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빠른 시작

npx skills add Oldcircle/geo-sleuth

에이전트를 선택하라는 메시지가 나오면 선택하세요. 그런 다음 에이전트에게 사진을 건네고 이렇게 말하세요:

이 사진이 어디서 찍혔는지 찾아줘

처음 사용할 때는 에이전트에게 설치된 스킬의 scripts/ 폴더에서 doctor.py를 실행하도록 요청하고, 실패한 검사를 해결하세요(요구 사항 및 설정 참조). 그게 인터페이스의 전부입니다. 에이전트가 SKILL.md를 읽고, 스크립트를 실행한 뒤, 카메라 위치와 카메라가 향한 방향, 그리고 위성 증거 이미지를 가지고 돌아옵니다. 폴더를 직접 복사하는 편이 좋으신가요? 설치를 참조하세요.

geo-sleuth를 쓰는 이유

• 사진 한 장, 문장 하나. 에이전트에게 사진을 주고 이 사진이 어디서 찍혔는지 찾아줘라고 말하세요. 그러면 카메라 위치, 카메라가 향한 방향, 그리고 위성 증거 이미지를 돌려받습니다.
• 읽을 것이 아무것도 없을 때도 작동합니다. 표지판도, 번호판도, 랜드마크도 없이: OpenStreetMap 지형 데이터, 고도 데이터, 위성 타일, 스트리트 뷰가 탐색을 이끌어 갑니다.
• 추측이 아닌 기하학. 교각 간격은 거리 자가 되고, 그림자는 방위가 되며, 능선은 고도 데이터와 대조할 수 있는 지문이 됩니다.
• 모든 주장은 파일을 가리킵니다. 결론은 세션에서 실행된 명령과 그 명령이 생성한 파일을 명시해야 합니다. 인구나 명성은 증거가 아닙니다.
• 스크립트가 순위를 매기고, 모델이 판단합니다. 스무 개의 단일 목적 스크립트가 검색하고 점수를 매기고 정렬하며, 모델은 상위 몇 개 중에서 고르기만 합니다.
• 하나의 스킬, 모든 에이전트. 표준 Agent Skill — SKILL.md와 순수 Python 스크립트 — 이므로 같은 폴더가 Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode, GitHub Copilot에서 실행됩니다.
• 답변에는 오차 반경이 따릅니다. 좌표 ± 반경, 카메라 방위, 증거 이미지, 그리고 등급이 매겨진 신뢰도.

사례

이 사진들 중 어느 것에도 GPS 데이터가 없었습니다. 각 사례는 스킬이 사진에서 읽어낸 것, 검색 범위를 어떻게 좁혔는지, 그리고 결과가 확인된 카메라 위치에서 얼마나 떨어졌는지를 보여줍니다.

1 · 논과 고가교 철도 교량 × 스카이라인 × 교각 수.	2 · 사막 스카이라인 전력선 × 스카이라인 × 1° 기울어진 폰.	3 · 벚꽃 거리 가로수 공개 데이터 × 그림자 × 스트리트 뷰.
±2 m 광둥성 칭위안	100 m 이내 칭하이성 다차이단	3 m 캐나다 밴쿠버

1. 논과 고가교

EXIF가 제거된 폰 사진: 수확이 끝난 논 가장자리의 흰색 오븐, 멀리 이어지는 긴 고가교, 오른쪽의 가파른 산. 프레임 안에 글자 하나 없습니다. 이 스킬이 설치된 에이전트에게 메시지 하나를 보냈더니, 카메라 위치와 카메라가 향한 방향을 가지고 돌아왔습니다.

사진 → 27,335 → 171 → 14,372 → 22 → 3 → 1 → ±2 m

단계	한 일	남은 후보
사진 읽기	고가교의 전신주는 전차선 지주이므로 전철화된 철도입니다. 교각 간격을 자로 사용(32 m 경간 가정): 왼쪽 구간은 약 0.5 km 거리, 오른쪽 구간은 1 km 이상. 가파른 산은 약 3 km 거리. 벼는 수확되었지만 풀은 아직 푸르므로 아직 서리가 내리지 않았습니다.	중국 남부, 증명이 아닌 추측으로
지역 스캔	OpenStreetMap에서 해당 지역의 모든 철도 교량을 가져옴: 27,335개 구간. 400 m마다 지점을 샘플링하고 각 지점에서 고도 데이터로 360° 지평선을 계산. 근처에 평지가 있고, 몇 km 이내에 뚜렷한 산이 있으며, 그 옆에 평평한 지평선이 있는 지점을 유지.	171개 지점
스카이라인 피팅	각 지점 주변에 후보 카메라 위치를 배치하고 각 위치에서 보이는 능선을 렌더링: 14,372개 위치. 상위 20개가 서로 0.1° 이내였으므로 제약을 추가: 교량이 왼쪽에는 가까이, 오른쪽에는 멀리 있어야 함.	22개
오버레이 확인	상위 세 개의 능선을 사진 위에 다시 그림. 1위(푸저우)는 오븐 뒤에 숨은 돌출부가 있었는데, 그것이 높은 점수를 받은 이유. 3위(후이저우)는 사진이 평평한 곳에서 경사져 있었음. 2위(칭위안)는 산기슭부터 프레임 가장자리까지 들어맞았음.	1개
교각 수	사진 속 17개 교각은 카메라로부터의 17개 방위가 됩니다. 이것이 철도 선에 닿는 지점의 교차점은 균등한 간격이어야 합니다. 스카이라인과 결합: 먼저 약 300 m 길이의 띠, 그다음 단일 지점.	±2 m