try-on

Inspiration

Nos motiva frenar el impacto ambiental del "Fast Fashion" democratizando la tecnología. Queríamos crear una herramienta que no solo promueva la moda circular, sino que empodere tecnológicamente a los pequeños bazares y vendedores locales, dándoles herramientas de nivel empresarial (como las que usan los grandes retailers) para competir en el mercado digital.

What it does

Try On elimina la fricción de vender ropa de segunda mano.

Publicación Automática: El vendedor simplemente sube una foto y nuestra IA (Gemini Vision) analiza la prenda para redactar títulos, descripciones, detectar materiales y sugerir precios automáticamente en segundos.
Búsqueda por "Vibra": Los compradores no necesitan saber términos de moda. Pueden buscar estilos abstractos (ej: "ropa para un concierto cyberpunk") y la IA interpreta esa intención para encontrar las prendas perfectas en el inventario.

How we built it

Desarrollamos una aplicación Full-Stack moderna utilizando Next.js 14 (App Router) como núcleo.

IA: Integramos Google Gemini 2.5 Flash por sus capacidades multimodales (Imagen a JSON) y su razonamiento semántico para el motor de búsqueda.
Base de Datos y Auth: Utilizamos Supabase (PostgreSQL) para gestionar el almacenamiento persistente, las imágenes (Buckets) y la autenticación segura de usuarios en tiempo real.
Estilos: Tailwind CSS para una estética "Dark Mode" responsiva y moderna.

Challenges we ran into

El mayor desafío fue la lógica de "Búsqueda por Vibra". Traducir la intención abstracta de un usuario (ej: "algo festivo") a consultas SQL concretas fue complicado; lo resolvimos usando a Gemini como una capa intermedia de "traducción" que genera etiquetas técnicas. También enfrentamos retos complejos de gestión de estado al sincronizar las Server Actions de Next.js con los Client Components para mantener la sesión del usuario segura.

Accomplishments that we're proud of

Logramos implementar un flujo de IA Multimodal que funciona en tiempo real. Ver a la IA identificar con precisión el material y estilo de una prenda desde una foto cruda fue un momento mágico. También estamos orgullosos de haber construido un sistema de autenticación robusto que vincula productos a perfiles de vendedores específicos sin fricción.

What we learned

Dominamos la Ingeniería de Prompts para forzar a Gemini a generar respuestas JSON estrictas para nuestra base de datos. También aprendimos las complejidades de la frontera Servidor-Cliente en Next.js, entendiendo cuándo usar cookies para la autenticación y cómo gestionar actualizaciones de UI optimistas para que la app se sienta instantánea.

What's next for try-on

Planeamos integrar modelos de difusión para lograr un "Probador Virtual" (Virtual Try-On) realista, nuestro sueño original. También queremos expandir la plataforma para incluir funciones sociales (seguir a tus bazares favoritos) y una pasarela de pagos directa para cerrar el ciclo de la economía circular.