Mocar

이슈: 검색 입력 중 매 타이핑마다 요청이 발생하면 네트워크 비용과 렌더링 부담이 커지고 UX가 불안정해질 수 있었음.

해결: 검색 디바운스를 도입해 입력 안정화 이후에만 요청이 발생하도록 제어하고, 검색 흐름을 Firebase 연동 구조에 맞게 정리함.

💡 배운 점: 검색 경험에서는 '정확한 결과'만큼 '요청 타이밍 제어'가 성능과 비용, UX를 동시에 좌우한다는 점을 체득함.

이슈: 범위 슬라이더와 텍스트필드가 서로 다른 타이밍으로 갱신되며 값 불일치, 팝업 재진입 시 이전 값 잔존 같은 문제가 발생할 여지가 있었음.

해결: 슬라이더 이동 시 텍스트필드 즉시 갱신, 팝업 열림 시 텍스트 초기화, 최대/최소 경계 처리 및 보정 로직을 정리해 상태 동기화를 강화함.

💡 배운 점: 복합 입력 UI는 단일 진실 공급원(SSOT)과 상태 전이 타이밍 설계가 품질을 좌우한다는 걸 명확히 배움.

이슈: 필터 미적용 상태에서도 최근 검색에 저장되거나, 옵셔널 언래핑 이슈로 런타임 위험이 있는 구간이 존재했음.

해결: 필터 미적용 시 저장 방지 조건을 명시하고, 최근검색기록 옵셔널 언래핑을 안전하게 수정해 기록 신뢰성과 안정성을 보완함.

💡 배운 점: 로그/기록성 데이터는 저장 조건 설계와 타입 안정성이 곧 사용자 신뢰로 이어진다는 점을 확인함.