docs: README hero 改用 GUI 演示动图 + evalNote 软化

- hero 从终端 GIF 换成「网页 Studio 一句话自动组队」的 GUI 演示动图（demo-studio-zh.gif，
  puppeteer 抓帧 + ffmpeg 合成），突出图形界面/客户端；终端 GIF 下移到「一句话出结果」CLI 区
- 网页 Studio 区去掉与 hero 重复的角色页静图，保留工作流图
- evalNote 软化：强调「有能力≠贵（DeepSeek/本地 70B 就够），只是别用 8B 级小模型」，
  不打压免费/本地路径，也不像在推付费

Author: jnMetaCode

README.md

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 > 觉得有用？请点个 **Star** — 帮助更多人发现这个项目。
 
 <p align="center">
-  <img src="./demo-zh.gif" alt="ao compose --run demo" width="700">
+  <img src="./demo-studio-zh.gif" alt="网页 Studio：一句话，AI 自动组队" width="820"><br/>
+  <em>网页 Studio：打一句话，AI 自动从 200+ 专家里组队并运行</em>
 </p>
 
 ---
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 > 🆕 **创意库**：内置图像生成提示词库（Nano Banana / Gemini，可搜索 / 分类 / 一键复制）。
 > 🆕 **零配置首跑**：本机已登录 Claude Code / Gemini CLI 等？AO 自动探测并直接用，连 API key 都不用配。
 
-<p align="center">
-  <img src="./docs/screenshots/studio-roles-zh.png" alt="Studio · 角色组队：从 200+ 专家里勾选，AI 自动合成团队" width="800"><br/>
-  <em>角色组队：从 200+ 专家里勾选，AI 自动合成团队并运行</em>
-</p>
-
 <p align="center">
   <img src="./docs/screenshots/studio-workflows-zh.png" alt="Studio · 工作流模板：内置模板一键运行" width="800"><br/>
   <em>工作流：内置模板一键运行，也能对比多个模板</em>
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 ## 一句话出结果
 
+也可以纯命令行——一条命令，一句话出结果：
+
 ```bash
 ao compose "我是一个程序员，想用AI做自媒体副业，目标月入2万，帮我做完整规划" --run
 ```
 
+<p align="center">
+  <img src="./demo-zh.gif" alt="ao compose 命令行演示" width="700">
+</p>
+
 5 个 AI 角色自动分工协作：
 
 ```

demo-studio-zh.gif

@@ -96,7 +96,7 @@ const zh = {
   },
   evalNote: {
     title: "模型能力决定多智能体的价值（我们做了评测）",
-    body: "在中等价位的有能力模型上，多智能体产出明显优于单次 prompt；但本地小模型（如 llama3 8B 级）能力不足时，多角色交接反而会放大漂移。追求质量请用有能力的模型。",
+    body: "在有能力的模型上（DeepSeek 这类便宜的就够、本地 70B+ 也行），多智能体产出明显优于单次 prompt；只有用 8B 级小模型时，多角色交接才会放大漂移。不必花大钱，只是别用太小的模型。",
     link: "查看完整评测结论",
   },
   providers: {
@@ -702,7 +702,7 @@ const en: typeof zh = {
   },
   evalNote: {
     title: "Model capability decides multi-agent value (we measured it)",
-    body: "On a capable mid-tier model, multi-agent output clearly beats a one-shot prompt; but with weak local models (llama3 8B class), hand-offs amplify drift. For quality, use a capable model.",
+    body: "On a capable model (cheap ones like DeepSeek are plenty; local 70B+ works too), multi-agent output clearly beats a one-shot prompt; only with 8B-class small models do hand-offs amplify drift. No need to spend big — just don't use a tiny model.",
     link: "Read the full eval findings",
   },
   providers: {