文笔层：AI 味机检、标点规范化、分块大量扩写（第 1 集成稿 10805 字）

- 修复上次提交把 dfannals/cli.py 写成 0 字节的问题（它是唯一入口，导致管道不可运行）
- 性别：解析 <caste>，人物表与写作素材带性别（Ral Fastenhatchets 实为女性）
- 新增 dfannals/deslop.py：AI 味机械诊断（硬伤词/句式/标点，按千字密度报告）
- 新增 dfannals/normalize.py：标点与结构清理（引号配对、重复段落与句子、模型自加的小节标记）
- 新增 dfannals/expand.py 与 prompts/literary-expander.md：按年份场景分块大量扩写
- 专名防幻觉：每块附史料专名白名单，事后按段自动修复可疑专名
- episode 命令并进文笔层（骨架稿另存 .skeleton.md），新增 expand 命令做 A/B 对照
- 新增 notes/switched-threads.md 与 test_deslop / test_normalize 回归测试
- 提交前拦截「已跟踪文件为空」，防止上述事故复发

dfannals/config.py

@@ -44,6 +44,9 @@ PI_AUTH_JSON = HOME / ".pi/agent/auth.json"
 PI_MODELS_JSON = HOME / ".pi/agent/models.json"
 PROVIDER = "workbuddy"
 MODEL = "cn:deepseek-v4-pro"
+# 文笔层（扩写）单独选模型：创作向模型写叙事更贴地，
+# 而推理向模型（deepseek-v4-pro）天然偏总结陈词，容易写成报告。
+LITERARY_MODEL = "cn:minimax-m3"
 # 该模型是推理模型：思考与正文共用 max_tokens，必须留足
 MAX_TOKENS_CHAPTER = 16000
 MAX_TOKENS_UTIL = 4000
@@ -66,6 +69,16 @@ WORLD_HISTORY_YEARS = 250
 CHAPTER_MIN_CHARS = 800
 CHAPTER_MAX_CHARS = 1500          # 严格按访谈定的 800–1500，不留“余量”
 
+# ---------------------------------------------------------------- 文笔层（扩写）
+# 用户口径：要的是「大量扩写」——原稿是骨架，文笔层把它逐事件展开成现场。
+EXPAND_TARGET_CHARS = 8000        # 目标字数（用户选定：每集约 8000 字）
+EXPAND_FLOOR = 6000               # 低于此判太短，继续展开
+EXPAND_CEILING = 11000            # 高于此判太长，压缩
+# 一次调用写 8000 字很容易跑偏、漏事件，所以按场景分块展开，每块目标这么多字
+EXPAND_CHUNK_TARGET = 2600
+# 长文 + 可能的思考 tokens，预算要给足
+MAX_TOKENS_EXPAND = 32000
+
 
 @dataclass
 class Gateway: