İçeriğe geç
GlowTira ikonuKendi ürünümüz2026

GlowTira

Yapay zekâ güzellik ve stil koçu.

iOS
Benzer bir proje konuşalım
GlowTira’nın saç stili denemesi ve Lumi asistanını gösteren gerçek ürün görselleri
Proje
Kendi ürünümüz
Rolümüz
Ürün · Mobil geliştirme · AI hattı · Backend
Süre
5 ay

01 / Projenin arkasında

Bir ihtiyaç. Düşünülmüş bir çözüm.

01

Zorluk

Tüketici "yüz skoru" uygulamalarının çoğu tek bir model çağrısından dönen tek bir sayıdır. Aynı fotoğraf farklı çağrılarda 6,8 / 7,4 / 8,1 alabilir; ışık, açı ve filtre sonucu belirler. Yüz üzerinde deneme yapan araçlar da genelde kimliği bozar. Bir de maliyet var: her fotoğraf ve her koç mesajı gerçek para.

02

Yaklaşım

Skorlama yedi aşamalı bir hat: yükleme öncesi 64×64 parlaklık sondasıyla fotoğraf kalite kapısı (kötü fotoğrafa çağrı harcanmıyor), altı boyut için 0,5’lik bantlara oturan rubrik tabanlı tek görüntü çağrısı, anti-oyun kalibrasyonu, yedi günlük EWMA ile zamansal yumuşatma, kullanıcının hedeflerine göre ağırlıklandırma, boyut başına belirsizlik aralığı ve beklenen kazanımıyla üç somut hamle.

Rubrik varyansı ±1,5’ten ±0,3’e indirdi. Saç ve sakal denemeleri yüz geometrisini koruyan FLUX Kontext ile, kıyafet ve aksesuar FLUX.2 Edit ile üretiliyor. Güven sınırı Edge Function: pakette hiçbir sağlayıcı anahtarı yok, hız sınırı Postgres RPC’sinde aboneliğe göre atomik, çift dokunuş tek istekte birleşiyor, koç hafızası yalnız sunucuda yazılıyor.

03

Sonuç

App Store’da yayında; altı dil. 29 Edge Function, pg_cron ile gece trend güncellemesi ve haftalık hafıza sıkıştırma, RevenueCat webhook’u. Testler Node’un kendi koşucusuyla çevrimdışı çalışıyor; uzak testler bilinen üretim projesini reddediyor.

03 / Kapsam & detaylar

Deneyimi oluşturan detaylar.

  • 01

    Yedi aşamalı skorlama hattı: kalite kapısı, rubrik, kalibrasyon, EWMA, belirsizlik aralığı

  • 02

    Rubrik ile skor varyansı ±1,5’ten ±0,3’e

  • 03

    Yüz geometrisini koruyan saç ve sakal denemesi (FLUX Kontext)

  • 04

    Edge Function güven sınırı: pakette sağlayıcı anahtarı yok, hız sınırı veritabanında

  • 05

    Altı dil, 29 Edge Function

Yüz skorlamaSaç ve sakal denemesiMakyaj ve tırnakDövme ve piercingAI koçİlerleme takibi

Teknoloji

React NativeExpoTypeScriptSupabasePostgreSQLOpenAIRevenueCat

ÜRÜNÜN İÇİNDEN

Ekranın arkasındaki mühendislik.

Bu projede geliştirdiğimiz sistemler ve çözdüğümüz somut problemler.

01

Kalite kapısı çağrıdan önce

64×64 parlaklık sondası cihazda keskinlik (varyans), pozlama (ortalama parlaklık) ve merkezlemeyi ölçüyor. Kullanılamaz fotoğrafta yeniden çekim ipucu veriliyor ve görüntü çağrısı hiç harcanmıyor; sınırda fotoğrafın kapı skoru her boyutun belirsizlik aralığını genişletiyor.

02

Rubrik olmadan model sürükleniyor

Altı boyutun her biri için 5,0–10,0 arasında 0,5’lik altı bant ve her bantta gözlemlenebilir ölçütler var; model önce bandı seçip skoru bandın içine yerleştiriyor. Aynı fotoğrafta koşular arası sapma ±1,5’ten ±0,3’e düştü; yedi günlük EWMA kalanı yumuşatıyor.

03

Hız sınırı veritabanında, tek uçuş istemcide

consume_rate_limit(user_id, bucket) SECURITY DEFINER bir RPC; rate_limit_quotas üzerinde (bucket, tier) anahtarıyla atomik INSERT … ON CONFLICT, katman users.subscription_status’tan okunuyor. İstemcide singleFlight aynı (action, userId) için eşzamanlı çağrıları tek ağ isteğinde birleştiriyor.

Sıradaki fikir sizin.

Sizin ürününüz için ne yapabiliriz?

İlk sürümden büyüyen platformlara; tasarım, geliştirme ve yayın sürecini birlikte planlayalım.

Projenizi anlatın

Türkiye’den Amerika, İngiltere, Avustralya ve dünyanın her yerine.