God’s Eye View ist ein Open-Source-Projekt, das Flugzeuge, Schiffe, Satellitenbahnen, Erdbeben, Wetter und öffentliche Kameras live auf einem fotorealistischen 3D-Globus zusammenführt. Der Quellcode wurde in der letzten Augustwoche 2026 freigegeben. Autor ist Bilawal Sidhu – sechs Jahre Produktmanager bei Google für 3D-Karten und Spatial Computing, heute Kurator und Host für TED und Venture Scout bei a16z. Seit der Freigabe hat das Repository rund 51.400 Sterne und 10.300 Forks gesammelt (Stand 11.10.2026, 22:45 Uhr MESZ).
Interessant ist an diesem Fall weniger der Globus als die Frage dahinter: Wer baut heute eigentlich Software, und mit welchen Mitteln? Die Antwort ist ungewöhnlich genug, um genauer hinzuschauen.
Aus WorldView wird God’s Eye View
Im Februar 2026 legte Sidhu öffentlich zugängliche Datenströme auf eine dreidimensionale Erde: Flugverkehr, Seeverkehr, Satelliten, Wetter, Erdbeben, Kameras. Er nannte das Projekt WorldView. Nach eigener Aussage stand der erste Wurf nach drei Tagen. Der Satz, mit dem er das erklärt, beschreibt den ganzen Fall in zwei Zeilen: „I built WorldView in three days. But I also spent six years at Google working on 3D maps and spatial computing. My agents handled the implementation.“ (LinkedIn-Post, 24.02.2026)
Inzwischen heißt das Projekt God’s Eye View. Der alte Name steht nur noch als Herkunft im Untertitel der Videoserie: „Fka WorldView.“ Aus dem Wochenendprojekt ist eine Anwendung geworden, die weltweit Aufmerksamkeit bekam – und ein Videoformat, in dem Sidhu zeigt, was sich aus offenen Daten rekonstruieren lässt. Ein Beispiel aus März 2026: eine Rekonstruktion der Angriffe auf Iran aus sechs öffentlichen Quellen, darunter kommerzielle Flugbewegungen, Seeverkehr im Golf von Hormus und GPS-Störungen, die sich aus der Signalqualität normaler Verkehrsflugzeuge ableiten lassen (Substack „Map the World“, 04.03.2026). Das Video dazu steht bei 1,9 Millionen Aufrufen.
Sie müssen solche Szenen nicht mögen, um den technischen Punkt zu sehen. Genau das ist der Kern: ein Mensch mit Domänenwissen, ein paar Tage Zeit und offene Datenquellen.
Die Agenten haben implementiert
„My agents handled the implementation“ ist keine Werbefloskel. Es beschreibt eine Arbeitsteilung, die auch im Mittelstand ankommt: Der Mensch bringt das Fachwissen mit, die Agenten schreiben die Software. Sidhu nennt in einem anderen Post „an army of AI agents“, und selbst die Installation ist darauf ausgelegt, dass man seinen Agenten auf das Repository richtet statt eine Anleitung abzuarbeiten.
Das setzt sich im Projekt selbst fort. Im Repository liegt eine agentenlesbare Anleitung für die Prüfung von Community-Beiträgen (.agents/skills/community-pr/SKILL.md) – geschrieben in genau der Form, die ein Agent direkt liest. Das ist die sauberste Beschreibung dessen, was bei vielen Betrieben gerade passiert. Die Engstelle ist nicht mehr das Schreiben von Code. Die Engstelle ist das Wissen darüber, was fachlich richtig ist.
Wer sein Handwerk kennt, kann heute bauen lassen, was früher ein Entwicklungsteam und ein halbes Jahr gebraucht hätte. Wer es nicht kennt, bekommt schnell etwas, das läuft – und trotzdem falsch ist.
Reichweite: was gemessen ist und was Selbstauskunft bleibt
Die Videoserie ist der Grund für die Aufmerksamkeit. Die Playlist „God’s Eye View“ führt 12 Videos, eines davon ist nicht mehr verfügbar. Die elf sichtbaren Titel lagen am 11.10.2026 zwischen 163.000 und 2,9 Millionen Aufrufen, in der Summe bei rund 9,2 Millionen. Der Walkthrough („God’s Eye View Blew Up. Here’s What You Can Do With It.“) überschritt laut Substack vom 19.09.2026 innerhalb einer Woche 2,3 Millionen Aufrufe.
Im README des Projekts stehen zusätzlich „5M+ on YouTube“ und „25M+ across socials“. Das sind Selbstauskünfte ohne Datenstand. Die gemessene Playlist-Summe deckt die erste Angabe, die zweite lässt sich nicht belegen. Auch den ersten Platz bei GitHub Trending und den achten Platz als „Product of the Day“ führt das Projekt selbst an; unabhängige Trending-Aufzeichnungen und Sekundärberichte stützen das, amtlich prüfbar ist es nicht. Solche Zahlen stehen deshalb als Angabe des Projekts, nicht als Messung.
Die Grenze steht im README
Das Projekt zieht eine rote Linie, die man in dieser Klarheit selten findet: „It does not build features for named-person search, face recognition, or tracking individuals, and pull requests that cross that line won’t be merged. People are not a query type here.“ Keine Suche nach namentlich genannten Personen, keine Gesichtserkennung, kein Tracking von Einzelnen – und Beiträge, die das überschreiten, werden nicht übernommen.
Dazu kommt die Datenwarnung im selben Dokument: „Data may be delayed, incomplete, modeled, inferred, or wrong.“ Nicht für Navigation, Rettungseinsätze, medizinische oder Investitionsentscheidungen. Nachgestellte Flugbahnen tragen im Projekt selbst das Label „RECONSTRUCTED ESTIMATE“.
Das ist genau die Haltung, die man sich für KI-Projekte in Europa wünscht: nicht die Behauptung, alles sei korrekt, sondern die Benennung dessen, was geschätzt, modelliert oder schlicht falsch sein kann – und eine Grenze, die vorher dokumentiert ist statt hinterher im Streitfall. Für die Regeln, die seit 2025 gelten – DSGVO und die Pflichten aus dem EU AI Act – ist das der Anschluss, den ein Betrieb selbst herstellen kann. Klingt nach einer Selbstverständlichkeit – ist es aber nicht. Wer heute Agenten auf eigene Daten lässt, hat diese Entscheidung oft nie getroffen, sondern nur die Zugriffsrechte vergeben.
Was das für einen Betrieb mit zehn Leuten heißt
God’s Eye View ist kein Werkzeug für einen Handwerksbetrieb. Es ersetzt keine Betriebssoftware, keine Auftragsverwaltung, keine Buchhaltung. Das sei klar gesagt, bevor jemand anfängt zu rechnen.
Interessant sind drei Muster, die sich übertragen lassen.
Erstens die Georeferenzierung von Belegen: Das Projekt verortet Fotos, Zeugenaufnahmen und Vorher-Nachher-Bilder auf einer Karte. Baustellendokumentation, Schadensbilder, Abnahmen, Fotos aus der Fertigung – das ist dieselbe Aufgabe mit anderen Daten. Wer heute Ordner mit Bildern und Nummern sortiert, kennt den Aufwand.
Zweitens der eigene Layer: Jede Datenquelle im Projekt ist ein eigenes Modul, und man kann eigene hinzufügen. Der Übertrag für einen Betrieb heißt: nicht die Fremddaten sind entscheidend, sondern die eigenen – Standorte, Maschinen, Fahrzeuge, Wetterabhängigkeit von Aufträgen im Außenbereich. OpenStreetMap, Wetterdienste und Kartenmaterial sind offen zugänglich; die betrieblichen Daten darauf sind der eigentliche Wert.
Drittens der Einstieg ohne Schlüssel: 17 der 20 Datenquellen laufen ohne Zugangsschlüssel. Man muss nichts anmelden, nichts bezahlen, nichts beantragen, um zu prüfen, ob es hilft. Erst danach kommen die Bezahlschlüssel. Genau so laufen Beratungsprojekte an: erst ein kleiner, belegter Nutzen, dann die Investition. Wer zuerst den Vertrag will, verkauft; wer zuerst das Ergebnis zeigt, berät.
Technik: schlicht gehalten
Der Code ist bewusst ohne Framework gebaut: JavaScript, CesiumJS für den Globus, Vite als Build-Werkzeug. Die Anwendung läuft im Browser, lokal unter localhost:4173, Installation mit einem Klick über den Pinokio-Installer (ab Version 8.2) auf Windows, macOS und Linux, Node.js in den Versionen 24.x oder 26.x. Die fotorealistische Erdoberfläche kommt aus Googles Photorealistic 3D Tiles. Für Satellitenbahnen nutzt das Projekt die SGP4-Propagierung mit eigener Orbitberechnung, damit die angezeigten Positionen nicht wegdriften. Die Datenfeeds kommen im Abstand von 15 bis 30 Sekunden, die Darstellung läuft ein Intervall hinterher und rechnet dazwischen.
Zur Sprachsteuerung greift das Projekt auf die Realtime-API von OpenAI zurück. Das README fasst die Fähigkeiten als „thirty tools, four jobs“ zusammen: steuern, beschriften, abfragen, bedienen. Zusätzlich ist God’s Eye View selbst ein MCP-Server – wer Claude Desktop, Codex oder ChatGPT Desktop bittet, einen Ort zu zeigen, bekommt den Globus in der Unterhaltung angezeigt (Anleitung unter docs/MCP_SETUP.md).
Ein Detail, das man leicht überliest und das für Betriebe das wichtigste ist: Private Zugangsschlüssel liegen serverseitig hinter einem gehärteten Proxy mit SSRF-Schutz, Antwort-Begrenzung und bereinigten Fehlermeldungen. Im Browser stehen nur die Schlüssel, die sich anbieterseitig einschränken lassen. Wer Agenten Zugriff auf eigene Daten gibt, sollte genau so bauen – nicht mit vollem Zugriff, sondern mit einem Tor davor.
Datenquellen: zwanzig Layer, siebzehn ohne Schlüssel
Die README-Tabelle nennt 20 Datenquellen, 17 davon ohne eigenen Zugangsschlüssel nutzbar. Flugverkehr via OpenSky und adsb.lol (über 11.000 Flugzeuge), Seeverkehr via AISStream, 838 Satellitenobjekte von CelesTrak, Erdbeben vom USGS, rund 3.900 öffentliche Verkehrskameras (unter anderem aus Texas, Kalifornien, London, Finnland, British Columbia, Tallinn, Delaware und New South Wales), Straßenansichten via Mapillary, Waldbrände von NASA FIRMS, Wetterdaten von GFS und ECMWF, NOAA-Radar, Wolkenbilder von GOES sowie Bahn-, Fahrradverleih- und Routendaten. Dazu kommen gebündelte Standortdaten von 4.351 Rechenzentren, 704 Staudämmen und 712 Unterseekabeln.
Zur Ehrlichkeit gehört, was das README selbst dazu sagt: Die Verkehrslage ist eine Simulation auf echten Straßen. Kameraausrichtungen und Raketenstartbahnen sind grobe Schätzungen. Ein nachgestellter Falcon-9-Flug ist als „RECONSTRUCTED ESTIMATE“ gekennzeichnet. Layer, die aus solchen Näherungen bestehen, sind keine Messdaten.
Was nicht im Repository steht
Ein Punkt, der in vielen Berichten verwischt wird: Im Repository steckt keine Technik zur 3D-Rekonstruktion aus Fotos. Kein NeRF, kein 3D Gaussian Splatting – weder im README noch in den Abhängigkeiten. Der GitHub-Themen-Tag „photogrammetry“ beschreibt die Herkunft der Google-3D-Kacheln, nicht eine eigene Pipeline des Projekts. Photogrammetrie, NeRF und 3D-Gaussian-Splatting sind Themen seiner Videos und getrennter Projekte, nicht Funktionen von God’s Eye View. Wer das vermischt, erzählt eine falsche Geschichte, auch wenn sie besser klingt.
Lizenz: Der Code ist frei, die Daten sind es nicht
Der Quellcode steht unter MIT-Lizenz (Copyright 2026 Bilawal Sidhu). GitHub klassifiziert sie nur deshalb als „Other“, weil der Lizenzdatei eine Zusatzklausel angehängt ist: „THE MIT LICENSE ABOVE COVERS THE SOURCE CODE ONLY.“ Nicht darunter fallen die mitgelieferten Daten und Modelle. Unterseekabel-Daten von TeleGeography stehen unter CC BY-NC-SA 3.0 und damit nicht für kommerzielle Nutzung, Rechenzentren und Staudämme unter ODbL 1.0, Feuerdaten der NASA unter CC0, Vorher-Nachher-Bilder einer Flutszene unter CC BY-NC 4.0, die 3D-Modelle unter public/models/ unter eigenen Bedingungen. Die Laufzeitdaten von Google Maps, OpenSky und AISStream haben jeweils eigene Nutzungsbedingungen, einige davon schränken die kommerzielle Nutzung ein.
Das ist der wichtigste Satz zur Lizenz, weil er in der Begeisterung über offenen Code regelmäßig untergeht. Der Code ist frei, die Daten sind es nicht. Wer das verwechselt, baut auf Sand.
Kennzahlen – Momentaufnahme vom 11.10.2026
Alle Werte über die GitHub-Schnittstelle am 11.10.2026 um ca. 22:45 Uhr (MESZ) erhoben. Es sind Momentaufnahmen; die Zahlen steigen weiter. Mitte September nannte das Projekt selbst rund 38.200 Sterne.
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Sterne | 51.406 |
| Forks | 10.337 |
| Beobachter (Watcher) | 1.008 |
| Offene Issues | 98 |
| Geschlossene Issues | 234 |
| Offene Pull Requests | 271 |
| Pull Requests insgesamt | 726 |
Commits auf main |
817 |
| Releases | 4 – v0.1.0 (31.08.2026) bis v0.2.1 (03.10.2026) |
| Contributoren | 37 |
| Angelegt / zuletzt gepusht | 22.06.2026 / 10.10.2026 |
Die vier Releases zeigen den Takt: „Ein-Klick-Installation und Start ohne Schlüssel“ (v0.1.0), Installations- und Live-Daten-Korrekturen (v0.1.1) sowie zweimal im Oktober „God’s Eye View durch Deinen Agenten“ (v0.2.0 und v0.2.1). Ein Repository, das im Juni angelegt wurde und im Oktober bei über 51.000 Sternen steht, sagt weniger über die Software als über den Zeitpunkt: Offene Geodaten, ein 3D-Browser und Agenten treffen gerade aufeinander.
Was nachprüfbar war – und was nicht
Nachprüfbar sind die Repository-Daten, die Lizenzen samt Zusatzklauseln, die Release-Daten, die Commit- und Beitragszahlen, der Quellcode selbst und die Liste der Datenquellen im README.
Nicht nachprüfbar waren: die Angabe „25M+ across socials“ (nur Selbstauskunft); die Platzierungen bei GitHub Trending und Product Hunt (Selbstauskunft mit Sekundärbelegen, die Upvote-Zahl von 103 nur über Dritte); das Zitat „pretty cool“ von Brendan Eich (im README auf einen X-Post verlinkt, der selbst nicht abrufbar war); und die biografischen Angaben zu Sidhu (Selbstauskunft seiner Seite, inklusive der sechs Jahre bei Google). Die Reichweitenzahlen auf seiner Seite und bei Substack widersprechen sich zudem: Dort stehen 2,1 Millionen Abonnenten und 750 Millionen Aufrufe, während der YouTube-Kanal beim Abruf 262.000 Abonnenten anzeigte. Solche Werte gelten deshalb als Aussage des Anbieters, nicht als Messung.
Ein offener Punkt für die Einordnung: Die gehostete Fassung von God’s Eye View entsteht bei Halfpixel, dem Unternehmen um Sidhu und Sameh Khamis, nach eigener Beschreibung „Real World Spatial Intelligence“. Auf der Website steht derzeit nur eine Warteliste, dazu der Satz „We’re heads-down building.“ Warum das so kommt, beschreibt das README selbst und erstaunlich offen: Die häufigste Rückmeldung aus der Community war nicht ein weiteres Feature, sondern „just give me a link“. Dieselbe Bewegung zeigt sich in der eigenen Arbeit – lokal und selbst gehostet ist ein Angebot, kein Dogma. Wer nicht selbst installieren will, bekommt einen Link; wer die Daten nicht herausgeben will, behält sie.
Was bleibt, ist der Unterschied zwischen Anschauungsobjekt und Betriebsmittel. God’s Eye View zeigt, was heute aus offenen Daten und Agenten binnen Tagen entsteht. Ob und wie das Ihrem Betrieb hilft, hängt nicht an diesem Projekt, sondern an der Frage, welche Aufgabe bei Ihnen seit Jahren jeden Freitagnachmittag Zeit frisst. Wenn Sie eine solche Aufgabe im Kopf haben – schreiben Sie zwei Sätze dazu. Sie bekommen eine ehrliche Einschätzung, ob sich ein Blick darauf lohnt.
Quellen
Alle Angaben aus folgenden Quellen, abgerufen am 11.10.2026, 22:45–22:55 Uhr (MESZ):
- Repository und README (Produktbeschreibung, Datenquellen, Grenzziehung, Datenwarnung, Zukunftsplanung, Roadmap-Satz „the present is the cheap part“): https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view
- Repository-Metadaten über die GitHub-Schnittstelle (Sterne, Forks, Watcher, Issues, Pull Requests, Commits, Contributoren): https://api.github.com/repos/bilawalsidhu/gods-eye-view
- Lizenzdatei samt Zusatzklausel zu Drittdaten: https://raw.githubusercontent.com/bilawalsidhu/gods-eye-view/main/LICENSE
- Abhängigkeiten und Projektstruktur: https://raw.githubusercontent.com/bilawalsidhu/gods-eye-view/main/package.json
- Releases v0.1.0 bis v0.2.1: https://api.github.com/repos/bilawalsidhu/gods-eye-view/releases
- MCP-Anleitung im Repository: https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view/blob/main/docs/MCP_SETUP.md
- Agenten-Anleitung für die Beitragsprüfung: https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view/blob/main/.agents/skills/community-pr/SKILL.md
- YouTube-Playlist „God’s Eye View“ (Titel, Laufzeiten, Aufrufe, Alter): https://www.youtube.com/playlist?list=PL6qSg2I-7_koPbDnSMo0QeeHX_RknA2uv
- Substack „Map the World“ – „I Built a Spy Satellite Simulator in a Browser…“ (24.02.2026) und „The Intelligence Monopoly Is Over…“ (04.03.2026): https://www.spatialintelligence.ai/archive
- Substack „I Open Sourced God’s Eye View“ (25.08.2026): https://www.spatialintelligence.ai/p/i-open-sourced-gods-eye-view
- Substack „God’s Eye View Blew Up. Then Astra Showed Up.“ (19.09.2026, Aufrufzahl des Walkthroughs): https://www.spatialintelligence.ai/p/gods-eye-view-blew-up-then-astra
- Person und Vita (Rolle bei TED, a16z, sechs Jahre Google, Reichweitenangaben): https://bilawal.ai/
- Halfpixel (Unternehmen, Team, aktueller Stand der Website): https://halfpixel.ai/
Nicht als Beleg, sondern zur Gegenprüfung herangezogen: der Claim-Check eines Dritten zu den Kennzahlen (Stand 18.09.2026) unter https://www.schreiergroup.com/hype-audit/gods-eye-view-open-source-github-trending-real/
Autor: Team REN-AI-SSANCE – mit KI-Unterstützung erstellt, von Menschen geprüft und freigegeben.
