v0.5.1 — 推理模型、站点出处、发现诊断

这一版补上的

learn 能配推理模型了

用云端 deepseek-flash 实测：max_tokens=2000 时它把额度全花在 reasoning 上，content 是空的；放到 8000 也不稳（一次想 3.1 万字）。

• 默认回复上限提到 8000；正文为空且带思考内容时自动重试一次（预算×4、上限 32000，尽量把 reasoning_effort 压到 low，端点不认就退回）
• 两次都只有思考内容时，错误信息直接说明是预算问题，并给出 MODSMITH_MAX_TOKENS / MODSMITH_REASONING_EFFORT 两个旋钮
• 错误回喂链路真机验证：模型先给不在清单里的农夫乐事方块建站，被拒后第二轮改对

模型产出的站点有出处了

以前 LLM 写的命令不带标记，侧车会把它当成"人工核对过的命令"永久保留——模型编的 /brewinandchewin ferment {recipe} 会挡住真正注册的命令，机器人一直超时。

• LLM 站点一律 inferred: true / needsReview: true
• 侧车编译成功后可以覆盖推断站点的命令；人工命令永远保留
• learn 遇到已有非推断站点时只补新方块，不覆盖；要覆盖得 --force

文法发现的诊断不再甩锅

Brewin' And Chewin'（keg 用流体栈）实测：名字锚点其实 1754/1754 全对上了，旧诊断却一律说"名字清单可能不完整"，按它去补名字会白忙。

• 锚点全覆盖时直接说"payload 里有形状库没有的字段（流体/能量/嵌套结构）"
• 这种情况不再退回盲搜（以前会烧预算、刷一屏噪声）
• 名字真缺时仍然指向名字清单；两条合成包测试分别钉住两种诊断

文档

• 已知局限补了流体/能量类配方，以及"饮料/果冻那类上下文方块"（setblock 下去立刻变空气，probe/calibrate 如实记"放不下"）
• 141 个测试全绿