AI 기반 마크다운 분석의 장점
더 스마트하고 빠르며 정확한 마크다운 마인드맵 변환
마크다운 구조 인식
제목, 목록, 링크, 코드 블록 등 마크다운의 모든 구조적 요소를 정확하게 분석하여 의미 있는 마인드맵을 생성합니다.
계층 구조 보존
마크다운의 제목 계층(H1, H2, H3...)을 그대로 마인드맵의 브랜치 구조로 변환하여 논리적 흐름을 유지합니다.
링크 관계 매핑
마크다운 내의 링크와 참조를 분석하여 개념 간의 연결 관계를 시각적으로 표현합니다.
다국어 마크다운 지원
한국어, 영어, 중국어, 일본어 등 다양한 언어로 작성된 마크다운 문서를 처리할 수 있습니다.
실시간 변환
마크다운 콘텐츠를 실시간으로 마인드맵으로 변환하여 즉시 시각적 구조를 확인할 수 있습니다.
자동 최적화
복잡한 마크다운 구조를 가장 이해하기 쉬운 마인드맵 레이아웃으로 자동 최적화합니다.
작동 방식
4단계로 마크다운을 아름다운 마인드맵으로 변환
마크다운 입력
변환하고 싶은 마크다운 내용을 입력하거나 파일을 업로드합니다. 개인 노트, 문서, 위키, README 등 모든 마크다운 콘텐츠가 가능합니다.
구조 분석
AI가 마크다운의 제목, 목록, 링크, 코드 블록 등을 분석하여 최적의 마인드맵 구조를 결정합니다.
마인드맵 생성
마크다운의 계층 구조를 그대로 반영한 아름다운 마인드맵이 자동으로 생성됩니다.
편집 및 내보내기
생성된 마인드맵을 원하는 대로 편집하고 PowerPoint, PDF, Word, PNG 등 다양한 형식으로 내보냅니다.
실제 동작 확인
AmyMind가 어떻게 마크다운을 전문적인 마인드맵으로 변환하는지 확인하세요
AmyMind vs 기존 방법
AI 기반 접근 방식이 기존 마크다운 처리보다 우수한 이유
| Feature | 기능 | AmyMind | 기존 방법 |
|---|---|---|---|
| 마크다운 구조 인식 | |||
| 계층 구조 유지 | |||
| 링크 관계 매핑 | |||
| 실시간 처리 | |||
| 코드 블록 처리 |
자주 묻는 질문
AI 마크다운을 마인드맵 변환에 대해 궁금한 점들
어떤 마크다운 문법을 지원하나요?
CommonMark와 GitHub Flavored Markdown(GFM)을 완전히 지원합니다. 제목, 목록, 링크, 이미지, 테이블, 코드 블록, 인용문 등 모든 표준 마크다운 요소를 처리할 수 있습니다.
마크다운 파일 크기에 제한이 있나요?
현재 최대 5MB, 50,000라인까지의 마크다운 파일을 지원합니다. 더 큰 파일의 경우 주요 섹션별로 나누어 처리하는 것을 권장합니다.
이미지와 링크는 어떻게 처리되나요?
이미지는 마인드맵 노드에 첨부되거나 참조로 표시되며, 링크는 관련 노드 간의 연결선으로 시각화됩니다. 외부 링크는 별도 노드로 표시됩니다.
코드 블록이 포함된 마크다운도 처리할 수 있나요?
네! 코드 블록은 별도의 노드로 처리되며, 프로그래밍 언어와 주요 함수/클래스가 식별되어 마인드맵에 구조적으로 반영됩니다.
마크다운의 메타데이터(Front Matter)도 인식하나요?
YAML, TOML, JSON 형식의 Front Matter를 인식하고 해석합니다. 메타데이터의 중요한 정보는 마인드맵의 속성이나 별도 섹션으로 포함됩니다.
위키 스타일 링크([[링크]])도 지원하나요?
네, Obsidian, Notion 등에서 사용하는 위키 스타일 링크를 인식하고 해당 관계를 마인드맵의 연결선으로 시각화합니다.