截图风格 MDX 复刻 Demo
用 Astro 组件复刻功能矩阵、安全防御报告和搜索决策树三类截图视觉效果。
这篇 Demo 用来验证：不用直接放截图，也可以在博客 MDX 里做出接近产品页、报告页和信息图的视觉效果。
图一：功能矩阵
常驻型个人助手 / 研究助手
基于长期记忆机制，自动保存环境事实、项目约定与研究偏好，支持跨会话连续理解与任务执行，形成个性化、让 Agent 成为真正的长期伙伴。
多入口统一助理
同一个 Agent 可从 CLI、Telegram、Discord 等多入口接入，“start on one, pick up on another”——在电脑上做的活，出门后手机继续。
自动化信息 / 商报机器人
内建 Cron 调度、Web Search、Deliver / Email、Message Delivery、工作流组合、定时简报、自动总结，推送至 Telegram 或 Discord。
代码与工程工作流编排
作为你的工程级 Copadic Codex、Codex、OpenCode 等专业 Coding Agent，自动执行任务、审查代码变更、复杂改造等场景。
多角色、多 Profile Agent 系统
同时扮演工程师、产品经理、研究员、提示工程师、API 设计师等角色，针对复杂任务组建团队，输出结构化 Agent 方案，支持多专家协作。
知识库 / 记忆系统
通过 Obsidian、Notion、Vector DB 构建结构化知识 Workspace，支持全文检索、语义召回，沉淀组织与个人的长期有效知识资产。
图二：安全防御报告
85/100 · 防御良好
≈ 87% 威胁被阻断
2 高危 · 1 中危
纵深架构验证
纵深防御架构（实测验证）
Hermes 部署了 5 层独立防御，攻击者需要同时绕过全部才能得手
Tool-specific Guard
SSH 私钥遮蔽 · .env key mask · sudo 密码屏障 · terminal stdout 过滤
Command Normalization
ANSI strip + NFKC Unicode 归一化（防全角/同形字符混淆）
Pattern Matching
30+ 正则规则覆盖 rm -rf / fork bomb / curl|bash / chmod 777 / mkfs / dd / DROP TABLE 等
Model Semantic Understanding
LLM 理解意图，即使命令不在 pattern 列表也能识别危险（如 Python os.fork）
图三：搜索工具决策树
OpenClaw 搜索工具决策树 — 使用场景指南
Brave Search · web_fetch · Codex CLI Deep Search · 何时用哪个？
有明确 URL?
有链接就直接用 web_fetch，优先精准读取单页内容。
只是简单事实查询?
一条结果能回答、需要快速响应时，用 Brave Search。
需要复杂 / 多源 / 深度研究?
需要交叉验证、多个来源、详细报告时，用 Codex CLI Deep Search。
不确定时先用 Brave
如果 Brave 结果太浅，再升级到 Deep Search。
使用方式
正式文章里需要这些效果时，直接按文章层级导入组件：
import AgentFeatureMatrix from '../../components/AgentFeatureMatrix.astro';
import DefenseArchitectureReport from '../../components/DefenseArchitectureReport.astro';
import SearchDecisionTree from '../../components/SearchDecisionTree.astro';
<AgentFeatureMatrix />
<DefenseArchitectureReport />
<SearchDecisionTree />如果文章位于 src/content/posts/visual-lab/，导入路径改成：
import AgentFeatureMatrix from '../../../components/AgentFeatureMatrix.astro';
import DefenseArchitectureReport from '../../../components/DefenseArchitectureReport.astro';
import SearchDecisionTree from '../../../components/SearchDecisionTree.astro';