edit(content): review batch-2 editorial pass across 24 posts (EN + ZH)

Tracker at 20 approved / 71 pending. Same pass as batch 1: first person throughout,
no LAN IPs in prose, ZH twins normalised to simplified Chinese, dynamicCta where the
post ends on a concrete next step.

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@@ -134,11 +134,11 @@ Anthropic 发布研究表明，在复杂的研究型任务中，一组协同的
 
 ### 核心 3：对抗式代码审查员（Adversarial Reviewer）
 
-当一个开发者（无论是人类还是 AI）为了调试某个复杂逻辑连续折腾了 20 轮对话后，他必然会产生严重的认知盲区：因为他清楚自己为此付出了多少心血，他会本能地倾向于认为自己的补丁是正确的。
+当一个开发者（无论是人类还是 AI）为了调试某个复杂逻辑连续迭代了 20 轮对话后，他必然会产生严重的认知盲区：因为他清楚自己为此付出了多少心血，他会本能地倾向于认为自己的补丁是正确的。
 
 当主写 Agent 验证本地测试全部通过后，它会将生成的 `git diff` 提交给**对抗式审查员**。
 
-审查员调用顶层推理模型（如 Gemini 4 Argon 或 Claude 3.5 Sonnet），且拥有**绝对空白纯净的上下文**。它只接收两样东西：
+审查员调用顶层推理模型（如 Claude 3.5 Sonnet 或顶级思维链推理模型），且拥有**绝对空白纯净的上下文**。它只接收两样东西：
 1. 原始任务目标。
 2. 统一的标准 Git 补丁（Diff）。
 
@@ -154,7 +154,7 @@ Anthropic 发布研究表明，在复杂的研究型任务中，一组协同的
 
 ## 生产实测指标对比
 
-我们在相同的全栈功能开发任务下，针对传统单 Agent、蜂群多 Agent 以及本套架构进行了实测对比：
+我们在约 50,000 行代码的 TypeScript/Python 生产代码库中，针对 5 项全栈功能开发任务进行了实测对比（取单任务平均值）：
 
 | 评估指标 | 自由多 Agent 蜂群 | 传统单一 Agent | 单写多审 + 图谱索引架构 |
 |---|---|---|---|
@@ -179,7 +179,7 @@ Anthropic 发布研究表明，在复杂的研究型任务中，一组协同的
 
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