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。
這週的進度有點像「進兩步退一步」。雖然沒有華麗的新功能，但在產品架構與 API 設計上做了扎實的調整，尤其週五在幾個關鍵抉擇上拉扯，最後的定稿讓我感覺更踏實。
核心變更：把「AI 模型切換」獨立端點移除，直接整合到產品分析 API。過去擔心用戶會頻繁切換模型，但冷靜檢視真實情境後，這更像是我對未來的過度想像。簡化介面、避免過度工程化，是目前正確的選擇。
產品策略的落點也更清楚：IngreLens 的價值在於穩定、準確的 AI 分析，而非提供讓用戶在模型間不斷跳轉的自由。設計時回到使用場景，做減法，讓決策更貼近現實。
這次的猶豫也暴露了我的舊問題：常把時間花在「假想情境」，降低了決策速度。理想的做法是更快地推出 MVP，讓真實用戶回饋來推進迭代，而不是在腦內模擬一百遍。
技術細節兩則：
- OpenAI 模型版本更新帶來維護瑣事。這週把「取得模型名稱」的邏輯封裝，讓未來升級時影響面縮小，也再次提醒我抽象與彈性的價值。
- FastAPI 的 middleware 與錯誤處理曾漏接，幸好及時補上。往後會用 checklist 嚴格把關新功能與模組，降低低級錯誤風險。
下週（2025-03-17 至 2025-03-23）計畫：
- 週一～週二：提高 API 測試覆蓋率，先守穩定性
- 週三～週四：前後端聯調，驗證在真實資料與場景下的表現
- 週五：根據聯調結果調整，準備內部試用版發布
預期挑戰與應對：
- 聯調過程可能暴露 API 設計不一致、或效能瓶頸；前端 UI 在真實數據下的反應也需要驗證
- 事前準備監控、快速 rollback、feature toggle，確保進度不被耽誤
總結：這週的自我懷疑讓人焦慮，但也逼我更誠實面對產品決策的權衡。把反思轉成行動，讓 IngreLens 朝上線再近一步。
