Day 209：我們如何把保養品成分分析變得可用、可信、可比較

2026-10-08 更新：這篇保留第 209 天的產品進度與當時的下一版預告。後續在 Day 234：cosGlint 1.2.4 上線記錄了 FindSkin 核心演算法重設、10 種膚質分類、計算權重報告與相機介面調整；若想知道這次預告之後的發展，可以接著讀。版本、使用資料與模型觀察仍按當時情境理解，不代表現在的功能清單。

從 3 月開始打造 Ingrelens 和 cosGlint，到現在已經過了 209 天。時間過得很快，卻總是不夠用。

• 03 月：產品啟動完成了前後端大部分的基礎，推出網頁版 MVP
• 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 想解決的問題很單純：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。

我們成立 Ingrelens，想把複雜的成分資訊整理得容易理解。cosGlint 是第一個核心產品，先從保養品做起。Ingrelens 會以「成分理解與決策支持」為中心，逐步延伸到其他領域；cosGlint 則繼續把保養品成分知識轉成個人化、能實際採用的建議，幫你判斷怎麼選。

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。

下一版目標是讓「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。

LLM 這邊也有些有趣的問題。多數人喜歡小鷹管家，但也有人覺得它有點「搞威」。我們還在調整，我也在想辦法讓它更聰明。

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。