cosGlint 打造可信的「天氣×保養」系統機制

以可被解釋、可被信任的訊號為核心，將複雜天氣資料（高溫、低溫、濕度、風速、UV 指數）映射成不同時段的護膚建議：白天防曬、夜間修護、隔日預防。適用通勤族、海邊活動、戶外運動與敏感肌族群。

我們推出了 cosglint 的「天氣提醒」初版，因為我們相信：好的保養決策，應該來自可被解釋、可被信任的訊號，而不是零散的數字。把複雜的氣象與環境資訊，轉成當下可行的具體動作（補水、防曬、降溫），能讓每天的保養更準確和一致這是我們做這個功能的核心價值。

我們從「保養品分析、成分分析」出發，但期望 cosGlint 肌智 AI 真正走進日常：把可被解釋的訊號轉成當下可執行的保養決策，從補水、防曬到夜間修護，都能及時給出值得依賴的指引，而不是單單是一個分析工具。

我們的開發理念很簡單、也很堅定：規則要落在程式上、來源要可追、異常要優雅降級。新功能並非「幾筆預報＋幾句文案」，而是希望完整地定義邊界、校驗欄位與區間、明確標示時間與版本，並在來源不穩時保持體驗連續。

每一條提醒必須清楚「為什麼這樣建議」與「在什麼情況下這樣做」，讓使用者放心把每天的保養交給我們。

真的可以下載分析看看！掃描 QR CODE 或直接點選 https://go.cosglint.com
或是你可以選擇直接到 iOS / Android 的應用商店搜尋「cosGlint 肌智 AI」也可以下載！

為什麼要做「天氣提醒」？

• 氣象與環境資訊繁雜且離行動很遠，他是冰冷的數字。
• 使用者真正想知道的不是 34°C，而是「今天該怎麼保養？」例如：高溫日的日常保養流程、UV 暴露後的修護成分怎麼選、敏感肌避免哪些成分。我們把台灣氣候下的保養品分析與成分分析變成可執行的步驟：白天防曬＋補水、夜間舒緩＋修護、隔日預防。
• 我們的目標是把天氣／環境訊號轉成可執行的保養決策（高溫、低溫、UV 暴露等），整合進 cosglint App，讓使用者清楚「今天如何補救白天的曝曬、明天該如何預防」。

在開發過程中有一些我覺得可以分享的流程和過程

非工程師可以跳過這段啦，有點複雜 XD

基本原則（先立界，再動工）

• 來源可查：以氣象局和環境部資訊來源為主，欄位與區間有校驗，更新有時間戳記與版本。
• 規則可解釋：提示來自哪個級別或數據，用戶能理解「為什麼」。
• 異常降級：系統在「不確定」時，不能給出「看起來很確定」的建議。

確保資料架構

• 規劃先行：為了穩定性，我先研究氣象局與環境部可用的 API，根據文件與目標功能做出初版規劃，並預留欄位與區間的校驗機制。
• 規則要落在程式上、來源可追、異常優雅降級，同樣套用在保養品分析與成分分析：每一條建議標示用到的氣象級別與對應的護膚成分邏輯（如抗氧化、舒緩、屏障修護），讓日常保養的每一步都能說清楚「為什麼這樣做」。
• 快取設計：採用 Redis 以降低直連資料庫的延遲與抖動；來源異常時回退至「前一次安全快取」，避免回傳 0 值，維持體驗連續性。
• 歷史資料：為提升穩定性，保留近一週的氣象資料作為回溯與比對基線。
• 前端介面：完成資料拉取與整體管線後，設計提供給前端的 API（切分情境／時段、對齊型態），讓 cosGlint APP 容易取用且一致。

查詢模型（切情境，而非一刀切）

• 前端可對應不同時間段：白天／夜晚／隔日／特殊事件（海邊活動、長時間通勤等），每個情境提供對應的日常保養流程與成分分析重點，像是「海邊活動防曬成分選擇」「敏感肌修護配方怎麼看」「通勤族的高溫日補水節奏」。
• 天氣型態映射：以氣象局定義為準，後端標準化成跨端一致的 enum，避免文案與圖示不一致或多端各自解讀。

規則引擎與文案（強度分級＋行動直給）

• 當高溫／低溫／濕度／風速等級改變，文案從「建議→提醒→警示」分級，同步提供關鍵成分選擇：高溫日強調清爽防曬與補水（如保濕因子、抗氧化）、夜間修護加上屏障修護與舒緩（如神經醯胺、積雪草衍生物），把成分分析落到可操作的日常保養。
• UV 訊號以時段加權與曝曬情境回推，輸出「曝曬後修護」的具體建議：降溫、補水、舒緩、屏障修護，並點出適合的成分類型與避免事項，讓使用者在「曬後修護怎麼做」「曬後用什麼成分」這類搜尋意圖下，能取得可執行的指南。
• 文案依據：我花了不少時間閱讀實證與臨床相關文獻，校正建議的合理性與邊界，避免過度或不足。

顯示與降級（資訊要有優先序）

• 白天強化 UV 與高溫提示，搭配清爽型防曬與補水成分建議；夜晚聚焦修護與保濕，搭配屏障修護與舒緩配方。異常時以近 24 小時安全摘要維持連續，仍保留基本的保養品分析脈絡，避免回傳 0 值造成錯誤指引。
• 首頁動態：不同天氣型態對應動畫與圖示，色彩與語氣一致，狀態一眼可辨。

可靠性與一致性（信任不只在前端）

• 更新節奏明確、來源可查、規則可解釋，這份信任延伸到「保養品分析」與「成分分析」的邏輯：成分選擇有邊界、有例外情境，讓日常保養不再依賴零散數字或模糊感覺。
• 前後端共享同一套型態與規則，避免「同一件事，不同地方說法不同」的信任斷裂。

一些坑（也是價值的來源）

• 坑不只在欄位與時間區間，還在文案分級與多語系一致：成分名稱與功效要跨語系一致、風格不走偏，才能讓「成分分析」真的幫助使用者做日常保養決策。
• 整體取向是把複雜資料整理成可行動的提醒，這也是 cosglint 在成分分析上的方法：讓使用者能快速把複雜資訊，轉成簡單且可互動的決策線索。

以上只是大概，實作中還是有很多小坑：從欄位校驗、時間區間對齊、到文案分級與多語系一致。整體取向是把複雜資料整理成可行動的提醒，就像 cosGlint 對成分分析的目標：讓使用者能快速把複雜的資訊，轉成簡單且可互動的決策線索。

如果你在找「保養品分析怎麼做」「成分分析看什麼」「台灣氣候下的日常保養流程」，歡迎到 Threads 私訊我（@cyh.289），也可以索取兌換碼試用 cosGlint 各種強大的分析功能，讓每天的保養決策更準確、可被信任。

FindSkin 下一代正在路上。目標是更全面地定位肌膚問題，給出更貼近日常的建議。在正式版登場前，我們先把現有版本做了幾個關鍵升級：

• 問題選項精簡為 5 個，降低判斷負擔。
• 題目數縮減，流程更快、更直覺。
• 新增 SkinType 命名，更好記、更好溝通。

為了維持準確度，我們同步調整了模型與公式權重，這部分花了不少時間打磨。預計十月底與你見面，還會帶著一個「神秘小功能」。如果你有想解決的肌膚情境，現在就是許願的好時機。