应用介绍
朋友发来一张没有定位信息的照片，问你「这是哪儿拍的」。画面里没有路牌、没有车牌、没有地标，只有一座桥和一座山——靠猜，基本等于没戏。
geo-sleuth 是一个给 AI 编程 Agent 用的图片定位技能：装好后把照片丢给 Agent，说一句「找出这张照片是在哪拍的」，它就会自己跑脚本，返回相机位置、拍摄朝向、一张卫星证据图和带误差半径的坐标。它靠的不是看字，而是几何：桥墩间距当测距尺，影子推方位，山脊线当指纹去跟高程数据比对，再配合 OpenStreetMap 几何、卫星图和街景一步步缩小范围。
作者放出的案例里，一张没有任何文字的稻田和高架桥照片，从两万多段铁路桥一路筛到最终位置，误差约 2 米。每个结论都要对应本次会话里真跑过的命令和它产出的文件，人口多、名气大不算证据；脚本负责搜索、打分和排序，模型只在前几名里做判断。
一句话找位置：给 Agent 一张照片，返回相机位置、朝向、卫星证据图和置信度分级。
无文字也能定位：靠 OpenStreetMap 几何、高程天际线、卫星瓦片和街景推理，不依赖路牌或地标。
20 个单一用途脚本：负责搜索、评分和排序，每一步都留下可核对的文件。
适配多种 Agent：标准的 Agent Skill（一份 SKILL.md 加普通 Python 脚本），Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot 都能用。
安装简单：一条
geo-sleuth 是一个给 AI 编程 Agent 用的图片定位技能：装好后把照片丢给 Agent，说一句「找出这张照片是在哪拍的」，它就会自己跑脚本，返回相机位置、拍摄朝向、一张卫星证据图和带误差半径的坐标。它靠的不是看字，而是几何：桥墩间距当测距尺，影子推方位，山脊线当指纹去跟高程数据比对，再配合 OpenStreetMap 几何、卫星图和街景一步步缩小范围。
作者放出的案例里，一张没有任何文字的稻田和高架桥照片，从两万多段铁路桥一路筛到最终位置，误差约 2 米。每个结论都要对应本次会话里真跑过的命令和它产出的文件，人口多、名气大不算证据；脚本负责搜索、打分和排序，模型只在前几名里做判断。
软件功能
一句话找位置：给 Agent 一张照片，返回相机位置、朝向、卫星证据图和置信度分级。
无文字也能定位：靠 OpenStreetMap 几何、高程天际线、卫星瓦片和街景推理，不依赖路牌或地标。
20 个单一用途脚本：负责搜索、评分和排序，每一步都留下可核对的文件。
适配多种 Agent：标准的 Agent Skill（一份 SKILL.md 加普通 Python 脚本），Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot 都能用。
安装简单：一条
npx skills add Oldcircle/geo-sleuth，首次使用让 Agent 跑一下 doctor.py 检查环境；需要 Python 3.10 以上，MIT 协议。
