尚未偵測到更新。GitHub 發布版本後會顯示在這裡。
依最近已完成的 8 小時觀測回合間的 GitHub 星號增量排序
FloCafe is the free, local-first restaurant POS in the FloPOS ecosystem. Run orders, tables, kitchen display, and local data without a software subscription.
翻譯準備中
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權，自行管理介紹，無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案，在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案，即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入，將前往登入頁面。登入後請回到此處，再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify，即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證製作者的介紹僅有上面的一句話。 更多詳情請閱讀儲存庫 README。 儲存庫 README ↗
正在載入完整 README。
檢視完整 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。