Personal Memory Engine：Supabase RLS + FastAPI 实现详解
[Engineering System ADR-001](https://github.com/xingaiapp/xingai-engineering-system/blob/main/docs/adr/001-personal-memory-engine.md) 定义了架构。[Invest AI ADR-031](https://github.co…
fastapi
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。
· XingAI Invest AI
保存偏好不是投资决策：在不破坏 Worker 边界的前提下追踪股票
top signals、排名、风险、置信度、symbol overlays
· 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
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
限制免费 AI 调用，又不拖慢开发
从 SQLite 读仪表盘很便宜，可不限。没有限额时，一个忘关的标签页、一个好奇访客或爬虫，都能在察觉前把 OpenAI 账单推高。
· XingAI Invest AI
四套运行时、一个仓库：为何暂不用 Nx
Invest AI 不是单个应用，而是四个顶层包：
· 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。