geo-sleuth: скіл, що визначає місце зйомки фото
Скіл для ШІ-агентів: ви даєте фото й просите знайти місце зйомки, а агент шукає за геометрією OpenStreetMap, рельєфом, супутниковими знімками й панорамами та показує докази.
Що це за скіл
geo-sleuth — скіл (Agent Skill) для ШІ-агентів, що відповідає на запитання «де зроблено це фото». Ви встановлюєте його, передаєте агентові знімок і просите знайти місце зйомки. Агент читає інструкцію SKILL.md, запускає скрипти скіла й повертає позицію камери, напрям погляду та супутниковий знімок-доказ.
Як він шукає
За описом у README, скіл поєднує кілька джерел:
- Метадані й текст — читання EXIF, розпізнавання написів і зворотний пошук зображень.
- Геометрія OpenStreetMap — наприклад, залізничні мости, лінії електропередач чи дерева вздовж вулиці, які можна порівняти з тим, що видно на фото.
- Рельєф — контур гір на горизонті порівнюється з висотними даними для кандидатних точок.
- Тіні й положення сонця — з них визначають напрям.
- Супутникові знімки й панорами вулиць — для остаточної перевірки місця.
Що потрібно перед запуском
Потрібні Python 3.10+, uv, curl і ШІ-агент, що вміє запускати команди. Після встановлення попросіть агента запустити doctor.py зі скриптів скіла й виправте перевірки, що не пройшли.
Що врахувати
- Це інструмент для розслідувань, а не застосунок для кожного. У README один із розборів зайняв близько 72 хвилин, із яких приблизно половина — очікування обчислень.
- Приватність. Аналізуйте власні знімки або ті, на які маєте дозвіл.
- Простіша альтернатива. Без встановлення можна почати з інструкції як знайти місце по фото за допомогою ШІ і добірки пошуку по фото.
Докладніший огляд із вимогами до запуску — на сторінці geo-sleuth у розділі Open-source.
Для кого
- 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.
Як встановити
npx skills add Oldcircle/geo-sleuthПлюси й мінуси
Плюси
- Працює, коли на фото немає тексту чи відомих пам’яток: шукає за геометрією OpenStreetMap, висотою горизонту, тінями й супутниковими знімками.
- 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: тека з SKILL.md і скриптами на Python, що працює в кількох агентах.
- Ліцензія MIT.
Мінуси й обмеження
- Потрібен агент, що запускає команди в терміналі, а також Python 3.10+, uv, curl і браузер Chrome або Playwright Chromium.
- Скрипти завантажують ваги моделей; на Windows за замовчуванням ставиться версія torch лише для процесора.
- Автор прямо зазначає, що кожен випадок у README — запис одного запуску однієї моделі: інша модель може дати інший результат.
- Зворотний пошук зображень може впертися в помилки 403/429 чи CAPTCHA.
Часті запитання
Як встановити geo-sleuth?
У README це одна команда: npx skills add Oldcircle/geo-sleuth. Також можна вручну скопіювати теку навички в каталог навичок вашого агента, наприклад ~/.claude/skills/ для Claude Code.
З якими агентами працює geo-sleuth?
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.
Чи безкоштовний скіл?
Код відкритий за ліцензією MIT, окремої плати за скіл немає. Але потрібен ШІ-агент, який вам доступний, і він може мати власні тарифи.
Чи можна шукати за ним людей?
Автор застерігає: запускайте скіл на власних фото або тих, які маєте право аналізувати, і ніколи не використовуйте його, щоб знаходити людей без їхньої згоди.