ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट
TwinzyAI
गोपनीयता-केंद्रित AI स्टाइल और वाइब गेम जो किसी की पहचान किए बिना फ़ोटो से दिखाई देने वाले लक्षण पढ़ता है।
अवलोकन
खिलाड़ी एक फ़ोटो अपलोड करते हैं और अपने दिखाई देने वाले स्टाइल व वाइब की एक मज़ेदार रीडिंग पाते हैं, जिसे वे एक अस्थायी लिंक के ज़रिए साझा कर सकते हैं। पूरा प्रोडक्ट एक बाधा के इर्द-गिर्द डिज़ाइन किया गया है: मज़ेदार होना बिना फ़ेस-रिकग्निशन टूल बने।
आर्किटेक्चर
NestJS और Fastify API के साथ एक Next.js फ़्रंटएंड, Docker से कंटेनराइज़्ड, विश्लेषण के लिए Gemini को कॉल करता है। पाइपलाइन इमेज को वैलिडेट करती है, दिखाई देने वाले लक्षण निकालती है, इमेज बफ़र को तुरंत हटा देती है, और उसके बाद हर चरण केवल टेक्स्ट पर काम करता है।
इंजीनियरिंग
गोपनीयता गुण ही मुख्य फ़ीचर हैं: कोई फ़ेस-रिकग्निशन नहीं, कोई पहचान मिलान नहीं, कोई इमेज पर्सिस्टेंस नहीं, और लक्षण निकालने के बाद केवल टेक्स्ट-आधारित प्रोसेसिंग। इसके साथ सुरक्षित इमेज वैलिडेशन, जनरेट की गई सामग्री पर सुरक्षा गेट, समाप्त होने वाले शेयर लिंक, द्विभाषी अरबी-अंग्रेज़ी सपोर्ट, और मोबाइल-फ़र्स्ट PWA शामिल है।
- भूमिका
- पूरा स्टैक विकसित किया और गोपनीयता पाइपलाइन डिज़ाइन की जो इमेज डेटा को पूरी तरह किसी भी स्टोरेज से बाहर रखती है।
- श्रेणी
- AI
- स्टैक
- Next.jsNestJSFastifyTypeScriptGeminiDocker
- भाषा
- TypeScript