역한 앵귤러 문서를 소개하기 위해 Show GN 카테고리를 이용할지, 번역 도구를 소개하기 위해 뉴스 카테고리를 이용할지 고민했어요.
앵귤러를 이용하는 사람이 많진 않겠지만 혹시나 한글 자료를 찾는 분들에게 도움이 될 수 있을까 싶어 Show GN을 선택했습니다!
사용한 도구
"ai-markdown-translator" 라는 작은 프로젝트를 발견했는데 예상보다 훌륭한 결과물이 나왔어요.
꽤 마음에 들어서 프로젝트에 기여하고자 저장소를 포크해 코드를 수정해보는 중이에요.
장점
- 마크다운 문서 번역에 특화된 오픈소스 프로젝트
- 폴더 내 특정 확장자의 파일을 재귀적으로 번역 가능
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npx ai-markdown-translator -i . -e md -l "Korean" --log라는 명령어를 이용해 한 번에 번역 - 문법 구조와 마크다운 포맷을 대부분 보존하며 번역
- MD 컨텐츠를 기반으로 페이지를 만드는 기술 문서에 적합한 도구
한계점
- Signal을 '신호'로 번역하는 등 전문 용어의 직역이 아쉬움
- 일부 파일 참조 경로가 잘못 변경되는 문제를 발견
- 초벌 번역 수준으로 개선이 필요한 부분들이 있어요
번역 및 배포 과정
- 앵귤러 공식 문서 저장소를 클론
- 명령어 실행 후 2시간 후 300개 가량의 파일 번역 완료
- 잘못된 파일 참조 경로 수정
- 기존 앵귤러 프로젝트의 Firebase 설정 참고하여 배포 진행
아직 다듬어야 하는 부분이 많아 차차 검토하고 수정해야겠지만 투자한 시간에 비해 결과물이 꽤 괜찮았던 것 같아요.
MD 형식으로 작성된 기술 문서를 번역하고 싶으신 분들께 테스트해보시길 추천드립니다!!
긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 좋은 하루 되세요!! ❤️🔥