Day 209 ：我們如何把保養品成分分析變得可用、可信、可比較

回顧3月剛開始打造 Ingrelens 和 cosGlint 其實已經過了 209 天，時間其實過的很快，但總是不夠用。

• 03月：產品啟動完成了前後端大部分的基礎
• 04月：完成第一次測試上線，並且開始準備分離 llm 服務
• 05月：順利完成第二次測試上線
• 06月：開始開發 cosGlint
• 08月：cosGlint 封測
• 09月：cosGlint iOS / Android 都上線！https://go.cosglint.com
• 10月：cosGlint 1.2 版

現在我們正全力打造下一個版本 ...

cosGlint 想解決的核心痛點很單純：面對密密麻麻的成分標示，絕大多數人既無法快速理解，也難以做出判斷。除非具備專業背景或長期練習，從這些標示中要得到有用答案，幾乎不可能。

為了把複雜變簡單，我們成立了 Ingrelens，而 cosGlint 作為 Ingrelens 的第一個核心產品，率先把理念落地。Ingrelens 將以「成分理解與決策支持」為中心持續外擴更多領域；而 cosGlint 則專注深耕保養品場景，把成分知識轉化為個人化、可行的肌膚保養助理，長期伴你做更好的選擇。

回到 cosGlint ，我們設計了幾個核心功能

1. 產品分析：把圖片轉成可讀文字，對照自有資料庫與演算法，產出可量測的結論。
2. 個人化分析：結合你的自選膚質分類與分析結果，回推適合度與風險點。
3. 膚質分析：採用新版計算公式與文獻驗證，讓判讀更客觀。（v 1.2推出）
4. 更多功能：持續補齊周邊能力，提升整體體驗。

「拍照丟給 LLM 就能分析？」這只中了約 30%。在 cosGlint，真正的判斷由資料庫與演算法完成；LLM 的角色是把重點講清楚、用人話說明，不負責裁決。每次分析你都會拿到可量測的評分。

我們的核心目標是把複雜成分轉化為對你有用的決策：先讓你看懂，再讓你知道「是否適合你」。方法是把膚質分析（含你自選的膚質類型）與產品分析結果整合，產出更細緻且客觀的個人化結論。

下一版預計在 10 月底前上線 4～5 項功能。我們的路線是「先打通核心，再補齊細節」：先解決共通痛點，同步拓展生態系。產品不會一夜完美，但你會很快看見節奏與體驗的提升。

下一版不是多堆功能，而是把「懂成分→懂自己→做決策」這條路徑變得更穩、更清楚。

• 膚質評量強化：以新版膚質計算公式與文獻驗證作為判讀基準，並且加入社群機制。
• 即時：把天氣提醒納入日常，在對的時間提示對的保養選擇。
• 易讀：重做產品分析與個人化適合度的形象與文案，更新膚質模組視覺，讓關鍵結論一眼可懂。

說到 llm 這邊目前有些問題其實蠻有趣，多數人喜歡小鷹管家，但也有意見認為表現略顯「搞威」，這點其實我們還在調整，我也努力正在讓小鷹管家變得更聰明。

另一個問題是語言包裝會影響輸出，這裡的「誤導」不是分析錯誤，而是如果輸入是簡體或日文，模型常會用同語言回覆。英、日、韓大多數情況（約 95%）仍會輸出繁體，但簡體特別容易把回應帶偏。