geo-sleuth

项目简介

geo-sleuth 是一个用于照片地理定位的 Agent Skill。它利用 OpenStreetMap 几何、高程天际线、卫星影像和街景，也能处理画面中没有文字、车牌或地标的照片。它返回带误差半径的坐标、相机朝向、证据图和分级置信度，并要求每条结论都指向本次会话中运行过的命令及其生成的文件。

核心功能

• 一张照片加一句简短请求，即可返回相机位置、朝向、卫星证据图和分级置信度。
• 利用 OpenStreetMap 几何、高程天际线、卫星瓦片和街景，因此不依赖可读的标牌、车牌或地标。
• 二十多个单一用途脚本负责搜索、评分和排序，模型只在排名靠前的少数候选中作出判断。
• 每条结论都必须指向本次会话中运行过的命令及其生成的文件。
• 答案包含带误差半径的坐标、相机朝向、证据图和置信度等级。
• 以标准 SKILL.md 加 Python 脚本的形式打包，可在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 和 GitHub Copilot 中使用。

适用场景

• 对 EXIF 数据被移除且画面中没有文字的手机照片进行地理定位。
• 利用 OSM 铁路或电力线要素，以及基于高程的天际线匹配来缩小搜索范围。
• 用卫星影像和历史街景核对候选地点。
• 生成证据图，展示推断出的相机位置、视野范围和附近地物。

快速开始

• 使用 npx skills add Oldcircle/geo-sleuth 安装，并在提示时选择 agent。
• 把照片交给已安装该技能的 agent，并要求它查找照片拍摄地点。
• 首次使用时，让 agent 从已安装技能的 scripts 文件夹运行 doctor.py，并处理未通过的检查。
• 也可以克隆仓库，把技能文件夹复制到 agent 的技能目录。

部署与要求

• 需要 Python 3.10+、uv、curl，以及可运行 shell 命令的 agent。
• 保留完整技能文件夹，包括 data 和 scripts 中的辅助模块。
• 反向图片搜索需要 Google Chrome 或 Playwright Chromium；脚本先尝试 Chrome，再自动回退到 Chromium。
• match.py 和 sat_scan.py 在支持时使用 CUDA，其次 MPS，再次 CPU，并打印所选设备。
• 在 Windows 上，默认 uv run 安装的是仅 CPU 版 torch；使用 NVIDIA GPU 需安装驱动支持的 CUDA 构建。

采用前须知

• 许可证：MIT。在使用、修改或分发项目前，请确认其具体条款。