Oldcircle cria skill que acha local de foto sem texto a até 2 metros
O geo-sleuth cruza relevo, OpenStreetMap e satélite em agentes como Claude Code e Cursor para cravar coordenadas e direção da câmera.
Edição: Anderson Gomes · texto gerado por IA
· 3 min de leitura
Texto gerado por IA, com revisão automática. Esta matéria foi escrita por um modelo de linguagem a partir da fonte indicada e passou por verificações automáticas de formato, de voz e de título; não houve leitura humana antes da publicação. Como funciona o método · Fonte original: Repositório no GitHub
Investigadores que precisam descobrir onde alguém tirou uma foto sem placa de rua, monumento ou metadados de GPS agora contam com o geo-sleuth. Criado pelo desenvolvedor Oldcircle em 18 de setembro de 2026, o pacote em Python funciona como habilidade para agentes autônomos e acumulou 680 estrelas no GitHub. A ferramenta cravou o ponto de disparo de uma imagem com margem de dois metros ao cruzar o relevo com mapas de satélite. O recurso atende analistas de inteligência geoespacial.
Vinte scripts filtram relevo antes de consultar o modelo
O sistema opera como uma habilidade aberta no padrão Agent Skill e organiza seu trabalho dentro de uma pasta com SKILL.md, scripts/, references/ e data/. Em vez de pedir que o modelo de linguagem adivinhe a paisagem, vinte scripts especializados em Python buscam, calculam e ordenam os candidatos. Os programas locais baixam geometrias do OpenStreetMap, malhas de elevação topográfica e fotos de satélite para transformar detalhes visuais em réguas métricas. O modelo só escolhe entre os finalistas.
Em uma foto de celular sem dados EXIF que mostrava um forno perto de um arrozal colhido e um viaduto ao fundo, os scripts deduziram a presença de trilhos eletrificados pelos mastros da ferrovia. A equipe assumiu vãos de 32 metros entre pilares para estimar que a cabeceira esquerda ficava a meio quilômetro e a direita a mais de um quilômetro da lente. A grama verde com arroz colhido restringiu as buscas ao sul da China. O terreno virou uma equação geométrica.
A varredura puxou 27.335 trechos de pontes ferroviárias no OpenStreetMap e gerou horizontes em 360 graus a cada 400 metros para selecionar 171 locais com montanhas próximas. Em seguida, o código testou 14.372 posições de cume contra a silhueta da foto e desenhou os três melhores contornos diretamente sobre a imagem para descartar montanhas em Fuzhou e Huizhou. A localização final em Qingyuan surgiu do cruzamento dos ângulos de 17 pilares com os trilhos. O erro final ficou em dois metros.
Configuração exige pouco esforço, mas consome tempo de máquina
Para instalar a ferramenta, o usuário executa o utilitário skills, mantido pela Vercel Labs, ou copia a pasta direto para o diretório do assistente. O pacote roda em Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, OpenCode e GitHub Copilot. Basta abrir o terminal do agente, carregar a imagem e digitar a frase em inglês pedindo para encontrar o local da foto. A configuração não requer comandos adicionais.
A execução, porém, exige paciência. O teste documentado no repositório consumiu 72 minutos de ponta a ponta, com metade desse tempo gasta em processamento pesado na máquina. Ao concluir, o agente entrega as coordenadas geográficas com raio de incerteza, o rumo da lente e uma imagem de satélite. Cada conclusão aponta para o comando executado e o arquivo gerado na sessão.
Com 17 dias de existência, registro criado em 18 de setembro de 2026 e último commit em 24 de setembro, o repositório de Oldcircle ainda engatinha. O projeto conquistou 680 estrelas, 89 forks e nenhuma issue aberta, mas não tem versões formalmente empacotadas nem recebe commits desde a semana de estreia. A licença MIT garante liberdade para alterar e distribuir os scripts sem cobrança de royalties. O sistema não serve para respostas instantâneas.
- Python
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- Agentes de IA
- GitHub

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