· T Today / invest-t-advisor
规则先行、AI 其次：T Today 双层决策引擎
产品形态
T Today（t.xingai.app）只回答一个窄问题：
根据持仓截图和我们的防守型做T规则，今天该盯什么 — 纸面实验室里必须先修什么？
这是决策系统，不是开放式聊天。Invest AI 旗舰回答宏观与信号（worker 写缓存）。T Today 在本仓库管过夜底仓 + 日内做T结构 — UX 同一套「决策感」，领域不同。
两层
| 层 | 代码 | 职责 |
|---|---|---|
| 规则 | src/lib/risk-control/* | 确定性：单标的底仓 ≤200 股、现金 ≥60%、T 止损 −1.5%、一键回底仓、状态灯 |
| AI | advisory-llm.ts | 视觉 + 双语 JSON：提取持仓、tDecision 区间、叙述 |
| 合并 | risk-decision-engine/* | prioritizedActions：规则动作在前，AI 在后 |
flowchart TB
subgraph binding [硬性]
R[规则引擎]
end
subgraph interpretive [解释]
A[OpenAI 顾问]
end
R --> M[mergeRuleAndAiDecision]
A --> M
M --> S[决策快照]
S --> UI[计划条 + 表格]
S --> DB[(RiskLabDecision)]硬约束规则说了算。 模型可以建议做T标的和文案 — 规则已判 critical 时，不能把过夜结构标成「没问题」。
截图路径很关键
上传图片时不把演示用旧持仓塞进视觉提示。截图即真相。提取后同步持仓，再合并决策，状态灯才和新仓位一致。
演示和「纸面练习里还能信一点」的差别就在这里。
我们不做的事
- 在 Next.js API 里重算宏观排名（那是 Invest AI worker 的事）。
- 向券商下单。
- 客户端「刷新」时偷偷改投资含义。
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