快速开始
从源码构建到第一次流量对比，约十分钟。
环境要求
准备好三样工具，其余交给构建脚本。
Rust 1.91+
workspace 使用 edition 2024，需要较新的稳定版工具链。
Node.js 与 npm
前端构建依赖，Node 18+ 即可。
Tauri CLI
仅开发桌面端需要，安装后 cargo tauri 可用。
获取与构建
克隆仓库，一次构建整个 workspace，再装前端依赖。
git clone <仓库地址> && cd mydiff
cargo build --workspace
cd apps/desktop && npm install && cd ../..选择你的入口
同一套 Rust 核心能力，按场景挑选最顺手的打开方式。
桌面工作台
推荐图形界面，首次启动创建管理员账号。
cd apps/desktop && cargo tauri dev浏览器 + HTTP 一键脚本
同时拉起后端（默认 127.0.0.1:3000）与前端 dev server（端口 1420）， Ctrl+C 同停；--daemon 后台运行。
./scripts/dev-web.shHTTP 服务
浏览器模式 API 服务，可用 FLOWLENS_HOST / FLOWLENS_PORT / FLOWLENS_CORS_ORIGINS 调整。
cargo run -p flowlens-serverCLI 零配置体验
无需项目，直接对比两个 HAR 文件；加 --json 输出结构化结果。
cargo run -p flowlens-cli -- compare left.har right.harMCP 服务（接入 AI 客户端）
面向 AI 客户端的 agent 协议入口，stdio 模式开箱即用，--http 启用 Streamable HTTP 传输（默认 127.0.0.1:3100）。
cargo run -p flowlens-mcp-bin --bin flowlens-mcp # stdio 模式
cargo run -p flowlens-mcp-bin --bin flowlens-mcp -- --http # Streamable HTTP第一次流量对比
桌面工作台上的四步首跑，从建账号到锁定差异。
创建管理员并登录
首次启动桌面工作台或访问 HTTP 服务，按引导创建管理员账号并登录。
创建或打开项目
项目路径是账号内逻辑路径，存储层自动映射到隔离的物理目录。
导入两侧流量并分析
进入「流量对比」，左右各选择一个流量文件（HAR / JSONL / Burp XML / PCAP 等），点击「分析 HTTP」。
复核配对与差异
在 HTTP 语义视图复核配对与字段差异，锁定正确配对后可调参重跑。
进阶三步
从单次对比走向常态化分析：基线、发现、AI 协同。
构建基线
在「基线」页用正常样本构建基线模型，沉淀字段统计画像。
启动异常扫描
在「异常发现」页选择目标 Session 启动扫描，规则 / 统计 / 序列 / 内置检查四类信号协同评分。
交给 AI 助手
在「AI 助手」页用自然语言下达调查任务（需先在设置页配置 AI provider）。
数据与日志
数据留在本机，账号隔离，日志可按需调参。
./flowlens-data，随项目自包含，不污染系统路径。accounts/<account-id>/projects/<digest>/，物理路径互不可见。RUST_LOG、FLOWLENS_LOG_FORMAT、FLOWLENS_LOG_DESTINATION 控制，桌面端日志始终写 <数据根>/logs/。