用途：geolocation-skill 用于从图像中推断地理位置，可分析照片、街景或卫星影像。其方法为迭代推理循环，最多5轮，灵感来自 GeoVista 研究框架。
主要能力：
- 视觉线索提取，涵盖文字/标牌（语言、文字、路牌、车牌、电话格式）、基础设施（道路标线、红绿灯、电线杆、公用设施、护柱）、建筑（材料、风格、屋顶类型、密度）、自然（植被、地形、地质、太阳位置、天气）、文化（车辆、行驶方向、服饰、商店、品牌）。
- 多尺度假设形成，包括洲/地区、国家、区域/州、城市/城镇、精确到街道级别，并记录支持证据、置信度（高/中/低）与冲突。
- 图像细查：当细节不清时，裁剪感兴趣区域、增强文字/标牌、分离建筑细节。
- 网络搜索验证：针对标牌文字、特征、商家、地标、道路等采用不同查询模式，交叉比对多个线索，寻找一致归属。
- 迭代优化：每轮更新假设置信度、识别剩余不确定性、判断是否继续细查，直到确信或达到上限。
输出格式：包含位置分析、观察到的线索、推理过程，以及结论（最可能位置、置信度、关键证据、不确定性）。
使用方式：按上述工作流逐步执行，必要时进行图像裁剪与增强，并配合网络搜索验证。
适用场景：需要根据图像推断拍摄地点的任务，例如照片、街景或卫星影像的地理定位分析。
限制与注意事项：高置信度需要多个独立确认；单一线索可能误导（多国存在相似标牌）；不应识别个人或住宅地址；迭代最多5轮，边际价值低时停止。参考资料包括 references/visual-clues.md、references/regional-signatures.md、references/verification-strategies.md。