fix(content): align Opus and MCP guidance

Author: yeasy

01_intro/1.3_capabilities.md

@@ -9,7 +9,7 @@
 这是 Claude 的基本功，但它不仅限于“写文章”。
 
 *   **长文档分析 (Long-context Understanding)**：
-    当前 Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.6 支持 1M Token（百万 Token）上下文窗口；其他模型（包括 Sonnet 4.5、Haiku 4.5）通常为 200K。长上下文模型可以处理大代码库、数百份财报、法律文书或技术白皮书，但仍需要配套检索、分块和摘要策略。
+    当前 Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6 和 Claude Sonnet 4.6 支持 1M Token（百万 Token）上下文窗口；其他模型（包括 Sonnet 4.5、Haiku 4.5）通常为 200K。长上下文模型可以处理大代码库、数百份财报、法律文书或技术白皮书，但仍需要配套检索、分块和摘要策略。
     > *示例*：上传 10 份竞品的年报，让 Claude 生成一份横向对比的财务分析表格。
 *   **细微语境捕捉 (Nuance)**：
     Claude 以“文笔细腻”著称。它能精准捕捉文字背后的情感色彩、讽刺意味或文化隐喻。这使得它在文学创作、公关稿撰写和情感陪伴场景下表现优异。

01_intro/1.4_model_selection.md

@@ -20,7 +20,7 @@ graph TD
     Q1 -- "是" --> OpCS["Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6 — Computer Use 推荐"]
     Q1 -- "否" --> Q2{"任务复杂度?"}
 
-    Q2 -- "极高: 创意/科研/架构" --> Opus["Claude Opus 4.7"]
+    Q2 -- "极高: 创意/科研/架构" --> Opus["Claude Opus 4.8"]
     Q2 -- "中高: 代码/数据/RAG" --> Sonnet["Claude Sonnet 4.6"]
     Q2 -- "简单: 翻译/分类/提取" --> Haiku["Claude Haiku 4.5"]
 
@@ -55,10 +55,10 @@ graph TD
     *   **海量文档处理**：比如你要从 10 万份 PDF 中提取“发票金额”，用 Opus 可能会破产，用 Haiku 则毫无压力。
     *   **实时翻译**：即时通讯软件中的即时翻译。
 
-#### 艺术与深思：Claude Opus 4.7
+#### 艺术与深思：Claude Opus 4.8
 
 作为 Anthropic 最强大的模型，Opus 在极度复杂的任务上无可替代。
-*   **理由**：Opus 4.7 在最困难的 Agentic 编码、复杂的数学推导和逻辑推理中表现最好，SWE-bench Verified 达 87.6%，GPQA Diamond 达 94.2%，幻觉率极低。其输出往往详尽且富有洞察力。
+*   **理由**：Opus 4.8 是当前最强的 Opus 型号，适合最困难的 Agentic 编码、复杂数学推导和逻辑推理。其输出往往详尽且富有洞察力；迁移或上线时仍应以官方模型页的价格、上下文窗口和可用区为准。
 *   **最佳场景**：
     *   **创意写作**：小说、剧本、营销软文。
     *   **极度复杂的逻辑**：如果 Sonnet 在某个数学证明或逻辑推理上反复出错，请尝试 Opus。
@@ -70,15 +70,15 @@ graph TD
 日总量 = 100 万 (1M) Tokens。
 下面先按 **80% 输入 / 20% 输出** 估算，便于做粗略预算。
 
-*   **极高复杂度的推理/长文写作**：选择 **Claude Opus 4.7**。
-*   **Computer Use (计算机视觉操控)**：选择 **Claude Sonnet 4.6** 或 **Claude Opus 4.7**。
+*   **极高复杂度的推理/长文写作**：选择 **Claude Opus 4.8**。
+*   **Computer Use (计算机视觉操控)**：选择 **Claude Sonnet 4.6** 或 **Claude Opus 4.8**。
 *   **企业级 Agent 路由分发中心**：选择 **Claude Haiku 4.5**。
 
 | 模型 | 日成本估算 (USD) | 性能评价 |
 | :--- | :--- | :--- |
 | **Claude Haiku 4.5** | ~$1.8 | 极快，性价比高 |
 | **Claude Sonnet 4.6** | ~$5.4 | 又快又聪明 |
-| **Claude Opus 4.7** | ~$9.0 | 极度聪明，工程能力最强 |
+| **Claude Opus 4.8** | ~$9.0 | 极度聪明，工程能力最强 |
 
 *注：以上按 Anthropic 当前参考定价的输入/输出分开计费方式折算；如果输出占比更高，成本会继续上升。*
 
@@ -93,7 +93,7 @@ graph TD
 ```mermaid
 graph TD
     User["用户请求：'给我写首关于春天的诗'"] --> Router["Router (由 Haiku 驱动)"]
-    Router -- "思考：这是创意写作任务<br>决策：转发给 Opus" --> Worker["Claude Opus 4.7 进行创作"]
+    Router -- "思考：这是创意写作任务<br>决策：转发给 Opus" --> Worker["Claude Opus 4.8 进行创作"]
     Worker --> Result["返回结果"]
 ```
 

02_prompt/2.1_basics.md

@@ -36,7 +36,7 @@ Claude 特别善于：
 
 Claude 相比其他模型的优势在以下几个方面：
 
-**长上下文处理**：Claude Opus 4.7、Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 支持 1M Token 上下文窗口，Haiku 4.5 支持 200K Token，使其能处理更多背景信息而不丢失精准度。
+**长上下文处理**：Claude Opus 4.8、Opus 4.7、Sonnet 4.6 和 Opus 4.6 支持 1M Token 上下文窗口，Haiku 4.5 支持 200K Token，使其能处理更多背景信息而不丢失精准度。
 
 **多文件分析**：Claude 擅长同时处理多个输入文件，保持跨文件的逻辑一致性。
 

08_agent/8.6_agent_sdk_deep_dive.md

@@ -271,7 +271,7 @@ Agent 需要能够主动获取和更新自己的上下文，而不仅仅依赖
 
 - **代码生成**：Claude Agent SDK 在代码生成方面表现出色。代码是精确的、可组合的、无限可重用的，是 Agent 需要可靠地执行复杂操作时的理想输出。例如，Claude 在 claude.ai 上创建 Excel 电子表格、PowerPoint 演示文稿和 Word 文档时完全依赖代码生成，确保格式一致和复杂功能。
 
-- **MCP (Model Context Protocol)**：MCP 提供对外部服务的标准化集成，自动处理身份验证和 API 调用。这意味着你可以将 Agent 连接到 Slack、GitHub、Google Drive 或 Asana，而无需编写自定义集成代码或管理 OAuth 流。不断增长的 MCP 生态系统使你能够快速为 Agent 添加新功能，只需使用预构建的集成，专注于 Agent 行为。
+- **MCP (Model Context Protocol)**：MCP 提供对外部服务的标准化集成。预构建 MCP 服务器可以封装具体 API 调用和服务侧认证适配，使你更快地把 Agent 连接到 Slack、GitHub、Google Drive 或 Asana；但受保护的 HTTP MCP 服务仍需按规范配置授权服务器发现、token 传递、scope 与权限边界。不断增长的 MCP 生态系统使你能够快速为 Agent 添加新功能，只需使用预构建的集成，专注于 Agent 行为。
 
 3. **验证工作 (Verify Work)**
 

13_advanced/summary.md

@@ -7,7 +7,7 @@
 #### Claude 4.6/4.7 的能力成就
 
 **已确认能力方向**
-- Claude 4.6 系列和新发布的 Claude Opus 4.7 均延续了 Anthropic 在长上下文、复杂推理和 Agent 工作流上的优势。
+- Claude 4.6 系列和 Claude Opus 4.8 均延续了 Anthropic 在长上下文、复杂推理和 Agent 工作流上的优势。
 - Claude Sonnet 4.6 适合作为通用主力模型，Claude Opus 4.8（当前最强，2026-05 发布；上一代为 Opus 4.7）适合极度复杂的软件工程和推理任务，Claude Opus 4.6 提供成本与能力的平衡。
 - Prompt Caching、Batch API、Claude Code、MCP 等能力共同强化了工程落地与成本控制路径。
 
@@ -164,7 +164,7 @@ RAG（检索增强生成）是上下文工程的实践工具：
 | Claude Sonnet 4.6 | $3.00/M | $15.00/M | $3.75/M | $0.30/M |
 | Claude Opus 4.7 | $5.00/M | $25.00/M | $6.25/M | $0.50/M |
 
-> 注：当前 Opus 线旗舰为 Opus 4.8（2026-05 发布），沿用 4.7 的 $5/$25 定价，上表以 Opus 4.7 数字代表 Opus 线成本。下文决策矩阵中的“Opus 4.7”同理可理解为“Opus 线（当前旗舰为 4.8）”。
+> 注：当前 Opus 线旗舰为 Opus 4.8（2026-05 发布），沿用 4.7 的 $5/$25 定价，上表以 Opus 4.7 数字代表 Opus 线成本。
 
 ### 长对话管理成本对比
 
@@ -238,7 +238,7 @@ RAG（检索增强生成）是上下文工程的实践工具：
 |-----|-----|
 | QPS > 100, 低延迟 | Haiku |
 | 标准任务，平衡 | Sonnet |
-| 复杂推理，高质量 | Opus 4.7 |
+| 复杂推理，高质量 | Opus 4.8 |
 | 不确定 | 进行小规模基准测试 |
 
 ### Q4: 上下文工程比提示词工程更难吗？