这个 Skill 是做什么的

一个专门判断照片拍摄地点的 Skill：从画面里读道路走向、路牌与广告牌文字、方言用词、太阳角度与远山天际线等线索，再拿 OpenStreetMap 的几何数据、高程模型与卫星影像逐条比对，把不可能的候选地点一个个排除，最后给出可能性最高的区域。适合做事实核查、新闻查证，以及给图像检索类任务补一个「落到地面」的推理环节。MIT，Python 实现，约 1900 star。

基本信息

  • 分类：搜索与研究
  • 作者 / 来源：Oldcircle
  • 价格：免费（MIT）
  • 更新日期：2026-10-12
  • 项目主页：github.com

适用场景

地理定位 · OSINT · 图像分析 · Agent Skill · MIT

安全审计结论

🛡️ 已审计：静态扫描未发现高危特征

  • 已扫描 7 个文件（技能说明、安装/运行脚本、普通代码）
  • 审计日期：2026-10-12
  • 静态评分：100 / 100

未命中高危 / 中危特征。

口径说明：这是对仓库内可执行内容的静态特征扫描，外加开源许可、维护活跃度等公开信誉信号，不是杀毒引擎，也不能替代你自己核对源码。标记为「已审计」只代表扫过的这批文件里没发现高危写法。完整口径与全站审计明细 →

如何安装

来源：GitHub 开源仓库。克隆命令：git clone https://github.com/Oldcircle/geo-sleuth.git

  1. 在终端执行下面的克隆命令，把仓库拉到本地。
  2. 按仓库 README 找到 Skill 目录（通常在根目录，或 skills / agents 这类子目录）。
  3. 把该目录整体复制到你的 Agent 技能目录 —— Claude Code 是 ~/.claude/skills/，其它 Agent 以各自文档为准。
  4. 重启或刷新 Agent，让它重新扫描技能目录，然后按技能名调用。

仓库地址：github.com/Oldcircle/geo-sleuth

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