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yeasy · yeasy · commit 76de483d175d · 2026-05-31T22:21:00.000-07:00
diff --git a/02_prompt/2.2_xml.md b/02_prompt/2.2_xml.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 ## 2.2 使用 XML 标签结构化指令
 
-在上一节中，前文提到 Prompt 的核心是“消除歧义”。当 Prompt 只有几行时，自然语言就够了。但当需要处理复杂的长文本、多步骤任务或需要极高稳定性的输出时，自然语言的边界就变得模糊了。
+上一节提到 Prompt 的核心是“消除歧义”。当 Prompt 只有几行时，自然语言就够了。但当需要处理复杂的长文本、多步骤任务或需要极高稳定性的输出时，自然语言的边界就变得模糊了。
 
 这时，需要一种更严谨的语法。对于 Claude 来说，这种语法就是 **XML**。
 
diff --git a/03_tools/3.2_schema.md b/03_tools/3.2_schema.md
@@ -151,7 +151,7 @@ schema = HotelSearch.model_json_schema()
 
 以下是 Claude Code 团队在设计“引导用户澄清”功能时的三次迭代——这个案例完美诠释了频谱上不同位置的效果差异：
 
-### 尝试一：扩展现有工具参数（过度刚性）
+#### 尝试一：扩展现有工具参数（过度刚性）
 
 团队最初在用于生成计划的 `ExitPlanTool` 中新增了一个 `questions` 参数，想让模型在输出计划的同时提出澄清问题。结果是**失败的**——模型在“给出计划”和“提问”两个矛盾状态之间左右为难，输出质量严重下降。
 
diff --git a/03_tools/3.3_results.md b/03_tools/3.3_results.md
@@ -49,7 +49,7 @@
 
 #### 执行策略
 
-对于并行请求，推荐使用异步编程（如图 Python 的 `asyncio`）并发执行，以减少总等待时间。
+对于并行请求，推荐使用异步编程（如 Python 的 `asyncio`）并发执行，以减少总等待时间。
 
 ### 3.3.3 构造工具结果
 
diff --git a/04_mcp/4.5_custom.md b/04_mcp/4.5_custom.md
@@ -15,7 +15,7 @@
 pip install mcp
 ```
 
-### 编写代码：`weather_server.py`
+#### 编写代码：`weather_server.py`
 
 下面做一个简单的“虚拟天气服务”。
 
@@ -47,7 +47,7 @@ if __name__ == "__main__":
     mcp.run()
 ```
 
-### 本地测试
+#### 本地测试
 
 可以使用 MCP Inspector 直接运行它：
 ```bash
diff --git a/05_computer_use/5.3_env.md b/05_computer_use/5.3_env.md
@@ -78,7 +78,7 @@ docker run ... my-computer-use
 
 如果你要在公司内部部署 Computer Use Server，默认配置是不够安全的。
 
-### 限制网络出站
+#### 限制网络出站
 
 Claude 可能会通过浏览器访问恶意网站。
 **策略**：使用 Docker Network 规则或防火墙，只允许访问白名单域名（如 `github.com`, `googleapis.com`, 公司内网 API）。
diff --git a/06_skills/6.4_custom.md b/06_skills/6.4_custom.md
@@ -273,7 +273,7 @@ license: Complete terms in LICENSE.txt
 - Smart color selection based on background
 ```
 
-### 设计亮点
+#### 设计亮点
 
 1. **精确信息**：提供 Claude 无法内置的具体数值（十六进制颜色码、字体名称）
 2. **实用主义**：不需要复杂逻辑，直接给出可执行的规范
@@ -319,7 +319,7 @@ palettes. Use CSS variables for consistency.
 - Cookie-cutter design that lacks context-specific character
 ```
 
-### 设计亮点
+#### 设计亮点
 
 1. **反面约束**：明确列出“不要做什么”，避免生成千篇一律的 AI 风格
 2. **鼓励创意**：使用激励性语言（“BOLD”, “UNFORGETTABLE”）引导高质量输出
diff --git a/07_coding/7.4_ide.md b/07_coding/7.4_ide.md
@@ -27,7 +27,7 @@ Cursor 是 AI Native IDE 的代表，围绕代码库检索、Composer、多文
 #### Cline
 
 Cline 是一个基于 MCP 理念的 VS Code 插件，专为 Agentic Coding 设计。
-*   **Visual Evolution**: 它会展示每一歩的操作（读取文件 -> 思考 -> 修改文件 -> 运行命令）。
+*   **Visual Evolution**: 它会展示每一步的操作（读取文件 -> 思考 -> 修改文件 -> 运行命令）。
 *   **Human-in-the-Loop**: 每一次文件写入和命令执行，都需要用户点击批准（也可以设置自动批准）。
 *   **Token 监控**: 实时显示当前任务消耗了多少 Token 和金额。
 
diff --git a/08_agent/8.2_patterns.md b/08_agent/8.2_patterns.md
@@ -199,7 +199,7 @@ graph LR
 1. **Initializer Agent**：一次性运行，负责环境检查、依赖安装、初始配置
 2. **Executor Agent**：反复迭代，负责实际的增量工作，每次只完成一个功能单元
 
-这样做的优势是：将“环保险”的初始化工作与“容易失败”的核心业务分离，提高整体稳定性。
+这样做的优势是：将相对稳妥的初始化工作与“容易失败”的核心业务分离，提高整体稳定性。
 
 #### 结构化进度跟踪：JSON Checklist
 
diff --git a/08_agent/8.6_agent_sdk_deep_dive.md b/08_agent/8.6_agent_sdk_deep_dive.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-## Agent SDK 深度指南：构建多智能体协作系统
+## 8.6 Agent SDK 深度指南：构建多智能体协作系统
 
 ### 前言
 
@@ -1763,7 +1763,7 @@ async def main():
 
 关键发现：
 1. 75% 的企业已启动数字化转型项目
-2. 平均投资额增长 35% 年同比
+2. 平均投资额同比增长 35%
 3. 云计算采用率达到 68%
 
 主要挑战：
diff --git a/09_practical/9.1_customer_service.md b/09_practical/9.1_customer_service.md
@@ -48,7 +48,7 @@ sequenceDiagram
 
 ### 9.1.3 关键实现细节
 
-#### 1. 动态知识库 的精细化切片
+#### 1. 动态知识库的精细化切片
 
 客户的问题千奇百怪，简单的切片（Chunking）往往不够。
 *   **挑战**: 用户问 “红色款掉色吗？”，但手册里写的是 “Scarlet Red 采用阳极氧化工艺”。
diff --git a/10_optimization/10.2_caching.md b/10_optimization/10.2_caching.md
@@ -142,7 +142,7 @@ Cache:       Hit         Hit       Miss (Cache Write for History B)
 
 即使 Request B 的历史记录变了，但前面的 System 和 Docs 依然能命中缓存，依然能省大钱。
 
-### 10.2.5 生命周期 与驱逐
+### 10.2.5 生命周期与驱逐
 
 Claude 支持两种缓存 TTL 选项，对应不同的使用场景：
 
diff --git a/10_optimization/10.3_context_mgmt.md b/10_optimization/10.3_context_mgmt.md
@@ -1,7 +1,7 @@
 ## 10.3 上下文窗口管理
 
 Claude Opus 4.7、Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 已进入 1 百万 Token 上下文窗口 (Context Window) 的公开规格或 beta 规格；可用性、账号权限和计费方式必须按官方模型页、迁移指南与价格页核验。其他 Claude 模型通常为 200K。这并不意味着应该无限制地往里塞东西。
-**长下文腐烂 (Context Rot)** 和 **注意力稀释 (Attention Dilution)** 是真实存在的问题。而且，越长的 Context 意味着越慢的响应速度和更高的延迟。
+**长上下文腐烂 (Context Rot)** 和 **注意力稀释 (Attention Dilution)** 是真实存在的问题。而且，越长的 Context 意味着越慢的响应速度和更高的延迟。
 
 本节介绍几种高级的上下文压缩与管理策略。
 
diff --git a/12_appendix/12.2_faq.md b/12_appendix/12.2_faq.md
@@ -77,7 +77,7 @@ Claude 支持 **Parallel Tool Use**。它可以一次性生成多个工具调用
 
 ### 12.2.5 其他
 
-#### Q: Claude 支持微调 吗？
+#### Q: Claude 支持微调吗？
 
 **A**:
 Anthropic 对微调的支持比较谨慎，主要针对特定的企业大客户开放。对于大多数用户，**Prompt Engineering + RAG** 通常能达到微调 90% 的效果且维护成本更低。
diff --git a/12_appendix/12.6_model_comparison.md b/12_appendix/12.6_model_comparison.md
@@ -635,7 +635,7 @@ graph TD
 
 **不在 Pareto 前沿上的模型**（更好的替代品存在）：
 
-- Llama 4 ($0.50/M, 78%): 被 Haiku ($1/M, 77%) 功能更完整，成本相近 ✗
+- Llama 4 ($0.50/M, 78%): Haiku ($1/M, 77%) 功能更完整，成本相近 ✗
 - Gemini 2.5 Pro (旧版本): 已被 Gemini 3.1 Pro ($2/M, 95%) 在性能和功能上全面超越 ✗
 - 已停用模型: GPT-4 Turbo ($10/M, 86%): 被 Sonnet ($3/M, 92%) 击败 ✗
 
diff --git a/13_advanced/13.2_infinite_chats.md b/13_advanced/13.2_infinite_chats.md
@@ -704,7 +704,7 @@ if __name__ == "__main__":
 
 ### 13.2.7 对话的生命周期
 
-一个典型的 长对话 会经历以下阶段：
+一个典型的长对话会经历以下阶段：
 
 **阶段 1：初始化（0-100 条消息）**
 
diff --git a/13_advanced/13.3_context_engineering.md b/13_advanced/13.3_context_engineering.md
@@ -946,7 +946,7 @@ programming languages and best practices. Provide constructive, specific feedbac
         }
 ````
 
-### 第五节：RAG 与 MCP 的上下文管理实践
+### 第五节 RAG 与 MCP 的上下文管理实践
 
 ### 13.3.11 RAG 的上下文工程
 
diff --git a/13_advanced/summary.md b/13_advanced/summary.md
@@ -250,7 +250,7 @@ RAG（检索增强生成）是上下文工程的实践工具：
 ### Q5: MCP 与 RAG 的关系是什么？
 
 **A**:
-- **MCP**：提供实时、动态的上下文源（数据库、 APIs、文件系统）
+- **MCP**：提供实时、动态的上下文源（数据库、APIs、文件系统）
 - **RAG**：从静态知识库中检索和合成信息
 - **结合**：MCP 获取数据，RAG 处理和呈现数据
 
