foilstack
Gestor auto-alojado para reconocimiento e inventario de cartas coleccionables. Identifica cartas desde fotos, rastrea colecciones y exporta datos a marketplaces como TCGplayer o eBay. Usa DINOv3 para búsqueda visual con cola de revisión manual por defecto.
Ficha actualizada 24 sept 2026, 1:19 · upstream 24 sept 2026, 0:51 · release sin release detectada
Qué es foilstack
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Foilstack es una aplicación open source para gestión de inventario de cartas coleccionables que funciona en tu propio servidor. Identifica cartas mediante reconocimiento visual, rastrea colecciones y exporta datos a marketplaces como TCGplayer o eBay.
El sistema utiliza DINOv3 para búsqueda vectorial de imágenes, con un enfoque conservador: por defecto, todas las identificaciones esperan revisión manual antes de aceptar automáticamente. Esto previene errores comunes donde la misma ilustración aparece en múltiples impresiones con precios muy diferentes.
Incluye sincronización diaria de precios desde TCGCSV almacenada por impresión (distingue foils de no-foils), sistema de copias de seguridad automático con verificación, y soporte opcional para GPU NVIDIA. La aplicación corre sobre Next.js, FastAPI y Python con PostgreSQL como base de datos.
- Gestión de inventario personal de cartas coleccionables
- Reconocimiento automático de cartas desde fotografías
- Exportación de inventario a marketplaces (TCGplayer/eBay)
- Sincronización de precios históricos por impresión
- Identificación visual mediante DINOv3 con cola de revisión manual por defecto
- Precios almacenados por impresión (distingue foils de no-foils)
- Copias de seguridad automáticas con verificación de integridad
- Soporte opcional para GPU NVIDIA vía docker-compose adicional
- Modelo DINOv3 requiere token HuggingFace válido en HF_TOKEN
- Historial de precios no recuperable si falla la sincronización diaria
- Búsqueda limitada al catálogo previamente cargado en el sistema
- Complejidad media: requiere 4 núcleos CPU y 8GB RAM mínimos
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Requiere configuración inicial con HF_TOKEN antes del primer uso. Ejecutar docker compose up -d para iniciar servicios (Postgres, encoder, web app). Migraciones automáticas en cada inicio. Para GPU: usar docker-compose.yml + docker-compose.gpu.yml. Verificar /healthz/prices para estado de sincronización de precios.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.