Repolode
Anyesh

Anyesh/wardrowbe

Самостоятельно размещаемый менеджер гардероба: фотографируйте одежду, поручите AI её категоризацию и получайте подборки образов с учётом погоды и повода.

Open source альтернатива:CladwellStylebook

Звёзды
786
Форки
163
Открытые issues
70
Последний коммит
позавчера

Что это?

Wardrowbe — веб-приложение для самостоятельного управления гардеробом. Вы загружаете фотографии одежды, а AI-модель определяет такие характеристики, как цвет, узор и стиль, и добавляет их в описание каждой вещи. Подборки образов учитывают местную погоду, повод и ваши предпочтения. Ежедневные рекомендации можно получать через ntfy, Mattermost или по электронной почте.

Приложение также ведёт историю ношения вещей, оценки и отзывы, показывает статистику о том, что вы носите, а что остаётся без дела, и включает учёт стирок и сочетаний одежды. Для каждого члена семьи можно создать отдельный гардероб. Приложение запускается через Docker Compose с PostgreSQL, Redis и фоновой задачей; фронтенд написан на Next.js, а бэкенд — на FastAPI.

AI-модуль можно подключать разными способами: использовать Ollama для полностью локального инференса, OpenAI или любой API, совместимый с OpenAI. Для входа доступны встроенная учётная запись для разработки, OIDC или forward-auth через обратный прокси.

Ключевые возможности

  • 01Загружайте фотографии одежды, чтобы AI определил её цвета, узоры и стиль
  • 02Получайте подборки образов с учётом погоды, повода и предпочтений
  • 03Получайте ежедневные уведомления через ntfy, Mattermost или по электронной почте
  • 04Отслеживайте историю ношения, оценки, стирки и статистику использования вещей
  • 05Создавайте отдельные гардеробы для членов семьи
  • 06Используйте Ollama, OpenAI или любой API, совместимый с OpenAI

Сценарии использования

  • Выбирать, что надеть утром, с учётом прогноза погоды на день
  • Проверять гардероб и находить одежду, которую вы редко носите
  • Запускать приватное локальное приложение для гардероба с полностью офлайн-моделью AI
  • Управлять образами нескольких членов семьи в одной установке

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий

    git clone https://github.com/Anyesh/wardrowbe.git
  2. 2

    Перейдите в папку проекта и скопируйте пример файла окружения

    cd wardrowbe && cp .env.example .env
  3. 3

    Загрузите образы и запустите контейнеры

    docker compose pull && docker compose up -d
  4. 4

    Выполните миграции базы данных

    docker compose exec backend alembic upgrade head

Что важно знать

  • Для работы нужны Docker и около 4 ГБ оперативной памяти, если используются локальные модели Ollama.
  • Для маркировки одежды и подбора образов нужен сервис ИИ: локальная модель Ollama или ключ API OpenAI.
  • Для входа в разработческой конфигурации пароль не нужен. Прежде чем открывать доступ к приложению за пределами своей машины, задайте секреты.

Темы

Частые вопросы

Что такое wardrowbe?
Самостоятельно размещаемый менеджер гардероба: фотографируйте одежду, поручите AI её категоризацию и получайте подборки образов с учётом погоды и повода. Wardrowbe — веб-приложение для самостоятельного управления гардеробом. Вы загружаете фотографии одежды, а AI-модель определяет такие характеристики, как цвет, узор и стиль, и добавляет их в описание каждой вещи. Подборки образов учитывают местную погоду, повод и ваши предпочтения. Ежедневные рекомендации можно получать через ntfy, Mattermost или по электронной почте.
wardrowbe можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
wardrowbe распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
wardrowbe всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в wardrowbe — 18 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать wardrowbe?
Выбирать, что надеть утром, с учётом прогноза погоды на день Проверять гардероб и находить одежду, которую вы редко носите Запускать приватное локальное приложение для гардероба с полностью офлайн-моделью AI Управлять образами нескольких членов семьи в одной установке
Как установить wardrowbe?
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Anyesh/wardrowbe.git Перейдите в папку проекта и скопируйте пример файла окружения: cd wardrowbe && cp .env.example .env Загрузите образы и запустите контейнеры: docker compose pull && docker compose up -d Выполните миграции базы данных: docker compose exec backend alembic upgrade head
Где скачать wardrowbe?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Anyesh/wardrowbe

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Самостоятельно размещаемый монитор горячих новостей: собирает тренды китайских платформ и RSS-лент, фильтрует их по ключевым словам или с помощью AI и отправляет сводки в чаты и по email.

63 тыс.24,9 тыс.PythonGPL-3.0Обновлён 5 дней назад