oldcircle/geo-sleuth 是一个智能体技能，可从一张照片中找出拍摄位置以及相机所朝的方向。即使照片中没有路牌、车牌之类的可读文字，它也会以 OpenStreetMap 几何数据、高程资料、卫星瓦片和街景照片为依据来缩小候选范围。它由 SKILL.md 和 Python 脚本组成，不是 MCP 服务器。
桥跨之间的间距被当作尺子，阴影被用来判断方位角，山脊线则像指纹一样与地形进行比对。探索、评分和排序由二十个左右的脚本负责，模型只在靠前的候选中做选择。结果中包含坐标与误差半径、相机朝向、作为依据的图片，以及附带阶段等级的置信度。每个结论都要说明该次会话中执行过的命令和生成过的文件。同一个文件夹在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 和 GitHub Copilot 中都能运行，需要 Python 3.10 以上版本。README 称不需要额外的模型。
README 介绍了一个案例：照片中包含田地、高架道路以及桥梁后方的山体，位置被缩小到 2 米以内。但它同时也说明，其他模型未必能得到同样的结果，而且仓库中没有用于确认这一精度的评测数据集，也没有可复现的测量脚本。因此 2 米的案例是 README 中记录的结果，很难视为证明普遍精度的测量。