核心能力
从原始抓包到可审计的对比结论，覆盖流量分析全链路。
Pair Diff 结构化对比
五种匹配策略自动配对左右流量，字段树级 diff 直达差异； 被归一化抹掉的差异——header / query / JSON key 顺序、大小写、编码—— 以独立表示层信号层保留，差异不丢失。
协议指纹（TLS / HTTP/2 / QUIC）
JA3/JA4 本地计算、HTTP/2 Akamai 指纹、GREASE 计数与 QUIC 元数据，从 TLS 栈到传输层逐连接刻画行为差异。
基线与异常发现
7 个域的字段统计建模，叠加内置高确定性检查、序列异常与 AI 判定，四维贡献合成可信 finding 评分。
协议知识闭环
Endpoint Catalog 沉淀接口 schema 认知，Parse Rule 全生命周期管理，AI Proposal 驱动知识持续演进。
插件与转换
安全沙箱扩展：WASM 插件与 JavaScript 沙箱，无网络 / 文件系统访问； 配合图形化 pipeline 编排，Transformer / Importer / Analyzer 三类角色自由扩展。
AI 助手与 MCP
内嵌 AI 助手自主调用工具完成分析任务； 或经 MCP 服务接入外部 AI 客户端，能力完全一致。
为什么选择 FlowLens
确定性分析、全局视角、知识沉淀与数据主权，是 FlowLens 与一次性脚本的根本区别。
确定性分析，不靠猜
匹配、diff、统计、规则全部由确定性算法产出，结果可复现、可逐字段核对； AI 判定与 AI 助手只是受严格门控的可选辅助（默认只读、写操作显式开启）， 不存在“AI 幻觉导致误判”的路径。
全局视角，不止单条请求
对整段流量做基线建模与扫描，分析请求之间的关系——前置 / 后继步骤、 时序与乱序、时间间隔、重复请求；还能对比两个 cohort（如风控 vs 正常样本）的行为差异。
知识沉淀，越用越聪明
接口目录、解析规则、基线以 append-only 方式持续累积为项目的协议知识资产； 真实流量校准不断反哺，规则经证据门禁安全演进。
脱敏与数据主权
数据留在本机；导入侧支持 SNI / 远端地址 / QUIC SCID 哈希化脱敏； 发往 AI 的内容只含脱敏摘要，网络出口强制 HTTPS + 白名单。
一套核心，四个入口
无论交互、集成还是自动化，同一套 Rust 核心能力随取随用。
桌面工作台
React + Tauri 图形化主入口，Pair Diff、基线、规则治理与 AI 助手全部可视化操作。
HTTP 服务
基于 Axum 的浏览器模式 API，面向团队部署与自定义前端集成。
MCP 服务
122 个工具，支持 stdio 与 Streamable HTTP 两种传输， 专为 AI agent 与自动化场景设计。
CLI
批处理与脚本入口，typed JSON 输出， 轻松嵌入 CI 与定时任务。
四个入口复用同一套 Rust 业务编排层，能力对齐、语义一致。
三步看懂工作方式
从抓包文件到异常结论，一条清晰的分析流水线。
导入归一化
HAR / JSONL / Burp XML / Spider JSONL / PCAP 等 8 种内建格式自动探测与解码，还可用 WASM Importer 插件扩展私有格式。
配对与对比
多种匹配策略自动对齐两次流量，字段树 diff 精确定位差异， 连接指纹还原传输层行为变化。
基线与发现
基于历史流量构建基线模型，统计、规则、序列、AI 四维协同产出可信的异常 finding 与证据链。