英語の原文: https://argusic.com/subject/geo-sleuth
geo-sleuth
写真が撮影された場所を特定するエージェントスキルです。OpenStreetMap の形状、標高のスカイライン、衛星画像、ストリートビューを利用し、その作業過程を表示します。Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot で動作します。
動作するソース: GitHubPythonMITコミット e753bb3aad19
Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent skills、ai agents、claude code、codex、computer vision、cursor、gemini cli、geoguessr.
geo-sleuth は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 6 分でインストールし、4 件のエラーに遭遇し、セッション全体が記録されました。
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...
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 95 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- sun.py compass crashed on single-value --hfov 65 (ValueError: not enough values to unpack)3 分
- gazetteer.py info/children and osm.py need OSM Overpass, unreachable from this container's egress (Apache error page retried 3x)3 分
- sat_scan.py grid crashed on a 0-cell bbox (ValueError: need at least one array to concatenate)2 分
- uv not installed; scripts require uv run1 分
- インストール時間
- 6 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 23 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 4 件に遭遇、3 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- 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
- 使用したモデルのトークン
- 152,587
- テストした正確なコミット
- e753bb3aad19
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
- `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…
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 6 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 106 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- セットアップ中に 4 件のエラーに遭遇しました。そのうち 1 件は解決されていません。
- これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、geo-sleuth は実行状態に達するまでの速さが 75 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
- 手早く評価したい場合: クローンから 6 分後には動作していました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-skillsai-agentsclaude-codecodexcomputer-visioncursorgemini-cligeoguessrgeointgeolocationgithub-copilotimage-geolocationopencodeopenstreetmaposintphoto-geolocationreverse-image-searchsatellite-imagery
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/geo-sleuth)質問
- geo-sleuth は動作しますか?
- はい。geo-sleuth は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 6 分でインストールして起動し、途中で 4 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は geo-sleuth をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット e753bb3aad19 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- geo-sleuth のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.12 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- geo-sleuth のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 6 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- geo-sleuth には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- geo-sleuth のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 4 件の問題が発生しました。そのうち 3 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- geo-sleuth は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-skills のプロジェクト 107 件のうち、geo-sleuth は実行状態に達するまでの速さが 75 番目で、107 件中 78 件がそもそも実行状態に達しました。
- geo-sleuth の証拠はどこにありますか?
- 記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。