이미지 중앙 크롭 & 90도 회전
이미지를 중앙 기준 50%로 잘라내고 시계방향으로 90도 회전시켜 저장해 주는 파이썬 스크립트 기반 스킬.
이미지·영상입문★ 893⑂ 41AI 점수 7/10마지막 업데이트: 2026. 8. 13.
무엇을 해주나
- 업로드한 이미지를 중앙 기준 50% 크기로 크롭합니다 (예: 1000x800 → 500x400).
- 크롭된 이미지를 시계방향 90도 회전합니다 (예: 500x400 → 400x500).
- 두 작업을
scripts/crop_and_rotate.py하나로 순차 처리하고, 원본/크롭/최종 크기를 콘솔에 출력합니다. - PIL(Pillow)이 지원하는 모든 포맷(JPEG, PNG, GIF, BMP, TIFF 등)을 다룰 수 있습니다.
이런 분께 추천
- 썸네일이나 SNS용 이미지를 매번 같은 규칙으로 정리해야 하는 분
- Claude Code에서 파이썬 이미지 처리 스킬의 구조(스크립트 + SKILL.md)를 배우고 싶은 분
- 세로/가로 방향이 뒤집힌 사진 묶음을 빠르게 정리하고 싶은 분
활용 예시
- "이 사진 가운데만 잘라서 세로로 돌려줘" → 스킬이 자동 발동해 크롭 + 회전된 파일을 결과 폴더에 저장.
python scripts/crop_and_rotate.py photo.jpg photo_processed.jpg로 단일 파일을 직접 처리.- 스캔한 문서 이미지의 중앙 영역만 남기고 방향을 바로잡아 후속 OCR 작업에 넘기기.
· · · 설치 가이드 · · ·
설치 없이 지금 한 번 써보기
아래를 Claude에 붙여넣으면 설치하지 않고도 이 스킬을 그대로 씁니다.
이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘: https://raw.githubusercontent.com/instavm/coderunner/HEAD/skills/public/image-crop-rotate/SKILL.md 내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)
Claude가 링크를 열지 못하면, 링크를 직접 열어 내용을 복사해 붙여넣으세요.
↓ 쓸 만하면 아래에서 ZIP을 받아 설치하세요. 그러면 매번 붙여넣지 않아도 알아서 작동합니다.
Claude 앱에 설치 (터미널 필요 없음)
- 아래 버튼으로 ZIP 파일을 받으세요.
- Claude 설정 → Capabilities에서 '코드 실행 및 파일 생성'을 켭니다. (한 번만)
- Claude에서 Customize → Skills → + → '스킬 업로드'를 누르고 받은 ZIP을 올립니다.
Claude Code에 설치
Claude에게 맡기기 — 아래 문장을 Claude Code에 붙여넣으세요
클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘. GitHub 저장소 instavm/coderunner 의 skills/public/image-crop-rotate 폴더를 내 ~/.claude/skills/image-crop-rotate/ 에 그대로 복사해줘. 설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.
직접 명령으로 설치하기
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git /tmp/coderunner && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/coderunner/skills/public/image-crop-rotate ~/.claude/skills/⚠ 제3자가 만든 스킬입니다. 설치 전 원본 저장소를 한 번 확인하세요.
- 터미널을 엽니다.
- 저장소를 내려받습니다:
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git - 스킬 폴더를 만듭니다:
mkdir -p ~/.claude/skills - 스킬을 복사합니다:
cp -r coderunner/skills/public/image-crop-rotate ~/.claude/skills/ - Pillow가 설치되어 있는지 확인합니다:
pip install pillow - Claude Code를 다시 실행한 뒤 "이 이미지를 중앙 50%로 자르고 90도 회전해줘"라고 요청하면 스킬이 동작합니다.
- 결과 파일 경로는 스킬이 안내하는 출력 경로(예:
/mnt/user-data/outputs/)나 직접 지정한 경로에서 확인합니다.
GitHub에서 원본 보기 ↗라이선스: Apache-2.0