· 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。
sqlite
按文章上的标签过滤归档。
· 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
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
每天三次实时研究：Research AI 免费档与缓存
匿名用户 每 24 小时 3 次 实时 AI 研究。已缓存主题（含 trending）不计数。
· Research AI
上线 Research AI：Vercel 跑 UI，Fly 跑 Worker + SQLite
Research AI 沿用 Invest AI 部署形态：
· InvestSim / invest-performance-sim (private)
纸面实验室为何单独成仓
[Invest AI](https://xingai.app/apps/invest-ai) 回答「今天市场长什么样？」—— 信号、仪表盘上下文，以及后续更丰富的决策面。
· XingAI Invest AI
把 LLM 输出当缓存行（规划中）：推理归 worker
本文记录已接受的决策，不是已在生产跑通的能力。与 CQRS 市场缓存同一故事：衍生数据应只有一个写入方。
· 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
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。