AI SoftКаталог ШІ
українською

← Усі відкриті проєкти · Агенти й інтеграції

geo-sleuth

geo-sleuth — навичка для ШІ-агента, що визначає місце зйомки фото

Відкрита навичка (Agent Skill) для ШІ-агентів: ви даєте агентові фото й просите знайти місце зйомки, а він шукає за геометрією OpenStreetMap, рельєфом, супутниковими знімками й панорамами вулиць та показує докази.

Відкрити на GitHubСайт проєкту

Чи варто це вам

Підійде, якщо

  • ви розбираєтеся у фото-розслідуваннях і хочете автоматизувати рутину — перевірку карт, рельєфу й панорам;
  • вже користуєтеся Claude Code, Codex, Cursor чи Gemini CLI і не боїтеся терміналу;
  • потрібно визначити місце на власному знімку або на фото, які ви маєте право аналізувати.

Краще не братися, якщо

  • потрібен простий спосіб «знайти місце по фото» без встановлення — почніть із Google Lens;
  • хочете шукати людей, які не давали згоди, — автор у README застерігає від такого використання;
  • не маєте досвіду з Python і командним рядком.

Плюси й мінуси

Плюси

  • Працює, коли на фото немає тексту, номерів чи відомих пам'яток: шукає за геометрією OpenStreetMap, висотою горизонту, тінями, супутниковими знімками й панорамами вулиць.
  • Відповідь містить координати з радіусом похибки, напрям камери, супутниковий знімок-доказ і оцінку впевненості.
  • Кожен висновок має посилатися на команду й файл, які вона створила, тож результат можна перевірити.
  • Стандартна Agent Skill: одна тека з SKILL.md і скриптами на Python для Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode і GitHub Copilot.
  • Ліцензія MIT.

Мінуси й обмеження

  • Потрібен ШІ-агент, що вміє запускати команди в терміналі, а також Python 3.10+, uv, curl і браузер Chrome або Playwright Chromium.
  • Для перегляду моделей скрипти завантажують ваги; на Windows за замовчуванням ставиться версія torch лише для процесора, а перше завантаження для відеокарти — близько 2,4 ГБ.
  • Автор прямо зазначає, що кожен випадок у README — запис одного запуску однієї моделі: інша модель чи інші рішення можуть дати інший результат.
  • Зворотний пошук зображень може впертися в помилки 403/429 чи CAPTCHA; невдалий пошук не доводить, що збігів немає.

Що це

geo-sleuth — відкрита навичка (Agent Skill) для ШІ-агентів, що відповідає на питання «де зроблено це фото». Ви встановлюєте її, віддаєте агентові знімок і пишете, наприклад, «знайди, де зроблено це фото». Агент читає інструкцію SKILL.md, запускає скрипти навички й повертає позицію камери, напрям погляду та супутниковий знімок-доказ.

Як вона шукає

За описом у README, навичка поєднує кілька джерел:

  • Метадані й текст — читання EXIF, розпізнавання написів і зворотний пошук зображень.
  • Геометрія OpenStreetMap — наприклад, залізничні мости, лінії електропередач чи дерева вздовж вулиць, які можна порівняти з тим, що видно на фото.
  • Рельєф — контур гір на горизонті порівнюється з висотними даними для кожної кандидатної точки.
  • Тіні й положення сонця — з них визначають напрям.
  • Супутникові знімки й панорами вулиць — для остаточної перевірки місця.

Двадцять окремих скриптів шукають, оцінюють і впорядковують кандидатів, а модель лише обирає серед кількох найкращих.

Як почати

  1. Переконайтеся, що є Python 3.10+, uv, curl і Chrome (або Playwright Chromium для зворотного пошуку зображень).
  2. Встановіть навичку командою npx skills add Oldcircle/geo-sleuth і виберіть своїх агентів.
  3. Попросіть агента запустити doctor.py з теки scripts/ встановленої навички й виправте перевірки, що не пройшли.
  4. Віддайте агентові фото й попросіть знайти місце зйомки.

Що врахувати

  • Це інструмент для розслідувань, а не застосунок для кожного. Потрібні агент, термінал і терпіння: у README один із розборів зайняв близько 72 хвилин, із яких приблизно половину зайняло очікування обчислень.
  • Результат залежить від моделі. Автор окремо наголошує, що кожен випадок у README — запис одного запуску, і інша модель може дійти іншого висновку.
  • Приватність. Автор просить не використовувати навичку, щоб знаходити людей, які не погодилися. Аналізуйте власні знімки або ті, на які маєте дозвіл.
  • Дані про зірки й дату оновлення подано станом на 10 листопада 2026 за GitHub, ліцензія — MIT.

Якщо потрібен простіший шлях без встановлення, прочитайте як знайти місце по фото за допомогою ШІ і добірку пошуку по фото. Коротка картка з установкою та фільтрами за застосунком — у каталозі скілів для Claude. Інші відкриті проєкти для агентів — у розділі Open-source.

Часті запитання

Чи безкоштовний geo-sleuth?

Код відкритий за ліцензією MIT. Окремої плати за навичку немає, але потрібен ШІ-агент, яким ви користуєтеся, і він може мати власні тарифи.

З якими агентами він працює?

У README названо Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode і GitHub Copilot, а також будь-якого іншого агента, що читає SKILL.md і виконує команди оболонки.

Як його встановити?

У README це одна команда: npx skills add Oldcircle/geo-sleuth. Також можна скопіювати теку навички вручну в каталог навичок вашого агента.

Чи потрібні GPS-дані у фото?

Ні. У наведених у README випадках фото не мали GPS-даних. Навичка читає підказки з самого зображення й зіставляє їх із картами, рельєфом і супутниковими знімками.

Чи можна шукати за цим людей?

Автор застерігає: запускайте навичку на власних фото або тих, які маєте право аналізувати, і ніколи — щоб знайти людей, які не погодилися, щоб їх знайшли.