이미 분석한 영상을 다시 가져온 이용자에게 언제 재분석을 요구해야 할까요. 빠른 응답과 오래된 정보의 위험, 재분석 실패 때 이전 답을 돌려주지 않는 선택과 필요한 안내를 살펴봅니다.

AI가 만든 소개 문구 67개가 검사에 걸렸습니다. 재료 목록과 조리 단계의 차이를 조사하고, 예외 규칙을 늘리는 대신 검사 기준을 바꾼 과정과 남은 문제를 정리했습니다.

광고 로드 실패에는 AI 요청을 허용하고 취소에는 멈추게 했던 이전 설계를 돌아봅니다. 반복 실패의 비용과 광고 시청 뒤 분석 실패·재시도에서 남는 고민을 설명합니다.

테스트를 실제 서비스와 분리하려고 Firebase 개발·운영 프로젝트를 나눈 이유를 설명합니다. 앱의 환경 값, 플랫폼 설정, 서버 배포 대상이 엇갈릴 수 있는 지점도 살펴봅니다.

한국어 설정을 읽기 전에 영어로 첫 목록을 요청하던 문제를 살펴봅니다. 언어를 기다려 조회하고, 빈 목록 안내 대신 로딩을 보여준 이유와 언어 전환 시 주의점을 설명합니다.

한 언어로 보는 레시피 목록에서 다른 언어의 본문까지 읽던 구조를 살펴보고, 미리보기·저장에 필요한 내용을 남기면서 언어별 카드로 나눈 이유와 관리 부담을 설명합니다.

검색어에 맞는 레시피가 인기순 후보 제한과 교집합 처리에서 빠진 이유를 살펴보고, 희귀한 검색어부터 후보를 고른 판단과 남은 한계를 설명합니다.

로그아웃 후 이전 계정의 레시피 11개가 새 익명 계정으로 복사된 사례를 바탕으로, 로컬 목록의 주인을 먼저 확인하고 익명 자료 이관은 유지한 이유를 설명합니다.

로그인한 상태에서 검색·탐색이 실패했는데 ‘로그인 필요’가 뜬 이유와, 잘못된 안내를 고치기 위해 어떤 기준을 선택했는지 설명합니다.