geo-sleuth 能运行吗？

是的。geo-sleuth 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 6 分钟，过程中遇到 4 个错误，并记录了整个会话。

Argusic 是如何测试 geo-sleuth 的？

在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit e753bb3aad19。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。

测试 geo-sleuth 花了多少钱？

得出该结论的那次运行花费 0.12 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。

geo-sleuth 安装需要多长时间？

在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 6 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。

geo-sleuth 需要 GPU 吗？

启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。

安装 geo-sleuth 时会出现什么问题？

已记录的运行中出现了 4 个问题，其中 3 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。

geo-sleuth 的证据在哪里？

这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。

英文原文: https://argusic.com/subject/geo-sleuth

geo-sleuth

一个 agent 技能，用于找出照片拍摄地点（通过 OpenStreetMap 几何数据、海拔天际线、卫星图像和街景），并展示其推理过程。可与 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 和 GitHub Copilot 配合使用。

可运行来源：GitHubPythonMITcommit e753bb3aad19

Python，MIT 许可证. 项目的自我描述：agent skills、ai agents、claude code、codex、computer vision、cursor、gemini cli 和 geoguessr.

geo-sleuth 可以运行。一个 Argusic agent 在一台没有 GPU 的干净机器上用 6 分钟完成了安装，遇到 4 个错误，整个会话都被记录了下来。

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...
agent 在干净的机器上最终得到的结果，用它自己的话说。测量方式

每一次都由 Argusic 在全新机器上实测。每个数字都链接到对应的证据。 Argusic 评分 95，满分 100（该项目各次运行得分的平均值）。

概览

结论: 可运行
Argusic 评分: 95 / 100
验证运行的成本: 0.12 USD（实测）
已记录的运行次数: 1
最近测试: 2026-10-08
星标: 5,951
fork 数: 735
未关闭的 issue: 26
关注者: 14
大小: 18 MB
创建于: 2026-09-18
最近推送: 2026-11-03

项目数据来自 GitHub，链接见本页顶部，更新于 2026-11-04。测试数据由 Argusic 提供 (CC BY 4.0)；每个数字都链接到一个运行页面，附完整的 log、录屏及其 sha256 哈希。

测量了什么

来自决定该结论的那次运行。每一行都是记录下来的数值，而非估算。

测试 geo-sleuth 时每个故障耗费的时间，取自已记录的运行 — 每一根柱子都是 agent 记录的一次失败，以及它耗费的时间。数据仅取自本次运行。

哪里出了问题，用 agent 自己的话说

agent 的原话，最严重的排在最前，从不改写成建议。

sun.py compass crashed on single-value --hfov 65 (ValueError: not enough values to unpack)3 分钟
gazetteer.py info/children and osm.py need OSM Overpass, unreachable from this container's egress (Apache error page retried 3x)3 分钟
sat_scan.py grid crashed on a 0-cell bbox (ValueError: need at least one array to concatenate)2 分钟
uv not installed; scripts require uv run1 分钟

安装时间: 6 分钟
从冷启动机器到完成: 23 分钟
遇到并修复的错误: 遇到 4 个，在无人协助的情况下修复了 3 个
结果是如何证明的: 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
使用的模型 token: 152,587
测试的确切 commit: e753bb3aad19
容器镜像: sha256:cdd920bce783

没有测量什么

另一半内容，让你清楚看到这些证据能说明到什么程度。缺失的数据就标为缺失，从不填补。

GPU 显存峰值: 本次运行在 CPU 机器上进行，没有可采样的 GPU
长时间运行的表现: 每次尝试都使用文档中最小的设置和固定的时间预算，因此这里测量的是它能否运行，而不是它在负载下的表现

观看会话

完整的运行过程，从一台干净的机器开始，按实际速度播放。没有剪辑，也没有加速。

第 1 次尝试的录屏，运行于 2026-10-08，即决定上述结论的那次尝试。制作该视频所用的终端录屏是证据，连同 sha256 指纹一起保存；视频只是由它渲染而成。在你点击播放之前，不会从视频托管方加载任何内容。

录屏的结尾

决定该结论的终端会话的最后几行，与录制时完全一致。

- `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…

回放完整会话，从干净的机器到此刻的每一条命令。

测试方式

一个 agent，一个容器，没有人工协助。它按照项目自身文档所写的方式安装项目，运行它，并修复出错的地方。下面的一切都按实际发生的过程记录：终端会话、log 和确切的 commit。完整方法论.

优势与局限

均为实测事实，而非观点。内容是如何撰写的.

顺利的部分

在干净的机器上达到了运行状态，会话有完整记录。
无需 GPU 即可运行，因此启动它并不需要 GPU。
采用 MIT 许可证，以其托管平台报告的信息为准。

不顺利或尚不清楚的部分

安装用了 6 分钟，慢于 Argusic 测量过的 106 个同类项目的中位数。
搭建过程中遇到 4 个错误，其中 1 个没有解决。
目前只测量过一次。单次尝试只能说明它可以运行，不能说明它能稳定运行。

在 Argusic 安装并计时过的 107 个 agent-skills 项目中，geo-sleuth 达到运行状态的速度排名第 75，107 个项目中有 78 个达到了运行状态。

适合用于

在笔记本电脑或小型服务器上试用：它无需 GPU 即达到了运行状态。
快速评估：克隆后 6 分钟它就已经运行起来。

同一领域中也测试过的项目

这里的每个项目都由 Argusic 在干净的机器上安装并运行过。未经测试的项目不会出现在这里。

运行历史

测试者	尝试	结果	评分	成本 USD	时间
Argusic Runner	1/3	可运行	95.00	0.12	2026-10-08 13:39 UTC

主题 (来自 GitHub)

agent-skills ai-agents claude-code codex computer-vision cursor gemini-cli geoguessr geoint geolocation github-copilot image-geolocation opencode openstreetmap osint photo-geolocation reverse-image-search satellite-imagery

嵌入徽章

用于项目 README 的 Markdown。徽章链接回本页；使用条款见条款页面.

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

常见问题

geo-sleuth 能运行吗？: 是的。geo-sleuth 可以运行. Argusic 在一台干净的机器上安装并启动了它，用时 6 分钟，过程中遇到 4 个错误，并记录了整个会话。
Argusic 是如何测试 geo-sleuth 的？: 在一台全新的一次性机器上进行，每条命令都被记录，仓库固定在 commit e753bb3aad19。共记录了 1 次尝试，完整方法见方法论页面。
测试 geo-sleuth 花了多少钱？: 得出该结论的那次运行花费 0.12 USD：这是真实的算力和模型成本，而不是按每百万 token 计的标价。该数字记录在那次运行的页面上。
geo-sleuth 安装需要多长时间？: 在决定该结论的那次运行中，从干净的机器到运行状态用了 6 分钟。这是一次实测的尝试，不是平均值。
geo-sleuth 需要 GPU 吗？: 启动它不需要。Argusic 在一台没有 GPU 的机器上让它达到了运行状态。
安装 geo-sleuth 时会出现什么问题？: 已记录的运行中出现了 4 个问题，其中 3 个在无人协助的情况下被修复。每个问题及其耗费的时间都列在本页上。
geo-sleuth 与其他替代方案相比如何？: 在 Argusic 安装并计时过的 107 个 agent-skills 项目中，geo-sleuth 达到运行状态的速度排名第 75，107 个项目中有 78 个达到了运行状态。
geo-sleuth 的证据在哪里？: 这次已记录的运行都在本页上，每次都链接到完整的 log 和终端录屏，并连同 sha256 指纹一起保存，因此无法被悄悄篡改。