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把炸彈拆完，才有力氣往前走
游標分頁、環境變數與 API 統一大作戰：把炸彈拆完，才有力氣往前走 有些技術債務不會自己消失，換個環境就原形畢露。這兩天我乾脆把 API URL 的處理邏輯整個抽出來，用環境變數統一管理，再加上 trim，免得前後多了空白符號害人抓狂。順手把散落各處的 console.log
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Dockerfile、環境變數與 API endpoint：一次把坑補齊的週記
這兩天主要在補技術債、梳理架構，過程當然少不了自我懷疑，但也總算把幾個老問題收斂了。 先是 Dockerfile。昨晚就覺得哪裡怪，早上看 deployment log 才確認——前端 CORS 一直叫，後端 API 的 domain whitelist 根本沒吃到。追了半天發
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成分搜尋與 API 整合的兩天修補：從資料庫到前端的連鎖反應
成分搜尋與 API 整合的兩天修補：從資料庫到前端的連鎖反應 這兩天主要在處理兩件事：把成分搜尋做對、把 API 整合拉回穩定。結果一路從資料庫 schema、ORM、到前端路由和狀態管理，全都被牽出來重整了一遍。 先說成分搜尋。之前後端只有陽春 CRUD，前端要找成分時不是
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當重構像多米諾骨牌：從小修到整體優化的一週
延續昨天的 AI 整合反思，我原本只想讓產品分析結果更好讀。沒想到下去動了一個顯示細節，整個渲染邏輯就像多米諾骨牌一樣一路倒下：從前端元件、狀態流到資料處理方式，都被迫重新梳理。雖然頭疼，但結果讓我滿意。 先從「觀察互動」著手。我加了一個專門顯示成分的區塊，原本擔心資訊太細，使
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條碼的幽靈：安全與現實的角力
昨天把產品管理的 CRUD 骨架穩住後，今天直接把精力放在條碼掃描的擴展。理由很簡單：如果輸入數據不可靠，後面的分析再巧都只是表面工夫。 先整理了幾個後端細節，把多餘的 SQL 彈性收斂，移除那些看似靈活、實則增加風險的參數，順手解了一些依賴問題。結論很直白：簡化後更安全，查詢
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從技術細節到產品戰略的思考
保持戰略視野，別再陷入細節泥沼。技術重要，但方向更重要。維持彈性、快速迭代，讓 IngreLens 一步一步靠近理想的樣子。
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穩住掃描，補強地基：今天我為 IngreLens 做的兩件事
提升掃描可靠性、夯實產品管理
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做減法的 API 決策：把模型切換藏進產品分析，專注真實場景
關鍵調整是把「AI 模型切換」端點併入產品分析 API，回到穩定、準確的核心價值。處理 OpenAI 模型更新的封裝、補齊 FastAPI middleware 與錯誤處理；下週目標為完整整合測試與前後端聯調，並以監控與快速回滾機制降低風險。
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Day1 : 把 AI 成分分析的後端雛形搭起來
打造「保養品成分分析」後端原型：選用 FastAPI，以異步處理應對 AI 延遲，並設計可在多模型間安全切換的「逃生門」（含 Grok）。重點放在錯誤處理與降級邏輯，確保故障時介面穩定。下一步：基準測試冷啟動與延遲、明確 SLA/降級策略、補齊觀測性（metrics、tracing、告警）。
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