docs(pages): simplify claude-code prerequisites, recommend delegation mode (#391)

Remove redundant auto-install hints (the command handles this
transparently) and replace the LLM prerequisite note with a tip
pointing users to Delegation Mode as a zero-config alternative.

Author: lizhengfeng101

pages/src/content/docs/en/integrations/claude-code.md

@@ -64,11 +64,9 @@ reads commands from, and invoke it the way your agent invokes
 commands. The prompt body is agent-agnostic — it just tells the model
 which `ocr` flags to pick and how to triage the output.
 
-> **Prerequisite:** the command will install the `ocr` CLI itself the
-> first time it runs (via `npm install -g @alibaba-group/open-code-review`)
-> if the binary isn't on `PATH`. You **do** need an LLM configured up
-> front — the command will fail if `ocr llm test` can't reach one. See
-> [Configuration](../../configuration/).
+> **Tip:** if you don't want to configure an LLM yourself, try
+> [Delegation Mode](../delegate/) — it lets the host agent (Claude Code)
+> supply the model, so no separate LLM setup is needed.
 
 ## Use
 
@@ -94,10 +92,8 @@ The command prompt is short — three steps:
 
 1. **Run the review.** Invoke `ocr review --audience agent` with the
    flags inferred from your request (plus an optional `--background`
-   when you've described requirement context). If the `ocr` binary
-   isn't on `PATH`, the command auto-installs it via
-   `npm i -g @alibaba-group/open-code-review` and continues. Output is
-   captured with a 5-minute timeout.
+   when you've described requirement context). Output is captured with
+   a 5-minute timeout.
 2. **Filter and evaluate.** Classify each comment as **High** /
    **Medium** / **Low**. Low-confidence comments (likely false
    positives, nitpicks, lacking context) are dropped silently; the

pages/src/content/docs/ja/integrations/claude-code.md

@@ -52,8 +52,7 @@ curl -o ~/.claude/commands/open-code-review.md \
 
 コマンドファイルは単一の frontmatter フィールドを持つ純粋な markdown です——Claude Code 固有の内容は一切含まれていません。あなたの agent が同様の **command** 規約（ディレクトリから呼び出し可能なコマンドとしてロードされる markdown prompt）をサポートしている場合、上記のファイルコピー方法がインストール経路になります。`open-code-review.md` を agent がコマンドを読み込むディレクトリに配置し、agent のコマンド呼び出し方法に従って呼び出してください。prompt 本文は agent に依存しません——モデルに対して、どの `ocr` 引数を選び、出力をどのように分類するかを伝えるだけです。
 
-> **前提条件：** 初回実行時、バイナリが `PATH` 上に存在しない場合、コマンドは
-> （`npm install -g @alibaba-group/open-code-review` を通じて）`ocr` CLI を自動的にインストールします。ただし、LLM は事前に設定しておく**必要があります**——`ocr llm test` が接続できない場合、コマンドは失敗します。[設定](../../configuration/)を参照してください。
+> **ヒント：** LLM を自分で設定したくない場合は、[委任モード](../delegate/)をお試しください——ホスト agent（Claude Code）がモデルを提供するため、別途 LLM を設定する必要がありません。
 
 ## 使い方
 
@@ -74,7 +73,7 @@ prompt はあなたのリクエストを解析し、正しい `ocr review` 引
 コマンドの prompt はとても短く、3 ステップです。
 
 1. **レビューの実行。** あなたのリクエストから推論した引数を用いて `ocr review --audience agent`
-   を呼び出します（要件コンテキストが記述されている場合はオプションの `--background` を追加）。`ocr` バイナリが `PATH` 上に無い場合、コマンドは `npm i -g @alibaba-group/open-code-review` を通じて自動インストールして続行します。出力は 5 分のタイムアウト内で取得されます。
+   を呼び出します（要件コンテキストが記述されている場合はオプションの `--background` を追加）。出力は 5 分のタイムアウト内で取得されます。
 2. **フィルタリングと評価。** 各コメントを **High** / **Medium** / **Low** に分類します。低信頼度（誤検知の疑い、些細な指摘、コンテキスト不足）のコメントは黙って破棄され、その他は表示されます。
 3. **修正。** 採用すべき High/Medium 項目に対して修正を自動的に適用します。
    [Agent Skill](../agent-skill/) と異なり、このコマンドは**デフォルトで自動修正します**——「レビューして片付ける」ワークフローには適した選択であり、「diff を見せてほしい」ワークフローには向きません。

pages/src/content/docs/zh/integrations/claude-code.md

@@ -57,10 +57,8 @@ markdown prompt），上面的文件复制方法就是安装路径：把 `open-c
 放进你的 agent 读取命令的目录，按你的 agent 调用命令的方式调用它。prompt 正文
 与 agent 无关——它只告诉模型选哪些 `ocr` 参数以及如何分级输出。
 
-> **前置条件：** 首次运行时命令会自行安装 `ocr` CLI
-> （通过 `npm install -g @alibaba-group/open-code-review`），前提是二进制不在
-> `PATH` 上。你**确实**需要预先配置好 LLM——若 `ocr llm test` 连不上，命令会
-> 失败。见[配置](../../configuration/)。
+> **提示：** 如果不想自行配置 LLM，可以试试[委托模式](../delegate/)——它让宿主
+> agent（Claude Code）提供模型，无需额外的 LLM 配置。
 
 ## 使用
 
@@ -83,9 +81,7 @@ prompt 解析你的请求并选择正确的 `ocr review` 参数：无参数 →
 命令 prompt 很短——三步：
 
 1. **运行评审。** 用从你请求推断的参数调用 `ocr review --audience agent`
-   （描述了需求上下文时加可选 `--background`）。若 `ocr` 二进制不在 `PATH`，
-   命令通过 `npm i -g @alibaba-group/open-code-review` 自动安装并继续。输出在 5
-   分钟超时内捕获。
+   （描述了需求上下文时加可选 `--background`）。输出在 5 分钟超时内捕获。
 2. **过滤与评估。** 把每条评论分为 **High** / **Medium** / **Low**。低置信
    （疑似误报、吹毛求疵、缺上下文）评论被静默丢弃；其余展示。
 3. **修复。** 对值得采纳的 High/Medium 项自动应用修复。与