Show GN: AI로 번역한 앵귤러 공식 문서

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
• npx ai-markdown-translator -i . -e md -l "Korean" --log 라는 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

1. 앵귤러 공식 문서 저장소를 클론
2. 명령어 실행 후 2시간 후 300개 가량의 파일 번역 완료
3. 잘못된 파일 참조 경로 수정
4. 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!! ❤️‍🔥

GitHub 저장소