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npx skills add Oldcircle/geo-sleuth

Escolha seus agentes quando solicitado. Depois entregue uma foto ao seu agente e diga:

encontre onde esta foto foi tirada

No primeiro uso, peça ao agente para executar doctor.py a partir da pasta scripts/ da skill instalada e resolver quaisquer verificações com falha (veja Requisitos e configuração). Essa é toda a interface. O agente lê o SKILL.md, executa os scripts e retorna com a posição da câmera, a direção para a qual ela estava apontada e uma imagem de evidência de satélite. Prefere copiar a pasta você mesmo? Veja Instalação.

Por que geo-sleuth

• Uma foto, uma frase. Entregue uma foto ao seu agente e diga encontre onde esta foto foi tirada. Você recebe de volta a posição da câmera, a direção para a qual ela estava apontada e uma imagem de evidência de satélite.
• Funciona quando não há nada para ler. Sem placa, sem licença, sem ponto de referência: a geometria do OpenStreetMap, dados de elevação, tiles de satélite e street view conduzem a busca por conta própria.
• Geometria em vez de suposição. O espaçamento dos pilares torna-se uma régua de distância, as sombras tornam-se um rumo, uma linha de cume torna-se uma impressão digital que os dados de elevação podem comparar.
• Cada afirmação aponta para um arquivo. Uma conclusão precisa nomear o comando que foi executado na sessão e o arquivo que ele produziu. População e fama não são evidências.
• Os scripts classificam, o modelo julga. Vinte scripts de propósito único buscam, pontuam e ordenam; o modelo apenas escolhe entre os primeiros colocados.
• Uma skill, todos os agentes. Uma Agent Skill padrão — SKILL.md mais scripts Python simples — de modo que a mesma pasta roda em Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode e GitHub Copilot.
• As respostas carregam um raio de erro. Coordenadas ± raio, o rumo da câmera, uma imagem de evidência e uma confiança graduada.

Casos

Nenhuma dessas fotos tinha dados de GPS. Cada caso lista o que a skill leu da foto, como ela estreitou a busca e a que distância o resultado ficou da posição confirmada da câmera.

1 · Arrozal e viaduto Pontes ferroviárias × linha do horizonte × contagem de pilares.	2 · Linha do horizonte no deserto Linhas de energia × linha do horizonte × um celular inclinado em 1°.	3 · Rua das cerejeiras Dados abertos de árvores de rua × sombras × street view.
±2 m Qingyuan, Guangdong	dentro de 100 m Da Qaidam, Qinghai	3 m Vancouver, Canadá

1. Um arrozal e um viaduto

Uma foto de celular com o EXIF removido: um forno branco na borda de um arrozal colhido, um longo viaduto ao longe, uma montanha íngreme à direita. Nem um único caractere no quadro. Uma mensagem para um agente com esta skill instalada, e ele retornou com a posição da câmera e a direção para a qual a câmera estava apontada.

foto → 27.335 → 171 → 14.372 → 22 → 3 → 1 → ±2 m