一座桥、一座山,定位到 2 米:geo-sleuth 49 天拿到 6,000 颗 star
它是什么 一个装进 coding agent 的免费开源 skill:给它一张照片,它用地图、地形、卫星图和街景一步步算出拍摄坐标、误差和朝向,还附一张证据图。
为什么火了 「没文字没地标,一座桥一座山定位到 2 米」这句演示反直觉又戳中隐私焦虑,加上 Agent Skill 一行就能装,中英文 AI 资讯号接力转发,Bellingcat 又点名拿它做对照。
B你可以怎么跟 别再做照片定位;拿你懂的某个领域,把专业判断拆成能算、能验证的脚本,打包成 Agent Skill,先做出一个能一句话转述的「不可能任务」案例当头图,三语 README 加主动投稿。
- 数据(每天更新) · 建库 2026-09-18 · 6,423 星 · 7 天 +1,543
GitHub · 星数 数据 2026-09-25 → 2026-11-08(45 天,32 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有
一个只有 96 个关注者的中国开发者,把「看照片找拍摄地点」做成了一个 agent skill,一行命令就能装进 Claude Code、Codex、Cursor。建库 49 天,6,129 颗 star、765 个 fork(GitHub 仓库页,11-06)。它靠什么起来、照着做还有没有位置、想让自己的开源项目也拿到 star 能学什么,下面一节一节说。
11 月 1 日的一条「卧槽」
2026 年 11 月 1 日晚上,中文 X 账号「周览资源」发了一条推文:「卧槽!GitHub 上有人开源了一个 AI 神级 Skill,给它一张照片,居然能反推出拍摄地点!……最离谱的是,官方案例中,一张只有稻田、高架桥和山的照片,最终定位误差仅 2 米!」末尾附了安装命令 npx skills add Oldcircle/geo-sleuth。
评论区分成了两半。有人说:「笑死,以后说自己在公司加班,随手拍一张窗外传回家,误差两米直接穿帮。」也有人骂:「骗子,我上传了好多街拍一张都没识别出来。」还有人把 README 里的小字翻了出来:这些案例是回归测试,「不是未见过照片的精度」。
那几天仓库每天多出 270 到 380 颗 star(Trendshift 逐日数据),是它的第二波高峰。第一波在一个月前,10 月 7 日单日 +410。
它到底是什么
geo-sleuth 是一个标准的 Agent Skill:一份写给 agent 看的说明书 SKILL.md,加二十来个单一用途的 Python 脚本。装进你的 coding agent 之后,丢一张照片,说一句「find where this photo was taken」,agent 会自己去跑这些脚本:
- 从 OpenStreetMap 拉出某个区域所有的铁路桥、电线、道路;
- 用高程数据算出每个候选点能看到的山脊线,和照片里的山脊比对;
- 把桥墩间距当尺子量距离、拿阴影定方向、调卫星图和街景核对;
- 最后给出拍摄坐标、误差半径、镜头朝向,和一张画着视野的卫星证据图。
它的规矩是「脚本排序,模型裁决」:脚本负责搜索、打分、排序,模型只在前几名里挑;每个结论都必须指向会话里跑过的命令和它生成的文件。MIT 许可,不收钱,用户自己的 agent、自己的额度。
README 的头图下面只有一句话:「No text. No plates. No landmarks. One bridge, one mountain. Located to within 2 m.」紧接着是一条漏斗:照片 → 27,335 → 171 → 14,372 → 22 → 3 → 1 → ±2 m——广东清远一张稻田照,从区域里 27,335 段铁路桥一路筛到一个点。README 自己也写了:这一次跑了大约 72 分钟,是这套方法第一次解出这张照片,不是盲测重跑。
为什么是它、为什么是现在
演示能一句话转述。 「没文字、没车牌、没地标,一座桥一座山,2 米」——反直觉,又戳中隐私焦虑,AI 圈和普通人都愿意转。几乎每一条转发帖都原样引用了这句话和那条漏斗。
形态踩上了时机。 到 2026 年,SKILL.md 已经是 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Copilot 通用的格式。用户手里本来就有 agent,不用装新 App、不用申请 API key,一行命令装上。它等于蹭上了所有 coding agent 的存量用户。
同类都在「猜」,它在「算」。 让 ChatGPT 看图猜地点、或者套一层 Gemini 的开源项目,靠的是模型直觉,常常很自信地答错。geo-sleuth 用几何、地形和开放数据一步步算,所以能在没有任何文字的照片上给出米级结果——这恰好也是最抓人的那句演示。
有人替它背书。 10 月 22 日,做开源调查的 Bellingcat 发了一篇大模型地理定位测评,点名 GeoSleuth 是「已经公开发布的类似项目」,拿来和自己的内部 agent 对照。在威尼斯一个修道院院子的照片上,17 个模型里有 11 个答到 5 公里以内,但「只有 Bellingcat 的 agent 和 GeoSleuth 给出了精确的拍摄机位坐标」。
诚实反而帮了忙。 README 每个案例都写了复现条件,并主动说明「这是一次运行的记录,换模型、换决策可能到不了同样的结果」。大号转发时把这句话一起带上,挡掉了一部分「骗子」式的质疑。
星是从哪来的
作者 yuanbo,GitHub 资料写的是华中师范大学,之前的仓库多是 fork 和小游戏,最高的一个 17 star。换句话说,起步时没有任何粉丝。
| 时间 | 发生了什么 |
|---|---|
| 9-18 | 建库 |
| 9-20 | Reveneau 报道,当时 189 star |
| 9-24 | 作者同一天给阮一峰《科技爱好者周刊》和 HelloGitHub 提「开源自荐」issue(是否被收录未核实) |
| 9-27 | Dan Kornas 在 X 和 LinkedIn 发长帖 |
| 10-06 ~ 10-07 | 中文 AI 工具站发文;10-07 单日 +410,Trendshift Python 榜第 7(具体是谁转的没找到,推断是中文大号) |
| 10-11 ~ 10-16 | 每天 +200 到 +374;知乎两篇、原理拆解长文 |
| 10-18 ~ 10-23 | AlphaSignal 报道(当时 3,200 star)、X @RoundtableSpace 推文 4 万浏览、Bellingcat 测评、腾讯云开发者社区文章 |
| 10-31 ~ 11-02 | 周览资源那条推文,第二波高峰 |
除了这些,还有 r/BestGitHubRepos 的帖子、台湾 Facebook 粉专、B 站和 YouTube Shorts,Instagram 上甚至有人用「评论 LOBSTER 领免费 skill」的套路换私信。之后几十个 skill 目录和聚合站自动收录。没看到任何付费推广。
三语 README(中、英、日)让中英文两边几乎同时起量:中文圈靠知乎、X 中文号、腾讯云;英文圈靠 AlphaSignal、Dan Kornas、Mario Nawfal 的账号。
fork 和 star 的比例约 12.5%,对一个装上就用的 skill 来说偏高——不少人是 fork 下来改的。
实际好不好用
比 README 案例差得多,但也没有评论里说的那么离谱。
日本博客 KOBO Lab 11 月 3 日拿 3 张去掉 GPS 的公开照片实测:甲府街头那张靠招牌文字,8 分钟定到 20 米内;冈山乡下一张有山、河、铁路,12 分钟定到 2 米;茨城一片水田、远处一排房子,15 分钟后回答「特定不了」,给了个误差 100 公里、信度「低」的参考点。作者的评价是:有线索的照片能到几十米,没线索的它会老实说不知道。过程里也有毛病:OCR 把「甲府駅」读成「甲府歌」,卫星图打分在一张照片上全挤在 0.997 到 1.00 之间,失去了排序意义。
X 上「街拍一张都没识别出来」的说法没法核实是怎么跑的,但能说明:传播起来的是演示,不是真实使用量。真实安装数没有公开。
谁在抢这块地
| 名称 | 是什么 | 和 geo-sleuth 的区别 |
|---|---|---|
| GeoSpy(现改名 Raven) | 商业 SaaS,2023 年起,主要卖给执法机构 | 闭源、收费、模型端到端直接猜 |
| Picarta | 网页和 API | 单模型预测,不给推理过程 |
| ChatGPT 等大模型看图猜地点 | 2025 年 4 月起掀过一波热潮 | 不调地图和地形数据,常常自信地答错 |
| atiilla/GeoIntel | 开源,1,164 star | 套 Gemini API 直接问 |
| Netryx-Astra-V2 | 开源,1,088 star | 本地街景特征匹配,只适合街景照片,不能装进 agent |
| Bellingcat 内部 agent | 机构内部,没开源 | 思路相同 |
跟风已经来了:marouane53/GeoINT 从 geo-sleuth 的代码起步(保留了它的许可声明),加了先猜后证、本地模型和音频定位,体积约 6.2 GB;Franky100-pig/Geo-Guesser 换成了高德卫星图,给国内网络用;还有 zeze1024/geo-locate 之类的同类 skill。更难看的也有:一个叫 Geo-Sleuth-Skill/Geo-Sleuth 的仓库挂着下载按钮,内容是拼凑的文件,疑似诱导下载;Google Play 上有个带广告的「Photo Location AI: geo-sleuth」,包名用的是 oldcircle,开发者却是一个看不出关联的 WormholeTech。onei.ai 11 月 6 日的对比文章说得直白:其他几个 skill「不是在它基础上做,就是在回应它」。
如果是你
判断:B。 照着做「照片定位 skill」没有位置了——这一格 geo-sleuth 先占、最大、被 Bellingcat 点过名,跟风和蹭名的已经一堆。但它的打法几乎不依赖作者本人的任何资源:零粉丝、一个 SKILL.md、几十个脚本、一张头图,49 天 6,000 star。这套结构可以搬到别的题目上,要赌的是你能不能找到一个同样有冲击力的演示。
适合谁: 手里有某个领域的「硬功夫」——地理、遥感、音视频取证、图像分析、天文、电力、交通数据——又会写 Python 的开发者。你最大的资产是能把一种专业判断拆成「脚本能算的步骤」。
不适合谁: 想做第二个照片定位 skill 的人(你会被当成跟风);只会写 prompt、没有可计算证据的人——光是「让模型多想想」的 skill 一抓一大把,没人转;想靠它赚钱的人,开源 skill 拿到的是名声,不是收入。
怎么做:
- 换题目,不换结构。可以试的方向(推断):照片拍摄时间(太阳角度加天气记录)、视频拍摄地点(多帧加音频)、飞机或船只识别加航迹核对、截图真伪鉴定。标准只有一条:结果能被验证,而且能写成一句「不可能任务」。
- 先做出一个能一句话转述的案例,带数字漏斗和误差,做成头图。geo-sleuth 的那句话和那条漏斗,几乎出现在每一条转发里。
- 打包成标准 Agent Skill,第一行就是
npx skills add,README 上把支持的 agent 徽章摆满。 - 主动写清局限和复现条件。它挡不住所有质疑,但能让大号愿意转。
- 想离它近一点,也可以补它没做好的部分:国内地图源、某一类无线索照片(田野、海边、室内)的专项方法、批量处理,做成配套 skill 或直接提 PR。
怎么获客: 照它的顺序来。发布一周内给阮一峰周刊、HelloGitHub 提自荐 issue;同时写中、英(最好加日)三语 README;去对口的 subreddit 和 r/BestGitHubRepos 发;等英文 AI 资讯号(AlphaSignal 一类)和中文 X 号来搬。如果题目和 OSINT、调查报道相关,主动发给 Bellingcat 这类机构——机构的一次点名,比十条推文更能撑住信誉。
什么时候之前: Agent Skills 刚成为各家通用格式,目录站还在大量收录、资讯号还在找「神级 skill」当素材。这个窗口估计还有几个月;等每个领域都有几十个 skill、目录被刷屏,同样一张头图拿到的关注会少很多。
什么情况说明看错了: ① 接下来两个月出现好几个「换题目、同结构」的 skill,却都卡在几百 star——说明 geo-sleuth 靠的是照片定位这个题目本身的隐私焦虑,结构不可复制,应降到 C;② 各家 agent 内置了类似能力(比如官方出一个地理定位工具),整类 skill 一起降温;③ 反过来,如果 GeoINT 这类跟进者也拿到几千 star,说明这一格还没满,照片定位本身也还能做。
数据与出处
GitHub 仓库 Oldcircle/geo-sleuth 的 star、fork、README 与提交记录(截至 11-06);Trendshift 逐日 star 与 Python 榜排名;X @grgerwcwetwet(11-01)及其评论;Bellingcat 测评(10-22);KOBO Lab 日本实测(11-03);Reveneau(9-20)、Dan Kornas(9-27)、AlphaSignal(10-18)、X @RoundtableSpace(10-22);阮一峰周刊 #11903、HelloGitHub #3770 自荐 issue;知乎、腾讯云开发者社区文章;onei.ai 对比文章(11-06)。同类仓库的 star 数来自 GitHub。写「推断」「估计」的地方是推断。
研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
- 竞品
名字 在哪 上线 规模 它和这家不同在哪 GeoSpy(Raven) 网页 2023 商业 SaaS,面向执法机构 闭源、收费、端到端模型直接猜;geo-sleuth 免费、在用户自己的 agent 里跑、每一步可审计 Picarta 网页 约 2023 API 仓库约 100 star 单模型预测,不给推理和证据 ChatGPT o3 等大模型看图猜地点 大厂功能 2025-04 用户量巨大 只凭模型直觉,不调地图和地形数据,常常自信地答错 atiilla/GeoIntel 开源 2024-01 1,164 star 套一层 Gemini API 直接问,没有几何检索 Netryx-Astra-V2 开源 2026-03 1,088 star 本地街景特征匹配,只适合街景级照片,不是 agent skill Bellingcat 内部 agent + OSM Search 其他 2026-10 披露 未公开发布 思路相同但没开源;Bellingcat 拿 geo-sleuth 当公开对照 marouane53/GeoINT 开源 2026-10/11 未核实 从 geo-sleuth 代码改写,加了 GeoGuessr 式先猜后证、本地模型和音频定位,更重 - 用户从哪来
- 查实 作者自荐技术周刊:2026-09-24 给 ruanyf/weekly#11903 和 HelloGitHub#3770 提了自荐 issue
- 查实 README 演示和三语文档:hero 动图、'One bridge, one mountain. Located to within 2 m.'、27,335→1 的漏斗链被各转发帖原样引用
- 查实 英文 AI 资讯号和 X 大号:Reveneau 9-20、Dan Kornas 9-27、AlphaSignal 10-18、@RoundtableSpace 10-22(40.3K 浏览)、r/BestGitHubRepos
- 查实 中文 X、知乎、技术社区:知乎 10-14/10-16、腾讯云 10-23、X @byCanen 10-18、@grgerwcwetwet 11-01,和 10-31 到 11-02 的第二波高峰重合
- 查实 媒体或机构背书:Bellingcat 2026-10-22 LLM 地理定位测评,拿 GeoSleuth 当对照,威尼斯案例里给出了精确机位
- 查实 Instagram / YouTube 短视频:多条 reel,包括'评论 LOBSTER 领取免费 skill'的私信套路,还有 YouTube Shorts;影响量未核实
- 推断 10-07 第一波的触发源:当天 +410、Trendshift Python 榜第 7;具体是哪个大号转发没找到
geo-sleuth(Oldcircle/geo-sleuth)研究报告
渠道:GitHub。数据截至 2026-11-06。
一句话
geo-sleuth 是一个标准的 Agent Skill(一个 SKILL.md 加约 20 个 Python 脚本),装进 Claude Code / Codex / Cursor / Gemini CLI 之后,给它一张照片、说一句"这张照片在哪拍的",它就会去查 OpenStreetMap 几何、拿高程数据算天际线、比对卫星图和街景,最后给出拍摄坐标、误差半径、镜头朝向和一张证据图。
结论:它能跑出来,靠的是一个视觉冲击力极强、又能被验证的演示——"没文字、没车牌、没地标,只有一座桥和一座山,定位误差 2 米",再配上"一行 npx skills add 就装进你手头的 coding agent"。时机正好赶上 Agent Skills 格式在各家 agent 之间通用。中文圈和英文 AI 资讯号接力转发,Bellingcat 在测评里点名拿它当对照,把可信度又抬了一档。
一、数据
- 建库 2026-09-18,到 11-06 共 6,129 star、765 fork(数据卡,github 库);GitHub API 当天读数 6,218 star / 773 fork。fork/star 约 12.5%,对一个"装上就用"的 skill 来说偏高。
- Trendshift 逐日 star 增量(https://trendshift.io/repositories/247193):
- 9-19 至 10-06:每天 +20 到 +90,属于冷启动。9-20 发布两天就有 189 star(Reveneau 当天报道)。
- 10-07 +410(Trendshift Python 榜第 7)、10-08 +241;10-11 到 10-14 每天 +200 到 +374(10-14 Python 榜第 11)。
- 10-15 到 10-30 回落到每天 +90 到 +200 的平台期。
- 10-31 +274、11-01 +380、11-02 +355(Python 榜第 10 到 19),这是第二波;之后每天 +165 左右。
- 作者 yuanbo(GitHub 资料写华中师范大学,位置"中国"),账号 96 个关注者;其余仓库大多是 fork 或小游戏,自有仓库里 ai-workspace 有 17 star。等于没有任何既有粉丝。
- 仓库很活跃:50 天合并 24 个 PR,11 月还在补中亚各国车牌和文字线索(提交记录)。
- 建库不满 60 天,没进 GitHub 官方 trending,所以榜单不是它的流量来源。
二、竞品
| 名称 | 在哪 | 上线 | 规模 | 和 geo-sleuth 的区别 |
|---|---|---|---|---|
| GeoSpy(Graylark,现更名 Raven) | 网页 / SaaS | 2023 | 商业产品,主要卖给执法和情报机构 | 闭源、端到端模型直接猜坐标、收费;geo-sleuth 免费,在你自己的 agent 里跑,每一步都可以审 |
| Picarta | 网页 / API | 约 2023 | Picarta-API 仓库约 100 star | 单模型预测,不给推理过程 |
| ChatGPT o3 / GPT 系列"看图猜地点" | 大厂功能 | 2025-04 起 | 用户量巨大,当年有一波 GeoGuessr 热潮 | 只凭模型直觉,不调地图和地形数据,经常自信地答错(Bellingcat 测评) |
| atiilla/GeoIntel | 开源 | 2024-01 | 1,164 star(github 库) | 套一层 Gemini API 直接问,不做几何检索 |
| Netryx-Astra-V2 | 开源 | 2026-03 | 1,088 star(github 库) | 本地街景特征匹配,只适合街景级照片,不能装进 agent |
| Bellingcat 内部 agent + OSM Search 工具 | 其他(机构内部) | 2026-10 披露 | 没有公开发布 | 思路相同,但没开源;Bellingcat 反过来拿 geo-sleuth 当公开的对照组 |
| Browser Use v4 玩 GeoGuessr 演示 | 开源演示 | 2026-06 | 一条推文的病毒式传播 | 靠浏览器操作玩游戏,精度在 50 km 量级,不是取证工具 |
| marouane53/GeoINT | 开源 skill | 2026-10/11 | star 数未核实 | 从 geo-sleuth 代码起步(保留了它的许可声明),再加 GeoGuessr 式"先猜后证"、本地模型和音频定位,更重(约 6.2 GB) |
| Geo OSINT Locator | skill 目录 | 2026 秋 | 未核实 | 主打推理纪律,工具少 |
在"能装进 coding agent、用地理数据去算而不是让模型猜"这个格子里,geo-sleuth 是第一个做出来、也是最大的。onei.ai 2026-11-06 的对比文章称它是"站上用得最多的 skill,其他几个不是在它基础上做,就是在回应它"。
三、增长手段(按时间排)
- 作者自己投稿技术周刊(已确认)。9-24 同一天给阮一峰《科技爱好者周刊》(ruanyf/weekly#11903,"【开源自荐】")和 HelloGitHub(#3770)提了自荐 issue。有没有被收录、哪一期收录,未核实。
- README 本身就是传播物料(已确认):
- 一张 hero 动图,一句"No text. No plates. No landmarks. One bridge, one mountain. Located to within 2 m.";
- "照片 → 27,335 → 171 → 14,372 → 22 → 3 → 1 → ±2 m"这条漏斗链,一眼就能转述;
- 中、英、日三语 README;
- 每个案例写清复现条件,并主动说明"这是回归测试,不代表对没见过的照片的精度"。这份诚实反而被转发者原样引用(Mario Nawfal 那条推文里就写了),减少了被骂。
- 英文 AI 资讯号和聚合站(已确认):
- 9-20 Reveneau 报道;
- 9-27 Dan Kornas 在 X 和 LinkedIn 发长帖;
- 10-18 AlphaSignal 报道(当时 3,200 star);
- 10-22 0xMarioNawfal(@RoundtableSpace)推文,4 万浏览;
- r/BestGitHubRepos 帖(2.3k star 时,约 10 月中);
- 之后大量 skill 目录和 SEO 站收录:SkillsLLM、ai-tldr、Kitploit、SourceForge 镜像、TypingMind、Pinokio、OSM Apps Catalog 等。
- 中文圈接力(已确认):
- 10-06 AI 工具图鉴;
- 10-14、10-16 知乎两篇;
- 10-15 复源七号站的原理拆解;
- 10-18 X @byCanen;
- 10-23 腾讯云开发者社区;
- 11-01 X @grgerwcwetwet(周览资源)"卧槽!……误差仅 2 米",和 10-31 到 11-02 的第二波高峰完全重合;
- 另有台湾 Facebook 粉专"在网路上爆红"的贴文、B 站推荐视频。
- Bellingcat 背书(已确认):10-22 Bellingcat 发 LLM 地理定位测评,点名 GeoSleuth 是"已公开发布的类似项目",用作对照;在威尼斯那张照片上,只有 Bellingcat 自己的 agent 和 geo-sleuth 给出了精确的拍摄机位。这对 OSINT 圈是很强的信用背书,但当天前后 star 没有明显跳涨,更多是长尾效应。
- 短视频达人(已确认存在,影响量未核实):Instagram 上有多条 reel,其中一条用"评论 LOBSTER 领取免费 geo-sleuth skill"的评论换私信套路;YouTube Shorts 也有。
- 10-07 第一波 +410 的直接触发源没找到(未确认)。时间上和 10-06 的中文工具站文章、Trendshift 上榜接近,推测是某个中文 X 或公众号大号转发。
没有付费推广的迹象;作为开源 skill,也不存在变现回收。
四、它为什么跑出来
- 演示本身就是爆点:"一座桥一座山 → 2 米",既反直觉又触到隐私焦虑。转发者的评论区都在说"以后不敢发照片""说在公司加班,随手拍张窗外传回家,误差两米"。这类话题在 AI 圈和大众圈都能传。
- 形态踩准了时机:2026 年 Agent Skills(SKILL.md)已经成为 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Copilot 通用的格式,
npx skills add一行就能装。用户手里已经有 agent,不用另外装应用、也不用 API key,门槛几乎为零。 - "脚本排序、模型裁决、每个结论都指向文件"这套方法论,把 LLM 最被诟病的"自信地瞎猜"变成可以审计的证据链。正好接上 Bellingcat 一类 OSINT 圈的需求,也让它在一堆"套个 Gemini 问一下"的同类里显得硬核。
- 作者对精度的诚实声明("例子不代表对没见过照片的精度")被大号原样转述,挡掉了一部分质疑(X 上仍有人说"街拍一张都没识别出来")。
- 三语 README、作者是中国开发者:中文圈(阮一峰周刊投稿、知乎、腾讯云、X 中文号)和英文圈(AlphaSignal、Mario Nawfal、Dan Kornas)两边同时起量。
五、差异化
- 和闭源 SaaS(GeoSpy、Picarta)比:免费、开源,在用户自己的 agent 里跑,过程透明,给出误差半径和证据图。
- 和"问大模型"(ChatGPT o3、GeoIntel)比:不靠模型直觉,用 OSM 几何、高程天际线拟合、桥墩测距、阴影定向、行道树开放数据这类"可计算"的证据,所以在没文字、没地标的照片上能做到米级。
- 和学术模型(GeoCLIP、PIGEON)比:不是一个模型,而是一套工作流,装进任何 agent 都能用。
这个差异化就是它跑出来的原因:"没文字也能定到 2 米"只有几何检索路线做得到,也正是转发时最抓人的那句话。不过传播起来的是演示,不是真实使用量。日本 KOBO Lab 实测 3 张公开照片,水田那张给出"特定不了、误差 100 km";X 上也有人反馈街拍识别不出。实际可用性比 README 案例低得多。
六、可见度与跟风
- 可见度:已被广泛讨论。依据:Bellingcat 测评点名、AlphaSignal 报道、Mario Nawfal 4 万浏览、多篇中文长文、日本实测博客、数十个 skill 目录收录。开源项目,没有收入。
- 跟风者:
- marouane53/GeoINT:基于它的代码改写,做得更重;
- Geo-Sleuth-Skill/Geo-Sleuth:蹭名的 SEO 仓库,挂"GET Geo Sleuth"下载按钮,内容是拼凑的 PIGEON 文件,疑似诱导下载;
- Google Play 上 WormholeTech 的"Photo Location AI: geo-sleuth":包名 io.oldcircle.geo_sleuth,带广告,100+ 下载,看起来是盗用作者名做的蹭名 app;
- Franky100-pig/Geo-Guesser:给国内网络环境做的高德卫星图适配;
- zeze1024/geo-locate 等同类 skill;
- 大量直接 fork(BrocksX、PterX、xiaonan-37021 等)。
七、别人能借鉴的
- 开源工具的 README 要有一个能一句话转述的"不可能任务"案例,附上数字漏斗和误差。
- 打包成通用 Agent Skill,一行安装,蹭上所有 coding agent 的存量用户。
- 主动声明局限,换取大号转发时的信任。
- 多语 README,加上主动投稿中文技术周刊和 HelloGitHub。
- 选一个触发隐私焦虑或"侦探感"的题材,天然带传播性。
八、不确定
- 10-07 第一波(+410)的直接触发源。
- 阮一峰周刊和 HelloGitHub 是否收录、收录在哪一期。
- 真实安装量和复用率:skills.sh 之类的安装计数没查到。
- GeoINT 的 star 规模。
- Play 上那个 app 是不是作者本人发的:开发者名 WormholeTech 和作者没有可见关联,包名却用了 oldcircle。
出处
- github.com/Oldcircle/geo-sleuth (README,提交记录)
- trendshift.io/repositories/247193 (逐日 star、Python 榜排名)
- reveneau.com/ainews/geo-sleuth-agent-skill-locate-photo-two-… (2026-09-20)
- github.com/ruanyf/weekly/issues/11903 、github.com/521xueweihan/HelloGitHub/issues/3770 (2026-09-24 自荐)
- x.com/DanKornas/status/2104277134961193307 (2026-09-27)
- alphasignal.ai/news/geo-sleuth-turns-any-coding-agent-into-a… (2026-10-18)
- x.com/RoundtableSpace/status/2113182317766127622 (2026-10-22,40.3K 浏览)
- www.bellingcat.com/resources/2026/10/22/can-llms-supercharge…
- x.com/grgerwcwetwet/status/2116861824284942646 (2026-11-01)
- zhuanlan.zhihu.com/p/2094769314742134515 、developer.cloud.tencent.cn/article/2767438 、aitools.converterclub.com/article/geo-sleuth.html
- localai-kobo.com/geo-sleuth/ (日本实测,2026-11-03)
- onei.ai/blog/ai-photo-geolocation-skills (三个同类 skill 对比,2026-11-06)
- github.com/marouane53/GeoINT 、github.com/Geo-Sleuth-Skill/Geo-Sleuth 、play.google.com/store/apps/details?id=io.oldcircle.geo_sleut…
- github 库 repo_profile(同类仓库 star 数)