feat: consolidate course into 21 lessons

s01_agent_loop/README.ja.md

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-`s01` → [s02](../s02_tool_use/) → s03 → s04 → ... → s20 → s21 → s22
+`s01` → [s02](../s02_tool_use/) → s03 → s04 → ... → s20 → s21
 > *"One loop & Bash is all you need"* — ツール一つ + ループ一つ = 一つの Agent。
 >
 > **Harness レイヤー**: ループ — モデルと現実世界をつなぐ最初の架け橋。
@@ -113,7 +113,7 @@ def agent_loop(messages):
 
 ## 試してみよう
 
-> **教育デモの注意**: このコードはモデルが生成したシェルコマンドを実行します。プロジェクトファイルへの影響を避けるため、一時テストディレクトリで実行してください。s03 で本格的な権限システムを説明します。
+> **安全上の注意**: このコードはモデルが生成したシェルコマンドを実行します。プロジェクトファイルへの影響を避けるため、一時テストディレクトリで実行してください。s03 で権限制御を追加します。
 
 **準備**（初回のみ）：
 
@@ -145,63 +145,5 @@ python s01_agent_loop/code.py
 
 → s02 Tool Use：5 つの本格的なツールを与えたらどうなる？ モデルは複数のツールを同時に呼び出すか？ 並列実行で競合は起きないか？
 
-<details>
-<summary>CC ソースコードを深掘り</summary>
-
-> 以下は CC ソースコード `src/query.ts`（1729 行）の検証に基づく。核心的な違いは二つ：CC はループ継続の判断に `stop_reason` フィールドを頼らず、コンテンツに `tool_use` ブロックが含まれるかをチェックする（ストリーミングレスポンスでは `stop_reason` が信頼できないため）。CC には本番環境向けのより多くの終了パスとリカバリ戦略がある。
-
-**教育版の 30 行 `while True` が CC の 1729 行の核心。** 以下の各項目は、すべてその核心の上に積み重ねられた保護機構である。
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-<details>
-<summary>一、ループ構造の違い</summary>
-
-教育版は `response.stop_reason` をチェックする。CC はこれをループ継続の唯一の根拠として使わない — ストリーミングレスポンスでは、`stop_reason` がまだ更新されていなくても、コンテンツに既に `tool_use` ブロックが含まれている可能性がある。CC は `needsFollowUp` フラグを使用する：ストリーミングメッセージの受信時（`query.ts:830-834`）に、`tool_use` ブロックが検出されると `true` に設定される。`QueryEngine.ts` は `message_delta` から実際の `stop_reason` を取得して他の処理に利用するが、query loop 自体は `needsFollowUp` に依存する。
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-```typescript
-// query.ts:554-558
-// stop_reason === 'tool_use' is unreliable.
-// Set during streaming whenever a tool_use block arrives.
-let needsFollowUp = false
-```
-
-</details>
-
-<details>
-<summary>二、State オブジェクト 10 フィールド（教育版は messages のみ使用）</summary>
-
-| # | フィールド | 用途 | 対応章 |
-|---|-----------|------|--------|
-| 1 | `messages` | 現在のイテレーションのメッセージ配列 | s01 |
-| 2 | `toolUseContext` | ツール、シグナル、権限コンテキスト | s02 |
-| 3 | `autoCompactTracking` | 圧縮状態の追跡 | s08 |
-| 4 | `maxOutputTokensRecoveryCount` | トークンリカバリ試行回数（上限 3） | s11 |
-| 5 | `hasAttemptedReactiveCompact` | 今回のラウンドでリアクティブ圧縮を試みたか | s08 |
-| 6 | `maxOutputTokensOverride` | 8K→64K へのアップグレード上書き | s11 |
-| 7 | `pendingToolUseSummary` | バックグラウンド Haiku 生成のツール使用要約 | s08 |
-| 8 | `stopHookActive` | 停止フックがブロッキングエラーを発生させたか | s04 |
-| 9 | `turnCount` | ターン数（maxTurns チェック用） | s01 |
-| 10 | `transition` | 前回の継続理由 | s11 |
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-> 注：`taskBudgetRemaining`（`query.ts:291`）は loop-local のローカル変数であり、State には含まれない。ソースコメントには明確に "Loop-local (not on State)" と書かれている。
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-</details>
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-<details>
-<summary>三、複数の終了パスと継続パス</summary>
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-教育版には 1 つの終了パスしかない（モデルがツールを呼ばなければ終了）。本番版には複数の終了・継続パスがあり、blocking limit、prompt too long、model error、abort、hook stop、max turns、token budget continuation、reactive compact retry など多くのシナリオをカバーしている。各シナリオには対応するリカバリまたは終了戦略がある。
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-</details>
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-<details>
-<summary>四、ストリーミングツール実行と QueryEngine</summary>
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-CC の `StreamingToolExecutor`（`query.ts:561`）は、モデルがまだ生成中にツールの実行を開始できる（concurrency-safe なツールは並列、それ以外は排他実行）。`QueryEngine.ts` はさらに、コスト超過や構造化出力の検証失敗などの保護を追加する。教育版はこれらを実装しない — 目標は概念の明確さであり、極限のパフォーマンスではない。
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-</details>
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-**一言で**: query.ts の 1729 行の核心は 30 行の `while True`。複雑なフィールドや終了パスはすべて保護機構だ。まず核心のループを理解すれば、その後のすべては自然に理解できる。
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-</details>
 
 <!-- translation-sync: zh@v1, en@v1, ja@v1 -->