修正 F1(词频)的量级, 让候选顺序能被学习纠正

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FPT2 的 F1 是「用户选中次数」：官方词典里 62% 的词是 1、最高约 140，用户每选一次 +1。

旧实现按名次摊成 1..n 的大跨度，使导入词的 F1 远高于 Gboard 之后学到的词，候选顺序被永久冻死。设备实测：导入后 亟需 F1=7775，反复选中的 继续 才涨到 33，打 jixu 第一个候选永远是「亟需」，选多少次都纠不回来。

改动

• 构建器：F1 = 词库给的词频（超过 255 时按最大值线性压到 1..255，保持相对顺序；≤0 归 1）。平局是正常的 —— 官方词典里 8629 个词同为 F1=1，而正是「平局能被学习打破」这一点让候选顺序跟着用户习惯走
• 导入器：去掉 Rank = F1 + 1 偏移。它会让每轮「导入→导出」把所有词频抬 1，反复往返后全部撞到上限、相对顺序丢失
• 测试：新增 Export_KeepsFrequenciesInGboardScale，断言 F1 等于词库给的词频，而不是按名次重排的值（旧实现输出 3/2/1，直接挂）

验证

• 13,933 词：源词频 1140 → 输出 F1 1140，相邻 40 名内 0 处逆序
• 往返 ggpy → gboardbin → ggpy：词频 100% 一致（此前整体 +1）
• 测试套件 230 通过 / 0 失败