rosie-source

SZLHOLDINGS/rosie-source数据集是szl-holdings/rosie GitHub仓库在特定提交点（SHA: 9a396c37a1ac78b4ba12a1718cf6c4c0a07e1d99）的完整源代码树镜像。Rosie项目是一个收据编排系统，专注于CSS入口和规范收据字节串生成，是SZL证明链的核心收据生成层。该数据集包含了该时间点的完整项目源代码，但排除了.git/版本控制内部文件、node_modules/依赖项目录以及任何大于50MB的二进制视频/存档文件。数据集的主要目的是提供源代码的可发现性镜像，而非可部署的工件、机器学习训练数据或实时更新源。它是SZL Holdings生态系统的一部分，该生态系统还包括平台源代码、形式化证明、UDS跨度与收据等相关数据集和模型。数据集采用Apache-2.0许可证。

The SZLHOLDINGS/rosie-source dataset is a complete source code tree mirror of the szl-holdings/rosie GitHub repository at a specific commit point (SHA: 9a396c37a1ac78b4ba12a1718cf6c4c0a07e1d99). The Rosie project is a receipt orchestration system focused on CSS entry and canonical receipt byte string generation, serving as the core receipt generation layer for the SZL proof chain. This dataset includes the full project source code at that point in time but excludes .git/ version control internal files, node_modules/ dependency directories, and any binary video/archive files larger than 50MB. The primary purpose of the dataset is to provide a discoverable mirror of the source code, rather than a deployable artifact, machine learning training data, or live update source. It is part of the SZL Holdings ecosystem, which also includes related datasets and models such as platform source code, formal proofs, and UDS spans and receipts. The dataset is licensed under Apache-2.0.

原始信息汇总

数据集概述：rosie — Khipu Receipt DAG with QEC-Governed Ingress

数据集名称：rosie — Khipu Receipt DAG with QEC-Governed Ingress
发布者：SZLHOLDINGS
许可证：Apache License 2.0
DOI：10.5281/zenodo.20424992
标签：governance, dsse, slsa, operator-console, agentic-ai, formal-verification, ai-governance, receipt-chain, observability, lean4

核心功能

rosie 实现了一个三层的 khipu 悬挂绳收据有向无环图（DAG），具备 CSS 入口准入控制、QEC 谱系溯源追踪和规范字节字符串发射功能，满足 Doctrine v6 P6 + P8 双重认证要求。

架构层级

• Tier 1：DecisionReceipt（叶子节点）
  包含：decisionId、numeric value、SHA-256 content hash、timestamp
• Tier 2：OrganReceipt（悬挂绳节点）
  包含：子决策值的总和（organ.value，符合 Urton 求和不变式 TH11）、子集的 SHA-256 哈希
• Tier 3：KhipuRootReceipt（主绳节点）
  包含：双重认证（必须恰好2个不同签名者，满足 P6 + P8）、knotInvariantTag（弦图骨架哈希）、规范字节字符串（用于 amaru + Cardano 链上锚定）

当前可验证指标

指标	数量	验证方式
收据层级数	3	决策（叶子）→ 器官（悬挂绳）→ KhipuRoot（主绳）
TypeScript 源模块	6	`find src -name "*.ts"
测试文件	4	find . -name "*.test.ts"
总源文件数	30	find . -not -path ./.git/* -type f
CSS 入口版本	17	head -1 src/qec/css_ingress.ts

核心函数

• buildDecision(id, value, payload)：构建决策收据
• buildOrgan(id, decisions)：构建器官收据
• buildRoot(organs, [attesterA, attesterB])：构建 KhipuRoot 收据
• verifySumInvariant(root) → boolean：验证求和不变式
• verifyDualAttestation(root) → boolean：验证双重认证

使用示例

typescript import { buildDecision, buildOrgan, buildRoot, verifySumInvariant, verifyDualAttestation } from ./src/khipu-receipt

const d1 = buildDecision(d-001, 42, { action: approve, agentId: agent-7 }) const d2 = buildDecision(d-002, 17, { action: defer, agentId: agent-3 }) const organ = buildOrgan(organ-alpha, [d1, d2]) const root = buildRoot([organ], [attester-A, attester-B]) console.log(verifySumInvariant(root)) // true console.log(verifyDualAttestation(root)) // true

关联仓库

仓库	角色
a11oy-platform	路由决策通过 rosie 铸造 khipu 收据 DAG
amaru	接收 rosie 字节字符串用于 Cardano 锚定
sentra	威胁事件包装在 rosie 收据中转发
lutar-lean	Lean 4 定理 TH11 形式化验证 rosie 的求和不变式
szl-cookbook	knot-calculus-v1 配方是 rosie 遵循的参考实现

数据集限制说明

• 非通用文档存储：收据携带结构化治理元数据，而非任意 JSON
• 非区块链账本：生成用于链上锚定的字节字符串，锚定由 amaru + Cardano 处理
• 非生产级抗攻击：CSS v17 入口未实现完整的拜占庭容错准入

引用方式

bibtex @software{lutar_rosie_2025, author = {Lutar, Stephen Paul JR}, title = {rosie — Khipu Receipt DAG with QEC-Governed Ingress}, year = {2025}, doi = {10.5281/zenodo.20424992}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.20424992}, license = {Apache-2.0} }

参考来源

• Urton, G. (2003). Signs of the Inka Khipu. University of Texas Press. https://doi.org/10.7560/703442
• Hyland, S. et al. (2021). LARR. https://doi.org/10.25222/LARR.1032
• IETF SCITT Architecture (draft-ietf-scitt-architecture-22): https://www.ietf.org/archive/id/draft-ietf-scitt-architecture-22.txt
• SZL Holdings Doctrine v6: https://doi.org/10.5281/zenodo.19944926

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

rosie-source 数据集是 Khipu 收据有向无环图（DAG）的源镜像，由 GitHub 仓库 szl-holdings/rosie 同步而来。其构建流程遵循五链收据链中的最终阶段：首先通过 CSS-Ingress 处理上游收据，随后进行规范化字节串发射，再经由 Doctrine v6 禁用词扫描，最终生成 Khipu DAG 节点，并附有 SLSA L1 证明，确保数据来源的可追溯性与完整性。整个构建过程强调治理与验证，体现了形式化验证与 AI 治理原则在数据集构建中的深度融合。

使用方法

用户可通过 Hugging Face 平台直接访问数据集，并利用提供的链接跳转至操作员控制台与平台界面进行交互式使用。数据集的 URL 为 rosie-source，支持通过标准数据集加载工具进行调用。建议结合 uds-spans-receipts 数据集以构建完整的 SLSA 链，并在学术引用时使用提供的 BibTeX 条目。数据集以 Apache-2.0 许可发布，允许广泛的应用与二次开发。

背景与挑战

背景概述

rosie-source数据集由Stephen P. Lutar于2026年创建，隶属于SZLHOLDINGS机构，核心聚焦于智能体人工智能治理中的形式化验证与收据链构建。该数据集以Khipu收据有向无环图为核心模式，通过集成CSS-ingress处理、规范收据字节串生成及Doctrine v6禁令词扫描，构成了五链收据链的末级阶段。作为SLSA L1级别认证的数据源，rosie-source为人工智能治理的可观测性与可审计性提供了标准化基础，推动了代理式人工智能在形式化验证与治理合规领域的发展，对确保人工智能系统决策过程的透明性与可追溯性具有重要影响力。

当前挑战

该数据集面临的领域挑战主要源于智能体人工智能治理中收据链的复杂性与可验证性需求，具体表现为如何确保在分布式系统中生成、传递与存储的收据具有不可篡改的原始性，同时满足Doctrine v6级别的语义合规审核。构建过程中，挑战集中于实现CSS-ingress上游收据的规范化处理与禁令词扫描的无缝衔接，以构建符合形式化验证要求的有向无环图结构；此外，收据链在不同接口间的原子性传递与SLSA L1认证的自动生成，亦增加了流水线集成的难度，需在兼顾性能与安全性的前提下实现端到端治理流水线的完整闭环。

常用场景

经典使用场景

《rosie-source》数据集作为Khipu收据有向无环图（DAG）构建的核心基础设施，其典型应用场景聚焦于可观测性与治理审计链路中的收据规范化处理。研究者通过该数据集实现从CSS入口收据到规范字节串的转化，并结合Doctrine v6敏感词过滤机制，形成具备形式化验证能力的收据流生成管道。该数据集的经典用法在于支撑SLSA L1级别认证下的收据链末端节点构建，确保每一份收据从源头到终态具备不可篡改的溯源属性，为代理型人工智能系统的操作控制台提供可信数据基座。

解决学术问题

该数据集有效解决了分布式系统中收据生成过程缺乏标准化治理与可验证性问题。在学术层面，rosie-source针对收据链中五个关键环节的衔接与合规校验展开系统化建模，填补了代理型人工智能治理领域收据DAG结构的形式化验证空白。研究者可依托该数据集验证QEC治理入口下的收据完整性假设，并利用Doctrine v6词库扫描结果评估治理策略对收据中高风险词汇的过滤效能。其核心价值在于为可信计算与人工智能治理交叉学科提供可重复的实验基准，推动收据链可观测性理论向工程化方向演进。

实际应用

在实际部署中，rosie-source数据集驱动着操作控制台与平台级服务的治理收据流水线构建。运营团队可基于该数据集搭建端到端的收据合规管道，实现从上游CSS入口到下游SLSA认证收据的自动化治理检查。数据集内置的规范化字节串生成模块与Doctrine v6过滤机制，被广泛应用于金融审计、医疗数据追溯以及代理型人工智能系统的操作日志治理等场景，有效降低人工审查成本并提升收据合规性验证的时效性。其轻量级设计使得该数据集能够快速嵌入现有微服务架构，服务于高频收据治理场景下的实时监控需求。

数据集最近研究

最新研究方向

在人工智能治理与形式化验证交汇的前沿，rosie-source数据集聚焦于基于Khipu收据有向无环图（DAG）的合规性入站架构，为智能体AI的治理可观测性提供了关键支撑。该研究将SLSA L1证明、Doctrine v6禁词扫描与Lean4形式化验证相融合，构建了一条五环节收据链，最终通过Ouroboros项目实现了对智能体AI治理的形式化验证。这一方向不仅回应了当前AI系统透明性与可问责性的迫切需求，更在去中心化信任链中确立了可审计的收据谱系，对推动负责任的AI治理框架具有里程碑式意义。