feat(docs): add NavGrid/NavCard components and restructure stage pages

- Add NavGrid.vue and NavCard.vue components for better navigation layout
- Restructure stage-0 index pages across languages into intro.md with new navigation components
- Remove old stage-0 index.md files and update stage-3 pages similarly
- Add new dependencies 'claude' and 'codex' to package.json
- Improve code formatting in multiple Vue components for better readability
- Update documentation content and structure for better user experience

docs/zh-cn/appendix/llm-intro.md

@@ -120,6 +120,7 @@
 **打个比方：**
 
 你可以把模型想象成一位**经验丰富的老厨师**：
+
 1.  **输入（食材）**：你给他牛肉、土豆、番茄。
 2.  **模型（厨师的脑子）**：他根据自己学过的成千上万道菜谱（训练数据），在脑子里快速计算：牛肉切块、土豆去皮、火候控制...
 3.  **输出（菜肴）**：最后端出一盘土豆炖牛腩。
@@ -139,6 +140,7 @@
 早期的模型（RNN，循环神经网络）处理一句话时，就像我们在玩**传话游戏**。
 
 **工作方式：**
+
 1.  读第 1 个词“我”，记在脑子里，传给第 2 步。
 2.  读第 2 个词“喜欢”，结合刚才的记忆，更新一下脑子里的信息，再传给第 3 步。
 3.  读第 3 个词“吃”，再更新记忆...
@@ -162,12 +164,13 @@ Transformer 不再一个接一个地传话，而是让**所有词一次性全部
 
 **这就完美解决了 RNN 的痛点：**
 
-*   **快**：大家同时看资料，GPU 可以火力全开，效率极高。
-*   **不忘**：不管句子多长，第 1 个词和第 10000 个词的距离都是“一步之遥”，想看谁就看谁。
+- **快**：大家同时看资料，GPU 可以火力全开，效率极高。
+- **不忘**：不管句子多长，第 1 个词和第 10000 个词的距离都是“一步之遥”，想看谁就看谁。
 
 > **总结一下**：
-> *   **RNN**：像走迷宫，一步一步摸索，容易迷路。
-> *   **Transformer**：像开上帝视角看地图，终点起点尽收眼底。
+>
+> - **RNN**：像走迷宫，一步一步摸索，容易迷路。
+> - **Transformer**：像开上帝视角看地图，终点起点尽收眼底。
 
 #### 为什么还需要“位置”信息？