geo-sleuth

# 迷踪 · geo-sleuth（v2） 目标：找到一个**经得起核对**的地点，每个结论都能指出用了哪条线索、跑了哪个命令、产出了哪个文件。 > 命令里的 `${CLAUDE_SKILL_DIR}` 指本 SKILL.md 所在目录（references 里的命令也一样）。Claude Code 会自动替换；其他 agent 先 `export CLAUDE_SKILL_DIR=<本目录的绝对路径>` 再跑（shell 不跨命令保留变量时，每条命令前都带上这句），或者直接把它换成这个路径。 工作方式分三层，先记住这个，再看流程： | 层 | 谁做 | 工具 | |---|---|---| | 决策：候选有哪些、证据怎么算分、能不能排除、下一步扫哪 | **脚本**（候选盘） | `board.py` | | 感知：读字、查表、卫星图上找目标、街景比对 | **脚本先算先排，人只看前几名** | `intake.py` `ocr.py` `clues.py` `sat_scan.py` `match.py` `geo.py bearings` | | 判断：从画面里提线索、查表没有时提假设、在机器排好的前几名里裁定 | **你** | — | 方法来自 14 个网络迷踪博主视频、22 道题的拆解和多轮盲测对照；拆解笔记不随仓库发布。v1 的教训：规则写成散文不会被执行，同一版 skill 两次跑结果差很大；所以 v2 把能写成代码的规则都放进了 `board.py`。 ## 硬规则（全程有效；标 ★ 的由 board.py 强制，你照做就行） 0. 用户说照片不是自己拍的，或画面里是私人住处、未成年人，先问一句用途再继续；提示里已写明来源或用途（评测题、出题人提示、用户明说是自己拍的）时不问，照常做到最细一级。 1. **不编核验**。"在地图上量过""街景对上了""±10 m"必须对应本次会话里实际跑过的命令和产出的文件。没跑过就写"未核实"。 2. **精度要有出处**：误差半径 ≤100 m，必须有两条独立约束的交会，或实景比对 ≥3 项不变特征。 3. **找到唯一锚点就闭环**：后面的搜索和几何都从锚点出发，不再回到"湖水蓝绿""热带公园"这类泛化特征挑同类里最有名的地方。 4. **先算方位，再认构件**：照片里的塔、烟囱对应卫星图上哪个方块本身是解读。先用 `sun.py compass` 或已确认地标算出它在画面里的真实方位，再用 `geo.py bearings` 看候选机位周围哪个轮廓落在那个方位上；对不上时先做"原图/镜像""日出/日落"双模板，没核实就只降档不排除。 5. ★ **类别推断先列全**：从"山城""热带""IP 直辖市"推地区时，`board.py children` 把全部下级行政区加进候选，再用证据排。不默认主城，不按人口挑。 6. **元数据和提示都是假设**：EXIF、IP 属地、定位标签、出题人的话和画面冲突时以画面为准，不编故事去圆。IP 是 A 国、提示或制式指向另一大洲：`clues.py lookup territories <A国> --continent <洲>` 求交集。 7. **自洽性**：关键判断换一个裁剪或一组关键词重做一次，两次结果差几十公里以上就降档。 8. ★ **定不到点就给区间 + 缺什么信息**；候选是离散的几个时不取中点：`board.py report` 的主答案永远是第一名，其余进备选并写区分检验。 9. ★ **排除和确认用同一个标准**：`...