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按最近已完成的 8 小时观测回合间的 GitHub 星标增量排序
FloCafe is the free, local-first restaurant POS in the FloPOS ecosystem. Run orders, tables, kitchen display, and local data without a software subscription.
翻译准备中
个人 GitHub 账号下公开仓库的所有者可以登录并验证所有权，自行管理介绍，无需管理员批准。
登录并生成验证文件，在 30 分钟内将其提交到此仓库的默认分支。其他分支或分叉仓库中的文件无效。然后在下方检查文件，即可无需管理员批准直接管理项目。请保留文件以维持管理权限。
如需登录，将前往登录页面。登录后请回到此处，再次点击所选的验证按钮。
在项目文件夹中运行 /nomorevibe verify，即可验证所有权并自行管理介绍。
一分钟完成验证制作者的介绍仅有上面的一句话。 更多详情请阅读仓库 README。 仓库 README ↗
正在加载完整 README。
查看完整 README ↗写真を1枚上げると、何が写っているかを画像認識で判定し、ネットショップの仕分け先（衣類・靴・電子機器・台所用品・食品・家具など）を返すウェブアプリです。 応募用に作った見本です。お客さまの案件ではありません。
| 役割 | 使ったもの |
|---|---|
| API・画面 | Python 3.12 / FastAPI / 素の HTML と JavaScript |
| 画像認識 | ONNX Runtime（CPU）で MobileNetV2（ImageNet 1000分類）を動かす |
| データベース | PostgreSQL 16 / SQLAlchemy 2（テストは SQLite） |
| 実行環境 | Docker / Docker Compose、手前に nginx（HTTPS） |
| テスト | pytest（正常な場合・壊れた入力・攻撃を想定した入力） |
外部の AI サービスは呼ばず、サーバーの CPU だけで判定します。1枚あたりの利用料はかからず、判定は1枚20〜30ミリ秒です（3コア・メモリ2GBの小さなサーバーで実測）。
ブラウザ ──HTTPS──> nginx ──> app（FastAPI・画像認識） ──> db（PostgreSQL）
│ └ 学習済みモデル（作るときに照合値を確かめて取り込む）
└ 10MB を超える送信はここで止める
deploy/make_secrets.sh # データベースのパスワードを作って secrets/ に置く（画面には出さない）
docker compose up -d --build # http://127.0.0.1:8610/
テスト：
docker build --build-arg DEV=1 -t gazou-shiwake:dev .
docker run --rm gazou-shiwake:dev python -m pytest -q
Claude Code（生成 AI のコーディングツール）を使って、設計・実装・テスト・公開までを進めました。 テストは、正常な場合に加えて、壊れた入力や攻撃を想定した入力も用意し、そのうえで攻める側からの検査（ペネトレーションテスト）もしています。