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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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
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
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
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
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
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。
提升掃描可靠性、夯實產品管理
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。
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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