curl -L -o image-transform-toolkit.skill "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/dc987e62-08d2-49a4-814f-a7ab5b92dec8/download?platform=ClaudeCode"
{
"tool": "download_skill",
"arguments": {
"skill_id": "dc987e62-08d2-49a4-814f-a7ab5b92dec8",
"platform": "ClaudeCode"
}
}
{
"mcpServers": {
"skill-store": {
"url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
}
}
}
이미지 리사이즈·크롭·회전·포맷변환·워터마크·메타데이터 추출 — 이미지 변환, 이미지 리사이즈. Pillow 기반 오프라인 base64 I/O. Single-image transforms (see image-stitch-composer for multi-image merging).
호환 플랫폼: any
🚨 보안 위험 감지:
검사 결과: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'tags' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)"]
AI 검수 단계
제공된 스킬 메타데이터와 코드 파일을 종합적으로 분석한 결과, 다음과 같은 판단을 내렸습니다. 1. **선언된 permissions(network/filesystem/subprocess)과 실제 코드 일치 여부:** * 메타데이터에서 `network: false`, `filesystem: false`, `subprocess: false`, `env_vars: []`로 명확하게 선언되어 있습니다. * `main.py`와 `lib/image_ops.py` 코드 모두 외부 네트워크 통신, 파일 시스템 접근(모듈 로딩을 위한 `os.path` 사용 제외), 외부 프로세스 실행 코드가 전혀 발견되지 않았습니다. 모든 이미지 I/O는 `stdin`/`stdout`을 통한 base64 인코딩/디코딩과 `io.BytesIO`를 이용한 인메모리 처리로 이루어집니다. 이는 선언된 권한과 완벽하게 일치합니다. 2. **악의적 목적의 코드 여부:** * 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등의 악의적인 목적을 가진 코드는 발견되지 않았습니다. * 정적 분석 결과에서 `obfuscation_warnings` 및 `forbidden_exec_files_found` 항목이 비어 있어 코드 난독화나 금지된 실행 파일 사용 징후도 없습니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신 여부:** * `network: false` 권한 선언과 코드 분석 결과, 어떠한 형태의 외부 통신도 존재하지 않습니다. 특히 EXIF 메타데이터 추출 기능에서 'User-supplied image only. No external transmission of GPS data.'라는 명시적인 주석을 통해 민감한 GPS 데이터의 외부 전송이 없음을 강조하고 있어 보안에 대한 높은 인식을 보여줍니다. 4. **사용자 데이터 무단 수집/전송 여부:** * 스킬은 `stdin`으로 입력받은 base64 인코딩된 이미지 데이터를 처리하고, 결과를 `stdout`으로 반환합니다. `network: false` 권한으로 인해 사용자 데이터가 외부로 무단 수집되거나 전송될 가능성은 없습니다. 5. **코드 품질 및 스킬 목적 일치 여부:** * 코드는 Python 표준 라이브러리와 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지 변환 기능을 안정적으로 구현하고 있습니다. 오류 처리 로직도 잘 갖춰져 있으며, 스킬의 설명과 예시에서 제시된 기능들을 충실히 수행할 것으로 판단됩니다. 코드 가독성도 양호합니다. **정적 분석 결과에 대한 해석:** 정적 분석에서 `lib/image_ops.py: base64.b64decode(`가 'red_flags_found'로 표시되었으나, 이는 스킬의 메타데이터 설명('Pillow 기반 오프라인 base64 I/O')에 명시된 대로 base64 인코딩된 이미지 데이터를 입력으로 받아 처리하는 핵심 기능입니다. 따라서 이 부분은 악의적인 목적이 아닌, 스킬의 정상적인 동작을 위한 필수적인 요소로 판단되며, 보안 위험으로 간주하지 않습니다.
이 스킬의 대표적인 입출력 예시입니다. 에이전트는 이 예시를 보고 스킬 호출 방법과 결과 형태를 이해할 수 있습니다.
고해상도 이미지를 너비 800px WEBP로 리사이즈 (비율 유지)
{
"action": "resize",
"format": "WEBP",
"image_base64": "\u003cbase64-encoded 4K JPEG image\u003e",
"keep_aspect": true,
"quality": 85,
"width": 800
}
{
"action": "resize",
"file_size_bytes": 42800,
"format": "WEBP",
"image_base64": "\u003cWEBP image as base64 string\u003e",
"original_size": [
3840,
2160
],
"result_size": [
800,
450
],
"warnings": []
}
이미지에서 특정 영역만 잘라내기
{
"action": "crop",
"crop_box": [
100,
50,
500,
350
],
"image_base64": "\u003cbase64 image\u003e"
}
{
"action": "crop",
"file_size_bytes": 18500,
"format": "PNG",
"image_base64": "\u003ccropped image as base64\u003e",
"original_size": [
800,
600
],
"result_size": [
400,
300
],
"warnings": []
}
JPEG 이미지를 투명도 지원 PNG 포맷으로 변환
{
"action": "convert",
"format": "PNG",
"image_base64": "\u003cbase64 JPEG\u003e"
}
{
"action": "convert",
"file_size_bytes": 95000,
"format": "PNG",
"image_base64": "\u003cPNG image as base64\u003e",
"original_size": [
640,
480
],
"result_size": [
640,
480
],
"warnings": []
}
이미지에 반투명 대각선 텍스트 워터마크 추가
{
"action": "watermark",
"format": "JPEG",
"image_base64": "\u003cbase64 image\u003e",
"quality": 85,
"watermark_text": "CONFIDENTIAL"
}
{
"action": "watermark",
"file_size_bytes": 78000,
"format": "JPEG",
"image_base64": "\u003cwatermarked image as base64\u003e",
"original_size": [
1200,
800
],
"result_size": [
1200,
800
],
"warnings": []
}
JPEG 이미지에서 촬영 날짜, GPS 좌표, 카메라 모델 추출
{
"action": "metadata",
"image_base64": "\u003cbase64 JPEG with EXIF\u003e"
}
{
"action": "metadata",
"format": "JPEG",
"metadata": {
"camera_make": "Canon",
"camera_model": "EOS R5",
"datetime": "2026-01-15 14:30:00",
"gps_latitude": "37.5665",
"gps_longitude": "126.9780",
"note": "User-supplied image only. No external transmission of GPS data."
},
"original_size": [
4000,
3000
],
"warnings": []
}
모든 예시는 에이전트 API로도 조회 가능:
/v1/agent/skills/dc987e62-08d2-49a4-814f-a7ab5b92dec8/schema
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