Personal AI Hub

背景与约束

个人资料、待办和设备上的工作记录很容易分散。目标不是再做一个聊天页，而是把能继续推进事情的个人上下文收拢起来。

这是一套单人使用的私人基础设施，不把个人资料、真实会话或运行入口放到公开页面。

我的职责

负责从个人上下文的边界设计，到 Web、PWA 与本机受控工具的跨设备体验联调，重点是让切换设备不等于重新开始。

将检索、记忆、当前状态和任务纳入受控服务，并保留来源、人工确认与变更记录。

最新能力

今日工作台聚合任务、焦点、阻塞、待确认项、活动时间线和 Codex 同步状态；页面会定期刷新，并在来源覆盖不足时明确提示记录可能不完整。

统一收件箱把自然语言捕获分为任务、备忘、想法和问题，支持筛选、纠正、归档、备忘历史、转任务和继续脑暴；任务规划保留版本检查、审计记录与可撤销变更。

知识搜索使用全文与向量混合检索及 RRF 排序，结果保留来源、引用和更新时间；记忆候选保持 proposed / confirmed 分离，不把未经确认的候选当成事实。

关键实现

RAG 结果保留来源；只有经过确认的个人记忆才会作为事实进入上下文，当前状态则以紧凑投影展示并保留更新时间与来源。

Codex 历史同步只投影明确允许的可见文本，并限制单线程导入规模、执行本地脱敏和增量水位；这支持跨设备共享工作记录，但不等于恢复活动进程、隐藏 reasoning 或完整 GUI 会话。

项目和任务与对话关联，但模型只能调用受控工具；日常访问通过受控 HTTPS 连接完成，避免把临时排障方式变成使用前提。

可靠性与回归验证

为避免状态内容过大拖慢跨设备访问，当前状态使用紧凑投影，传输启用 gzip，并为安全读取加入有界重试和不含敏感信息的网络错误分类。

验收看连续访问、检索引用、记忆确认、任务变更与移动端体验，而不是只看一次接口成功。

限制与反思

这是私人系统，公开案例不展示真实聊天、RAG 原文、健康或财务资料、后台入口、运行日志和任何凭据。

仓库 README 将项目标记为可演示、持续迭代；生产迁移、实时调度、真实跨设备 freshness 和完整外部模型运营能力须以对应运行证据另行验证。

工程可信度来自可重复的验证和可明确的边界，而不是把代码能力直接写成生产承诺。