Original en anglais: https://argusic.com/subject/geo-sleuth

geo-sleuth

Une compétence d'agent qui trouve où une photo a été prise (géométrie OpenStreetMap, lignes d'horizon d'élévation, imagerie satellite et street view) et montre son travail. Fonctionne avec Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode et GitHub Copilot.

Fonctionnesource : GitHubPythonMITcommit e753bb3aad19

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : agent skills, ai agents, claude code, codex, computer vision, cursor, gemini cli et geoguessr.

geo-sleuth fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 6 minutes et a rencontré 4 erreurs sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

uv was installed into a venv and every script's dependencies resolved via uv run; the geo-sleuth skill's core scripts (clues, geo, board, sun, exif, imgprep, terrain, tiles, evidence, ocr, match, sat_scan, intake, baidu_pano) all executed real end-to-end runs with decoded media output, two input edge-case bugs were fixed in sun.py and sat_scan.py, and only the Overpass-backed gazetteer/osm queries failed due to unrea...

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 95 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne
Score Argusic
95 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,12 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
1
dernier test
étoiles
5 951
forks
735
issues ouvertes
26
observateurs
14
taille
18 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de geo-sleuth, tiré de l'exécution enregistrée
Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

  • sun.py compass crashed on single-value --hfov 65 (ValueError: not enough values to unpack)3 minutes
  • gazetteer.py info/children and osm.py need OSM Overpass, unreachable from this container's egress (Apache error page retried 3x)3 minutes
  • sat_scan.py grid crashed on a 0-cell bbox (ValueError: need at least one array to concatenate)2 minutes
  • uv not installed; scripts require uv run1 minute
Temps d'installation
6 minutes
De la machine vierge à la fin
23 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
4 rencontrées, 3 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
uv run skills/geo-sleuth/scripts/clues.py lookup plate 粤B returned 广东省/深圳市; terrain.py elev 35.3606,138.7274 returned '3750 m'; match.py rank --method dino ranked identical photo #1 with 1927 inliers; sat_scan.py grid ranked 20 real satellite cells; baidu_pano.py near returned a real panoid; all generated PNG/JPG/ridge decodes via 'ffmpeg -v error -i FILE -f null -' exit 0
Tokens de modèle utilisés
152 587
Commit exact testé
e753bb3aad19
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge

Regarder la session

L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.

Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

- `sun.py pos/ratio/dish/compass` → real NOAA sun math.
- `terrain.py elev 35.3606,138.7274` → `3750 m` (real AWS elevation tile); `terrain.py ridge` on th…
- `tiles.py fetch` → real Google satellite mosaic, `failed_tiles: 0`; `px2ll` round-trip; `evidence…
- `ocr.py` (rapidocr) detected `GD` on the photo; `match.py` (DINOv2+SIFT) ranked the identical pho…
- `baidu_pano.py near` → returned a real panoid + WGS84 coords (keyless API).
- Every generated media file decoded cleanly via `ffmpeg -v error -i FILE -f null -` (exit 0).
## Errors found & fixed (in-repo code)
- `sun.py compass` crashed on a single-value `--hfov 65` (`ValueError: not enough values to unpack`…
- `sat_scan.py grid` with 0 grid cells crashed in `np.concatenate([])`; patched to emit a clear dia…
## Errors that couldn't be fixed here
- `gazetteer.py info/children` (and `osm.py`) depend on OpenStreetMap Overpass, unreachable from th…
- `ocr.py` printed `onnxruntime pthread_setaffinity_np` warnings (CPU-affinity limits in the contai…

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
  • A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
  • Sous licence MIT, selon son hébergeur.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

  • Installation en 6 minutes, plus lente que la médiane des 106 projets comparables mesurés par Argusic.
  • A rencontré 4 erreurs pendant l'installation, dont 1 n'a pas été résolue.
  • Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, geo-sleuth a été le 75e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

  • L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
  • Une évaluation rapide : il fonctionnait 6 minutes après le clone.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner1/3Fonctionne95,000,12

Sujets (depuis GitHub)

agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcomputer-visioncursorgemini-cligeoguessrgeointgeolocationgithub-copilotimage-geolocationopencodeopenstreetmaposintphoto-geolocationreverse-image-searchsatellite-imagery

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/geo-sleuth.svg)](https://argusic.com/subject/geo-sleuth)

Questions

geo-sleuth fonctionne-t-il ?
Oui. geo-sleuth fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 6 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé geo-sleuth ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit e753bb3aad19. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de geo-sleuth ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,12 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer geo-sleuth ?
6 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
geo-sleuth a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de geo-sleuth ?
4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 3 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment geo-sleuth se compare-t-il aux alternatives ?
Sur les 107 projets agent-skills qu'Argusic a installés et chronométrés, geo-sleuth a été le 75e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 78 sur 107 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour geo-sleuth ?
L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Discussion