Phase 3: Redesign homepage + natural Thai text

- Add use cases section with 4 scenario cards (news, policy, business, fiction)
- Rewrite Thai home section text to be natural (not translated from Chinese)
- Add use case locale keys for th/en/zh
- Add CSS for use cases grid with hover effects

locales/en.json

@@ -69,7 +69,16 @@
     "promptPlaceholder": "// Describe your simulation or prediction requirement in natural language",
     "engineBadge": "Engine: CrowdSight-V1.0",
     "startEngine": "Start Engine",
-    "initializing": "Initializing..."
+    "initializing": "Initializing...",
+    "useCases": "What you can do",
+    "useCase1Title": "Simulate news & events",
+    "useCase1Desc": "Upload news → Simulate public reactions on social media",
+    "useCase2Title": "Simulate policies & regulations",
+    "useCase2Desc": "Upload draft policy → Simulate impact on different groups",
+    "useCase3Title": "Simulate business & advertising",
+    "useCase3Desc": "Upload ad plan → Simulate spread and audience response",
+    "useCase4Title": "Simulate fiction & stories",
+    "useCase4Desc": "Upload story → Simulate character behavior and predict endings"
   },
   "main": {
     "layoutGraph": "Graph",

locales/th.json

@@ -33,43 +33,52 @@
     "visitGithub": "เยี่ยมชมหน้า Github ของเรา"
   },
   "home": {
-    "tagline": "เครื่องมือ Swarm Intelligence ที่กระชับและใช้ได้ครอบคลุม",
+    "tagline": "ระบบจำลองสังคมอัจฉริยะ",
     "version": "/ v0.1-Preview",
-    "heroTitle1": "อัปโหลดรายงาน,",
-    "heroTitle2": "พยากรณ์อนาคต",
-    "heroDesc": "จากเอกสารเพียงชิ้นเดียว {brand} จะสกัดข้อมูลตั้งต้นเพื่อสร้างโลกจำลองโดยอัตโนมัติที่มี Agent ได้สูงสุดถึง {agentScale} เพิ่มตัวแปรจากมุมมองเหนือกว่าเพื่อค้นหา {optimalSolution} ในพฤติกรรมกลุ่มที่ซับซ้อน",
+    "heroTitle1": "อัปโหลดข้อมูล",
+    "heroTitle2": "จำลองอนาคต",
+    "heroDesc": "เพียงมีข้อมูลตั้งต้น {brand} จะวิเคราะห์และสร้างโลกจำลองที่มี Agent ได้สูงสุด {agentScale} โดยอัตโนมัติ เปลี่ยนมุมมองเพื่อค้นหา {optimalSolution} ในสถานการณ์ที่ซับซ้อน",
     "heroDescBrand": "CrowdSight",
-    "heroDescAgentScale": "ระดับล้าน Agent",
-    "heroDescOptimalSolution": "\"ค่าเหมาะสมเฉพาะที่\"",
-    "slogan": "ให้ Agent ซักซ้อมอนาคต ให้การตัดสินใจเป็นผู้ชนะ",
+    "heroDescAgentScale": "นับล้านตัว",
+    "heroDescOptimalSolution": "คำตอบที่ดีที่สุด",
+    "slogan": "จำลองก่อนตัดสินใจ เห็นผลก่อนลงมือ",
     "systemStatus": "สถานะระบบ",
     "systemReady": "พร้อม",
-    "systemReadyDesc": "เครื่องมือพยากรณ์อยู่ในโหมดสแตนด์บาย อัปโหลดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อเริ่มลำดับการจำลอง",
+    "systemReadyDesc": "พร้อมทำงาน อัปโหลดข้อมูลเพื่อเริ่มจำลอง",
     "metricLowCost": "ต้นทุนต่ำ",
-    "metricLowCostDesc": "เฉลี่ย $5/การจำลอง",
-    "metricHighAvail": "ปรับขนาดได้",
-    "metricHighAvailDesc": "Agent นับล้าน",
+    "metricLowCostDesc": "เฉลี่ย $5 ต่อการจำลอง",
+    "metricHighAvail": "ขยายได้",
+    "metricHighAvailDesc": "รองรับ Agent นับล้าน",
     "workflowSequence": "ขั้นตอนการทำงาน",
-    "step01Title": "สร้างกราฟ",
-    "step01Desc": "สกัดข้อมูลตั้งต้น & เพิ่มความจำ & สร้าง GraphRAG",
-    "step02Title": "ตั้งค่าสภาพแวดล้อม",
-    "step02Desc": "ดึงตัวละคร & สร้างบุคลิกภาพ & ฉีดค่าตั้ง Agent",
-    "step03Title": "การจำลอง",
-    "step03Desc": "จำลองคู่ขนานสองแพลตฟอร์ม & วิเคราะห์ความต้องการอัตโนมัติ & ความจำเชิงเวลา",
-    "step04Title": "รายงาน",
-    "step04Desc": "Report Agent โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมหลังการจำลองผ่านเครื่องมือครบครัน",
-    "step05Title": "การโต้ตอบ",
-    "step05Desc": "สนทนากับบุคคลที่จำลอง & พูดคุยกับ Report Agent",
+    "step01Title": "สร้างแผนภูมิ",
+    "step01Desc": "ดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสาร → สร้างแผนภูมิความรู้",
+    "step02Title": "สร้างตัวละคร",
+    "step02Desc": "สร้างบุคลิกภาพ Agent จากข้อมูลที่ดึงมา",
+    "step03Title": "เริ่มจำลอง",
+    "step03Desc": "จำลองบน 2 แพลตฟอร์มพร้อมกัน อัปเดตความจำแบบเรียลไทม์",
+    "step04Title": "สร้างรายงาน",
+    "step04Desc": "Report Agent วิเคราะห์ผลลัพธ์และสร้างรายงานพยากรณ์",
+    "step05Title": "โต้ตอบ",
+    "step05Desc": "สนทนากับตัวละครแต่ละตัว หรือถาม Report Agent",
     "realitySeed": "01 / ข้อมูลตั้งต้น",
     "supportedFormats": "รูปแบบ: PDF, MD, TXT",
     "dragToUpload": "ลากไฟล์เพื่ออัปโหลด",
     "orBrowse": "หรือคลิกเพื่อเลือกไฟล์",
     "inputParams": "พารามิเตอร์นำเข้า",
     "simulationPrompt": ">_ 02 / คำสั่งจำลอง",
-    "promptPlaceholder": "// อธิบายความต้องการในการจำลองหรือพยากรณ์ของคุณเป็นภาษาธรรมชาติ",
+    "promptPlaceholder": "// เช่น \"จำลองปฏิกิริยาของประชาชนหลังจากประกาศนโยบายใหม่บนโซเชียลมีเดีย\"",
     "engineBadge": "Engine: CrowdSight-V1.0",
-    "startEngine": "เริ่ม Engine",
-    "initializing": "กำลังเริ่มต้น..."
+    "startEngine": "เริ่มจำลอง",
+    "initializing": "กำลังเริ่มต้น...",
+    "useCases": "สิ่งที่ทำได้",
+    "useCase1Title": "จำลองข่าวและเหตุการณ์",
+    "useCase1Desc": "อัปโหลดข่าว → จำลองปฏิกิริยาของประชาชนบนโซเชียลมีเดีย",
+    "useCase2Title": "จำลองนโยบายและกฎระเบียบ",
+    "useCase2Desc": "อัปโหลดร่างนโยบาย → จำลองผลกระทบต่อกลุ่มต่างๆ",
+    "useCase3Title": "จำลองธุรกิจและโฆษณา",
+    "useCase3Desc": "อัปโหลดแผนโฆษณา → จำลองการแพร่กระจายและผลตอบรับ",
+    "useCase4Title": "จำลองนิยายและเรื่องเล่า",
+    "useCase4Desc": "อัปโหลดเนื้อเรื่อง → จำลองพฤติกรรมตัวละครและทำนายตอนจบ"
   },
   "main": {
     "layoutGraph": "กราฟ",

locales/zh.json

@@ -69,7 +69,16 @@
     "promptPlaceholder": "// 用自然语言输入模拟或预测需求（例.武大若发布撤销肖某处分的公告，会引发什么舆情走向）",
     "engineBadge": "引擎: CrowdSight-V1.0",
     "startEngine": "启动引擎",
-    "initializing": "初始化中..."
+    "initializing": "初始化中...",
+    "useCases": "可以做什么",
+    "useCase1Title": "模拟新闻与事件",
+    "useCase1Desc": "上传新闻 → 模拟公众在社交媒体上的反应",
+    "useCase2Title": "模拟政策与法规",
+    "useCase2Desc": "上传政策草案 → 模拟对不同群体的影响",
+    "useCase3Title": "模拟商业与广告",
+    "useCase3Desc": "上传广告计划 → 模拟传播和受众反馈",
+    "useCase4Title": "模拟小说与故事",
+    "useCase4Desc": "上传故事 → 模拟角色行为并预测结局"
   },
   "main": {
     "layoutGraph": "图谱",