Dev
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）。