▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 30D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 3D (3 days) — РАНГ #4.
FINDING #04 · UNIT ID 1375615157
Oldcircle/geo-sleuth
An agent skill that finds where a photo was taken — OpenStreetMap geometry, elevation skylines, satellite imagery and street view — and shows its work. Works with Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode and GitHub Copilot.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
42% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
244.00
ACCEL
-206.00
RETENTION
23.1%
PEAK 2026-10-08 · FORK-RETENTION 46.6% · 732 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
208
FOLLOWERS
32
OWNER ★
1,758
Engagement Signals
FORKS
188
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 732 / 732 (DIVERSITY 1.00)
Потенциал заработка
C46/100
СПРОС78
Спрос подтверждается сильным ростом репозитория, существованием платных photo-geolocation продуктов и рынком geospatial/location intelligence, но размер именно photo-geolocation ниши не установлен точно.
ЗАХВАТ34
MIT-код и отсутствие hosted продукта, proprietary data, benchmark, API, enterprise workflow и data moat делают подход легко копируемым и ограничивают удержание ценности.
ДОСТУП62
MIT благоприятна для коммерциализации, но проект очень молодой: около 3 контрибьюторов, нет релизов; также есть ограничения imagery/API ToS, privacy и compliance.
«Заработок возможен через проверяемый OSINT/GEOINT workflow, но проект топит слабый capture без собственного data moat и зрелого продукта.»
Рыночный анализ · Обзор
geo-sleuth — экспериментальный Agent Skill, который по одной фотографии ищет место съёмки и показывает проверяемую цепочку геолокационных доказательств.
Image geolocation / OSINT / GEOINT / geospatial AI / agent skillsЗРЕЛОСТЬ · ЭКСПЕРИМЕНТ
ЯЗЫК
Python
ЛИЦЕНЗИЯ
MIT
РЕЕСТР
none
КОНТРИБЬЮТОРЫ
3
Что делает
Агент читает SKILL.md и запускает Python-скрипты, которые сопоставляют геометрию OpenStreetMap, рельеф, линии горизонта, спутниковые данные и street view-подсказки. На выходе он возвращает предполагаемые координаты, направление камеры, радиус ошибки, evidence image и файлы/команды, подтверждающие вывод. Проект работает с Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenCode и GitHub Copilot.
Какую боль решает
Сокращает ручную и непрозрачную работу по геолокации фотографий без EXIF, текста, номеров и очевидных ориентиров, превращая визуальный поиск в воспроизводимый OSINT/GEOINT-workflow.
Сценарии использования
- OSINT и журналистские расследования фотографий без метаданных и очевидных ориентиров.
- Проверка материалов для human rights и conflict verification.
- GeoGuessr, CTF и обучение визуальной геолокации и аналитиков.
- Проверка заявленного места съёмки в страховании, недвижимости и due diligence.
- Интеграция геолокации изображений в AI-agent workflows.
Целевой пользователь
OSINT-аналитики, журналисты-расследователи, GEOINT-специалисты, fact-checking-команды, исследователи и продвинутые пользователи AI-агентов.
Open-source аналоги
Более зрелый computer-vision инструментарий для visual localization с image retrieval, feature matching и SfM/3D-картами, но требует reference map или SfM pipeline и не является OSINT-agent skill.
GeoCLIP лучше подходит как ML-модель для coarse image-to-GPS и top-k предсказаний, но слабее как объяснимый расследовательский workflow с evidence files.
Академическая generative visual-geolocation модель, заявляющая результаты на OSV-5M, YFCC-100M и iNat-21; geo-sleuth сильнее в agentic evidence-процессе и геометрической проверке.
Исследовательский подход к сопоставлению street-view фотографий и aerial imagery в пределах подготовленных регионов, более ограниченный по применению.
Похожий OSINT-инструмент с desktop-приложением, neural coarse guess, проверкой солнца и сезона и street-level imagery matching, но с гораздо меньшим traction и без agent-skill формата.
Локальный web/app wrapper вокруг GeoCLIP, записывающий оценённые координаты в EXIF; имеет меньше evidence- и geometry-возможностей, а AGPL ограничивает некоторые SaaS-модификации.
Позиционирование
Нишевый лидер в новом формате agent skill для объяснимой photo geolocation: по вниманию GitHub geo-sleuth опережает большинство прямых OSS-инструментов, но в широкой visual-localization и computer-vision нише уступает более зрелым hloc, GeoCLIP и PLONK. Это пока не established moat.
Коммерческие аналоги
AI visual intelligence и geolocation фотографий без metadata, с позиционированием для enterprise и law enforcement.
На сайте заявлено 10 000+ cases worldwide; доступ для qualified government и enterprise. Точное число пользователей и выручка не раскрыты.
Enterprise / governmentcustom; pricing по запросу
AI photo geolocation, возвращающая вероятные GPS-координаты, город или страну, confidence и карту без EXIF.
По FAQ ориентирована на OSINT investigators, журналистов, law enforcement, фотографов, исследователей и путешественников; точное число пользователей не раскрыто.
Free1 search
Wallet$15.9 one-time за 20 searches
Subscription$59.9 или $49.9 при annual toggle за 100 searches/month
Enterprisecustom; API/on-prem
Landmark detection, web detection, OCR и label detection — компоненты для geolocation и reverse-search pipeline.
Масштаб Google Cloud; отдельные пользователи и выручка Vision API не раскрыты.
Free1,000 units/month
Landmark Detection$1.50/1k до 5M units; $0.60/1k выше
Web Detection$3.50/1k до 5M units
Street View evidence, static maps, elevation и tiles — инфраструктурные компоненты для проверки геолокационных гипотез.
Масштаб Google Maps Platform; пользователи и выручка отдельных SKU не раскрыты.
Static Street View10,000 free; затем $7/1k с volume tiers
Elevation5,000 free; затем $5/1k в первом paid tier
Satellite и raster tiles, maps, geocoding и search APIs для геопродуктов.
Точные пользователи и выручка по продукту не подтверждены в собранных источниках.
Temporary Geocoding100,000 free/month; затем $0.75/1k и $0.60/1k в следующем tier
Raster Tiles APIpricing зависит от использования
Basemaps, satellite/imagery maps, geocoding, hosted geodata и spatial analysis.
Esri — established GIS-вендор; точная выручка Location Platform не подтверждена.
Basemap tiles2M free; затем $0.15/1k
Geocodes not stored20k free; затем $0.5/1k
Reverse image search и image-fingerprint matching API для поиска источника и повторов изображения.
Enterprise tier заявляет до 500M images и 50M monthly searches.
Starter$200/mo
Basic$500/mo
Corporate$1,500/mo
Overageот $0.01/search до $0.003/search в зависимости от tier
OSINT investigation platform для link analysis, поиска, сбора evidence и доступа к коммерческим данным.
Масштаб пользователей и выручка на pricing page не раскрыты.
Basic€0/year
Entry€3,000/year
Professional€7,500/year
Enterprisecustom
Покупка archive или tasking satellite imagery без длительного enterprise-контракта; компонент для evidence imagery.
Масштаб пользователей и выручка не подтверждены.
Taskingминимум 25 km², стартовая цена $200
Planet archive$12/sq km; после 31 дня $6/sq km; minimum 25 sq km
Satellite imagery processing API, открытые и коммерческие datasets и processing units.
Связь с Planet ecosystem указана в собранном разборе; точные текущие direct prices на официальной странице не подтверждены.
CREODIAS reseller tier€300/year
CREODIAS reseller tier€999/year
CREODIAS reseller tier€5,000/year
CREODIAS reseller tier€10,000/year
Текущая монетизация проекта
По собранным GitHub-фактам у проекта нет homepage, registry-install и релизов; владелец — user Oldcircle, verified=False, контрибьюторов около 3, лицензия MIT. Явной платной версии, cloud-продукта, open-core, support-плана или GitHub Sponsors, связанных именно с Oldcircle/geo-sleuth, не найдено. Проект выглядит как open-source / hobby / research-проект, но внешние каналы автора не подтверждены полностью.
Коммерческий потенциал
ПОТЕНЦИАЛ · СРЕДНИЙ
Заработать можно, если продавать не Python-библиотеку, а проверяемый OSINT/GEOINT workflow с легальными данными, UI, audit trail и enterprise deployment.
Спрос и рынок
Спрос подтверждается OSS-тяговой проекта, платными GeoSpy и Picarta, а также коммерциализацией отдельных building blocks через TinEye, Google Vision, Google Maps, Mapbox, ArcGIS и SkyFi. Широкий TAM geospatial analytics и location intelligence оценивается в десятки или сотни миллиардов долларов по приведённым отраслевым отчётам, но адресуемый рынок geo-sleuth существенно уже: OSINT/GEOINT investigation tooling, image geolocation и imagery APIs. Для старта наиболее реалистична узкая ниша OSINT-команд, журналистов, NGOs и security teams с enterprise или per-case моделью.
Ров / защищённость
Сейчас защитного рва почти нет: открытый MIT-код, отсутствие proprietary data, hosted workflow и enterprise-интеграций позволяют быстро скопировать pipeline. Потенциальный moat — precomputed global skyline/terrain/OSM indices, легальный доступ к premium imagery, proprietary benchmark и evaluation corpus, feedback loop аналитиков, case database, integrations, compliance и trust brand.
Модели монетизации
- managed hosting / SaaS-обёртка
- usage-based API и batch processing
- enterprise on-prem deployment
- платные расследовательские отчёты
- платная поддержка и SLA
- коммерческие data packs
- консалтинг и обучение
Что нужно, чтобы сделать продукт
- Стабильные релизы, versioning и changelog.
- Установка через PyPI или packaged agent-skill registry.
- Web UI или investigator desktop UI.
- Benchmark с accuracy по регионам и типам фотографий, false-positive rate, временем и стоимостью кейса.
- Матрица лицензирования данных и API для коммерческого использования.
- Safety policy против stalking, doxxing и опасного deanonymization.
- Case export в PDF/HTML, evidence package, chain-of-custody, STIX и GeoJSON.
- Team accounts, audit logs, access control и hosted compute queue.
- Интеграции с QGIS, ArcGIS, Maltego, OpenCTI и системами ведения дел.
- Поддержка private imagery providers, abuse detection и rate limits.
- Human-in-the-loop, confidence calibration и юридические disclaimers.
⚖ ЛИЦЕНЗИЯ · МОЖНО ЛИ КОММЕРЦИАЛИЗИРОВАТЬ
MIT позволяет коммерчески использовать и модифицировать код, встраивать его в закрытый продукт и продавать SaaS или on-prem при сохранении copyright и license notice. Однако лицензия кода не распространяется автоматически на данные и API: главный юридический риск связан с условиями imagery, street-view, map и elevation providers, а также privacy и surveillance regulation.
Риски и подводные камни
ВЫСОКИЙЮР. СЕРАЯ ЗОНА
Инструмент может применяться для stalking, doxxing, преследования активистов и deanonymization; hosted-версия потребует safety policy, rate limits и, возможно, vetting пользователей.
ВЫСОКИЙКОММОДИТИЗАЦИЯ
MIT-лицензия, viral-репозиторий и отсутствие proprietary data позволяют конкурентам быстро скопировать pipeline.
ВЫСОКИЙЛИЦЕНЗИЯ
Для Google Street View, satellite tiles, Mapbox, ArcGIS и других источников нужно отдельно проверять коммерческие условия использования, scraping и распространение результатов.
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Ошибочная геолокация может привести к ложным обвинениям или другим последствиям; нужны calibration confidence, evidence trail, disclaimers и human-in-the-loop.
СРЕДНИЙПРОЧЕЕ
Terrain scans, skyline matching, satellite/street-view вызовы и LLM-agent runtime могут быть дорогими и медленными; README описывает длительный end-to-end run.
СРЕДНИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
Около 3 контрибьюторов, отсутствие релизов и возраст проекта менее месяца создают bus-factor и maturity-риск для enterprise-покупателя.
СРЕДНИЙКОНКУРЕНЦИЯ
Мультимодальные LLM и специализированные продукты наподобие GeoSpy и Picarta могут закрыть типовой use case без open-source pipeline.
Достоверность разбора
УВЕРЕННОСТЬ · СРЕДНЯЯgpt-5.5 · 2026-10-11 · ОКНО 3D
Оговорки / что не проверено
- Звёзды, форки, темп роста, дата создания, дата последнего push, число контрибьюторов, владелец, подписчики, archive coverage и отсутствие релизов взяты из предоставленных фактов воронки и GitHub-обогащения, а не перепроверены отдельными источниками.
- Звёзды и форки OSS-аналогов в собранном разборе представлены как значения на момент анализа; не подтверждены вторым независимым источником для каждого проекта.
- Утверждение о лидерстве geo-sleuth в узкой нише основано на сравнении приведённых GitHub-сигналов и не является полноценным обзором всего рынка.
- Данные GeoSpy о 10 000+ cases, enterprise/government доступе и pricing по запросу основаны на сайте компании; второе независимое подтверждение не приведено.
- Данные Picarta о целевых пользователях, количестве searches и тарифах взяты из сайта и pricing/FAQ-контента; независимое подтверждение пользовательского масштаба отсутствует.
- Данные Google Cloud Vision, Google Maps Platform, Mapbox, ArcGIS, TinEye, Maltego и SkyFi о тарифах взяты из приведённых страниц; для большинства цен не приведён второй независимый источник.
- Для ArcGIS в собранном разборе упомянута pricing page snippet; полнота и актуальность всех tier-деталей не подтверждены двумя источниками.
- Масштаб пользователей и выручка отдельных API-продуктов Google, Mapbox и ArcGIS не раскрыты; формулировки о масштабе основаны на бренде и позиции поставщиков, а не на подтверждённых метриках.
- Масштаб SkyFi и Sentinel Hub / Planet APIs не подтверждён; приведённые CREODIAS tiers являются reseller pricing, а не прямой текущей ценой Planet.
- Оценки TAM geospatial analytics, location intelligence и commercial satellite imaging взяты из отраслевых аналитических отчётов; для каждой цифры в разборе приведён только один URL, поэтому они не подтверждены минимум двумя источниками.
- Оценка SAM в сотни миллионов или несколько миллиардов долларов для OSINT/GEOINT tooling, image geolocation и imagery APIs не подтверждена отдельным исследованием и является аналитическим приближением.
- Утверждение об отсутствии коммерциализации, GitHub Sponsors или внешних каналов автора основано на доступных GitHub-фактах и быстром поиске, но не доказывает отсутствие закрытых или неиндексируемых каналов.
- Риски privacy, surveillance, ToS, liability, operational cost и competition from foundation models являются аналитическими выводами и общими отраслевыми допущениями, а не результатом двух независимых подтверждений.
- Связь отдельных коммерческих аналогов с точной задачей geo-sleuth неоднородна: Google Vision, Google Maps, Mapbox, ArcGIS, TinEye, Maltego и SkyFi являются смежными building blocks, а не обязательно прямыми photo-geolocation продуктами.
- Точная формула итогового earn index и grade намеренно не заполнена: эти поля должны вычисляться детерминированно кодом из трёх осей.
ИСТОЧНИКИ (21)
Why This Is A Finding
Oldcircle/geo-sleuth собрал 732 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 208. Это даёт surprise-индекс 0.98 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 46.6% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 100% OF 8679 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8679 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE1.240.00+1.24ABOVE 100%
VELOCITY244.005.67+238.33ABOVE 99%
RETENTION23.1%42.4%-19.4 PPABOVE 28%
FORKS188334-146ABOVE 38%
SURPRISE0.980.00+0.98ABOVE 100%