· XingAI Invest AI
从信号事件到 Strategy Lab：Invest AI 内由 Worker 拥有的纸面
→ ADR-036 Worker OHLCV（Yahoo 只在 Worker 后）
cqrs
按文章上的标签过滤归档。
· XingAI Meal Coach AI
Meal AI：面向健康场景的 Worker + Cache 膳食规划架构
Meal AI 是 XingAI 的健康领域——营养规划、膳食推荐，以及为有特定健康状况的家庭成员提供照料者支持。
· Invest AI + Decision Engine
两个仓库、一份分数契约：Decision Engine ADR-011 与 Invest AI ADR-026
Invest AI 交付带宏观共识的生产 dashboard。Decision Engine 拥有多周期技术打分与回测。两个仓库是刻意设计 — [Decision Engine ADR-002](https://github.com/xingaiapp/xingai-invest-decision-engine/blob/main/docs/adr/0…
· Research AI
Research AI 的 SQLite CQRS：同一套键，同一个 Fly 卷
Research AI 没有重新发明缓存，而是沿用 Invest AI 的 单写多读 SQLite 模式，只换了键名。
· Research AI
学习决策边界：Research AI 的结论由 Worker 拥有
Research AI 回答的问题和 Google 不同：
· XingAI Invest AI
Worker Cache 邮件摘要：不把决策搬进 API 的通知系统
投资 dashboard 只有在用户打开时才有用。盘前决策摘要则应该在用户询问之前到达。
· XingAI Invest AI
决策缓存边界：Worker 计算，API 读取
这条规则存在，是因为金融 UX 很容易在每一层“顺手补一点”时变危险。Dashboard route 可能重新算 rank。React 组件可能从 raw quote 推断 risk。通知 job 可能自己生成 action label。
· XingAI Invest AI
CQRS + SQLite：一个写入方，多个读取方
市场仪表盘要新数据；上游 API 要少调用；用户要首屏 <200ms。