Product EngineeringPilihanL3:sewise-fashion-labs

Sewise Fashion Labs: Pattern Jahit Made-to-Measure

Hasil hackathon 2026 yang mengubah sketsa pakaian dan lima ukuran tubuh menjadi pattern jahit made-to-measure, jumlah kain yang tepat untuk setiap lebar gulungan, dan daftar belanja, ditambah fitur circular fashion untuk pakaian lama.

Peran: Dibangun untuk hackathon 2026 (arah Deep Domain AI) dan direncanakan untuk tim empat orang; seluruh kodenya ditulis Kurniadi (118 commit, 40 pull request) dengan GitHub Copilot dan GitHub Spec Kit
Periode: Okt 2026

1,390
Pengujian backend yang lolos
pytest tanpa pengujian model live, dijalankan pada clone baru, 16 Okt 2026.
118
Commit oleh Kurniadi dalam 40 pull request
Riwayat repositori, 9 hingga 10 Okt 2026.
9
Feature spec, 754 task terencana
Ringkasan GitHub Spec Kit di repositori.

Masalah

Penjahit rumahan, penjahit kecil, dan mahasiswa mode di Indonesia membutuhkan keahlian pattern making untuk mengubah desain menjadi pattern yang pas. Kain dibeli berdasarkan tabel umum yang mengabaikan lebar gulungan, perlengkapan jahit sering terlupa, dan pakaian lama dibuang padahal masih bisa dipakai ulang.

Kontribusi

Saya menjaga setiap angka yang berakhir di kain tetap berada di kode yang deterministik dan teruji: drafting engine Python menyusun bodice, lengan, peplum, dan rok dari lima ukuran, lalu fit report memeriksa setiap pasangan jahitan yang disatukan terhadap targetnya dalam milimeter.
Nesting engine menata potongan pada kain selebar 110, 115, dan 150 cm sesuai aturan grainline, beralih ke heuristik tata letak yang lebih sederhana saat engine utama tidak tersedia, lalu mengubah jumlah meter yang harus dibeli menjadi daftar belanja lengkap dengan benang, ritsleting, dan jarum.
AI hanya membaca maksud pengguna dan mengorkestrasi: Azure OpenAI membaca sketsa menjadi design spec yang dibatasi, dan asisten di Microsoft Agent Framework memanggil layanan deterministik sebagai tool. Tanpa model, sampel dan formulir spec manual tetap membuat seluruh alur berjalan.
Saya membekukan kontrak API terlebih dahulu (model Pydantic, OpenAPI, dan tipe TypeScript yang di-generate), lalu membangun sembilan feature spec dengan GitHub Copilot dan GitHub Spec Kit di atas Cosmos DB, Blob Storage, dan skrip Azure Container Apps yang hanya membutuhkan akses Contributor.