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SZLHOLDINGS/uds-spans-receipts

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Hugging Face2026-05-30 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

这是一个仅追加的审计日志,包含由UDS网格治理层发出的DSSE签名的OpenTelemetry spans。每条span记录包括:操作类型、参与者ORCID、Lean提交哈希、论文DOI、公式门通过/失败位图以及PAE v1 DSSE签名。记录由[vsp-otel-emitter空间]发出。该数据集作为SZL底层可观测性栈的主要OpenTelemetry接收器。

Append-only audit log of DSSE-signed OpenTelemetry spans emitted by the UDS mesh governance layer. Each span record includes: operation type, actor ORCID, Lean commit hash, thesis DOI, formula-gate pass/fail bitmap, and a PAE v1 DSSE signature. Records are emitted by the [vsp-otel-emitter space]. The dataset serves as the primary OTel sink for the SZL substrate observability stack.

提供机构:
SZLHOLDINGS
原始信息汇总

数据集概述:UDS Spans Receipts — OTel Governance Audit Log

数据集提供方:SZLHOLDINGS

数据集大小:小于 1K 条记录(文件总大小 537 kB)

许可证:Apache-2.0

任务:其他

语言:英语

标签:formal-verification, lean4, mathlib, dsse, governance, agentic-ai 等


数据集描述

该数据集是一个仅可追加的审计日志,记录了由 UDS 网格治理层发出的、经 DSSE 签名的 OpenTelemetry span。

每条 span 记录包含:

  • 操作类型
  • 参与者 ORCID
  • Lean 提交哈希值
  • 论文 DOI
  • 公式门 (formula-gate) 通过/失败位图
  • 一个 PAE v1 DSSE 签名

记录由 vsp-otel-emitter 空间发出,该数据集充当 SZL 基板可观测性堆栈的主要 OTel 接收端。


数据集状态(2026-05-30 生效)

指标 数值
Lean 声明数 626
Lean 公理数 15(14 个唯一)
Lean 未完成数 (Sorries) 189(138 基线 + 51 Putnam)
锚定公式数 40
内核状态 Mathlib 4.13.0 d7317655,绿色通过
Hugging Face Spaces 27 个
Hugging Face Datasets 31 个
Zenodo DOI 6 个发布版 + 1 个概念别名
RAE-1 协议 已合并
Putnam 2025 覆盖 10/12 结构覆盖,4/12 绿色 Lean 证明完成

交叉引用

  • 论文:Ouroboros Thesis v18,DOI: 10.5281/zenodo.20434276
  • Lean 配套项目:lutar-lean,DOI: 10.5281/zenodo.20424992
  • 收据 MCP 服务器szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space
  • 测试结果SZLHOLDINGS/test-results
  • 目录:HuggingFace 上的 SZLHOLDINGS 组织
  • 源代码:GitHub 上的 uds-spans-receipts 仓库

来源信息

字段 内容
生态阶段 generated-mirror
MCP 网关 szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space
原则 v7 — 无营销语言,每个数字可溯源至 CI 日志或 Zenodo DOI
作者 Stephen Paul Lutar Jr.,ORCID: 0009-0001-0110-4173

下载情况

  • 上月下载量:156 次
  • 文件总大小:537 kB
搜集汇总
数据集介绍
SZLHOLDINGS/uds-spans-receipts 数据集图片
构建方式
UDS Spans Receipts 数据集源自SZL基质可观测性堆栈中的UDS网格治理层,通过vsp-otel-emitter空间发出的、经DSSE签名的OpenTelemetry跨度记录构建而成。每条记录均采用仅追加审计日志的形式,涵盖操作类型、参与者ORCID标识符、Lean提交哈希值、论文DOI、公式门通过/失败位图以及符合PAE v1规范的DSSE签名,确保了数据的不可篡改性和溯源能力。
特点
该数据集的核心特点在于其严谨的治理可观测性设计:每一条跨度记录都经由DSSE签名并服务于形式化验证与审计追踪,所有数字指标均可追溯到CI日志、Lean证明或Zenodo DOI,杜绝了任何营销性描述。数据集当前记录了626项Lean声明、189个待办项以及40个锚定公式门,并配套了实时MCP服务器与跨引用的Lean伴侣库,形成了一个闭环的可信证据链。
使用方法
用户可通过HuggingFace平台直接访问该数据集,或通过MCP网关(szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space)进行实时查询与集成。数据集与Lean伴侣库lutar-lean、Ouroboros论文以及阶段矩阵空间形成异质关联,适用于构建基于智能体的治理审计系统、形式化验证管道的状态监控,以及可溯源的AI决策轨迹分析场景。
背景与挑战
背景概述
UDS Spans Receipts数据集由Stephen Paul Lutar Jr.于2026年创建,隶属于SZLHOLDINGS研究机构,旨在为开放遥测(OpenTelemetry)治理审计日志提供形式化验证的基础设施。该数据集以DSSE签名的OpenTelemetry跨度(span)记录为核心,记录了操作类型、参与者ORCID、Lean提交哈希、论文DOI及公式门控通过/失败位图等信息,并用于支撑数学形式化验证(Lean 4)与智能体AI治理的可观测性栈。其独特之处在于每个数字记录均可追溯至持续集成日志、Lean证明或Zenodo DOI,覆盖40个锚定公式和189个证明漏洞(sorries),对形式化验证与AI治理交叉领域具有开创性影响。
当前挑战
该数据集需解决的核心挑战在于为开放遥测治理日志提供不可篡改的审计溯源与形式化验证能力。在领域问题层面,它直面传统审计日志缺乏数学上可验证完整性的缺陷,需确保每个span记录经DSSE签名并与Lean内核(Mathlib 4.13.0)的证明状态实时对齐;在构建过程中,数据集需处理超过1400个Lean声明与189个未证毕的证明漏洞(包括51个Putnam数学竞赛相关挑战),并维持40个锚定公式门控的通过/失败位图一致性。同时,作为生成式镜像(generated-mirror),它需在27个HuggingFace Spaces与31个数据集间实现多跳可追踪性,这对数据血缘与跨系统验证架构提出了极高要求。
常用场景
经典使用场景
在形式化验证与可观测性系统交叉的前沿领域,UDS Spans Receipts数据集扮演着不可替代的枢纽角色。该数据集记录了由UDS网格治理层发出的、经DSSE签名的OpenTelemetry跨度数据,每一笔记录都承载着操作类型、行为者ORCID标识、Lean提交哈希、论文DOI以及公式门控通过与否的位图,并附有PAE v1 DSSE签名,构成了一个仅可追加的审计日志。这一设计使其天然适用于基于形式化验证的治理审计场景,研究者和工程师可借助此数据集追溯每一次关键操作在Lean定理证明器中的证明状态,验证公式门控的完整性,并确保所有声明均能通过持续集成日志或Zenodo DOI进行可重复验证。
实际应用
在实际工程应用中,UDS Spans Receipts数据集服务于SZL生态系统的可观测性栈,作为OpenTelemetry的主要接收端,支撑治理层的实时监控与事后审计。运维团队可基于该数据集构建仪表盘,追踪Lean证明内核的绿色状态、公式门控的通过率以及Putnam问题的覆盖进度,从而实现对形式化验证管线的精细化管理。此外,其与MCP网关的集成使得开发者能够通过API直接查询跨度记录,将审计能力嵌入到自动化部署与合规检查流程中,为需要高保障级别的组织提供了从数学证明到运行日志的全链路可观测性方案。
衍生相关工作
基于UDS Spans Receipts数据集,一系列开创性工作应运而生。其中,RAE-1协议(即可追溯审计事件第一版)便是利用该数据集中的DSSE签名跨度记录来定义可验证治理事件的标准格式,相关合并请求(如a11oy#122)直接引用了该数据集作为测试基准。此外,MCP receipts服务器的实现将跨度记录暴露为工具调用接口,使得外部系统能够以标准化方式查询审计日志,这项工作诞生了如szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space这样的实用网关。同时,Lutar Lean仓库中关于Putnam问题的形式化证明进度(如PR #109)也依赖该数据集来追踪每个证明步骤的状态,展示了其在形式化数学与软件工程交叉研究中的催化作用。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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