今天是我們團體專題的第二次 meeting，再下一次就要正式評分啦！終於能把整個流程跑一次給老師看，確認還有沒有需要調整的地方。
這幾天真的是「日夜修 code 改 code」模式，深度跟 Codex GPT 各司其職。結果還意外踩到一個小坑：用 VSCode 綁定 Codex 竟然會有用量限制，要等一段時間才能 reset；但如果走 GitHub 網頁串接，對 GPT Plus 用戶就完全沒有限制，算是小驚喜發現～
最開心的是，我們團隊分工超明確！PM 們專心處理商用性和架構分析，我跟想當工程師的同學就全力衝產品開發。能遇到這麼有共同目標的團隊，真的覺得超幸福，也希望未來還有機會跟這樣的夥伴合作。
今天還特地去大賣場拍 Demo 影片，求真實到一個極致！過程中笑料滿滿，拿著購物籃跑流程，發現少錄了一段又默默回頭重拍，整個就是學生時代限定的有趣體驗。真的好久沒有這麼開心過了，很感謝這一路上的遇見與過程
| 專案/主題 | 問題背景 | 遇到的難點 | 解決方式/關鍵步驟 | 驗證/後續建議 |
|---|---|---|---|---|
| Flask 重置 Amazon Rekognition 設定紀錄 | 專案啟動 Flask 時會呼叫 _maybe_prepare_rekognition()。預設只會確保 collection 存在，不會重建。目標是希望在 VM 上啟動 Flask 時，能夠直接 reset collection。這需要設定環境變數 REKOG_RESET=1/true/yes。 |
環境變數拼錯：誤植為 EKOG_RESET=1，導致 log 顯示 Amazon Rekognition collection ensured (no reset)。nohup 執行變數遺失：用 nohup 啟動時，環境變數沒有正確傳入 Flask 進程。 |
正確設定變數：確保變數名稱為 REKOG_RESET=1。單次執行：使用 REKOG_RESET=1 flask ...。nohup 寫法：使用 nohup env REKOG_RESET=1 flask ... 或分兩步先 export 再 nohup。 |
檢查 Log：執行 tail -f flask.log，成功會看到 INFO [root] Resetting Amazon Rekognition collection，以及 Deleted collection 和 Created new collection 的訊息。腳本化：建議寫一個 reset_flask.sh 腳本，自動 export REKOG_RESET=1 並執行 nohup 啟動，減少出錯機率。 |
| SQLite 九月消費資料新增與驗證 | 想要在 database.py 中，為 5 位測試會員新增 2025 年 9 月的 50 筆消費資料。啟動應用程式時呼叫 database.ensure_demo_data()，但此方法只重設 demo profiles，沒有執行實際寫入 9 月交易的 _seed_member_history()。 |
資料未插入 DB：ensure_demo_data() 沒有呼叫 _seed_member_history()，導致 9 月交易紀錄從未寫入 SQLite。無法使用 CLI 驗證：VM 沒有安裝 sqlite3 CLI 工具，查詢時遇到錯誤 -bash: sqlite3: command not found。前端顯示舊資料：即使資料庫已更新，前端頁面 (/members, /dashboard) 仍然顯示舊內容。 |
呼叫寫入方法：修改 ensure_demo_data()，讓它額外呼叫 _seed_member_history()，或手動執行該方法。驗證方式 1 (CLI)：安裝 sqlite3 CLI (sudo apt install sqlite3 -y) 後進行查詢。驗證方式 2 (Python)：新建 check_sqlite.py 腳本，使用 sqlite3 模組連接 DB，查詢 9 月筆數和前 10 筆記錄。重啟伺服器：確認 DB 確實插入資料後，重啟 Flask 伺服器，前端才能讀取最新內容。 |
查詢指令 (CLI)：SELECT COUNT(*) FROM purchases WHERE purchased_at LIKE '2025-09%';。查詢腳本 (Python)：確認 2025/09 的交易筆數 是否正確。 |
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