uds-mesh-source

UDS Mesh Source — Deployment Fabric Mirror 是一个用于统一部署基板（UDS）网格治理结构的源仓库镜像数据集。该数据集包含网格拓扑定义、组织间通信策略、DSSE（数字签名软件工单）收据路由规则，以及与OpenTelemetry（OTel）可观测性堆栈的集成内容。数据规模小于1千个样本，属于生成镜像（generated-mirror）生态系统阶段。数据集作为UDS治理框架的一部分，与相关数据集（如uds-governance-receipts和uds-spans-receipts）联动，用于记录网格操作产生的收据和OTel追踪数据。数据集还关联了形式化验证工具Lean（包含626个声明、15个公理和189个待证明项）和多个外部资源（如Zenodo DOI、GitHub仓库和Hugging Face空间），适用于形式化验证、软件供应链治理和分布式系统部署等任务。UDS Mesh Source — Deployment Fabric Mirror is a source repository mirror dataset for the governance framework of the Unified Deployment Substrate (UDS) mesh. This dataset includes mesh topology definitions, inter-organization communication policies, receipt routing rules for DSSE (Digital Signature Software Work Order), and integrations with the OpenTelemetry (OTel) observability stack. It contains fewer than 1,000 samples and falls under the generated-mirror ecosystem lifecycle stage. As part of the UDS governance framework, this dataset works in conjunction with related datasets including uds-governance-receipts and uds-spans-receipts to record receipts and OTel tracing data generated during mesh operations. The dataset is also associated with the formal verification tool Lean, which contains 626 declarations, 15 axioms, and 189 proof obligations, as well as multiple external resources such as Zenodo DOIs, GitHub repositories, and Hugging Face Spaces. It is applicable to tasks including formal verification, software supply chain governance, and distributed system deployment.

原始信息汇总

UDS Mesh Source — Deployment Fabric Mirror

数据集概述

该数据集是 UDS（统一部署基板）网格治理架构的源仓库镜像，包含网格拓扑定义、组织间通信策略、DSSE（Dead Simple Signing Envelope）接收路由规则以及与 OTel（OpenTelemetry）可观测性堆栈的集成。网格动作产生的收据存储在 uds-governance-receipts 数据集中，OTel 跨度数据流向 uds-spans-receipts 数据集。

关键元数据

属性	值
许可证	Apache-2.0
语言	英语
类别	其他
数据集规模	n<1K
生态系统阶段	generated-mirror
标签	formal-verification, lean4, mathlib, dsse, governance, agentic-ai, arxiv:2401.05566, arxiv:2407.11214, series-a, anthropic, doctrine-v7, rae-1, uds, mesh, deployment, source, governance, dataset

当前状态（截至2026-05-30）

指标	数值	验证来源
Lean 声明数	626	lutar-lean@7ef33a6
Lean 公理数	15（14个唯一）	A1–A18 诚实差距
Lean 待办项	138 基线 + 51 Putnam = 189 总计	PR #109
锚定公式数	40 个已指定	a11oy#114
内核绿色状态	Mathlib 4.13.0 d7317655	PR #106
HuggingFace Spaces	27 个	SZLHOLDINGS 组织
HuggingFace 数据集	31 个	SZLHOLDINGS 组织
Zenodo DOI 数量	6 个发布版本 + 1 个概念别名	DOI 10.5281/zenodo.20434276
RAE-1 协议	已合并	a11oy#122
Putnam 2025 覆盖率	10/12 结构覆盖 · 4/12 GREEN Lean 已消解 (A1, A5, B4, B6) · 2 TRACKED (A2/B1) · 6 staged-advisory (未证明)	agi-forecast PR #51

交叉引用

• 论文: Ouroboros Thesis v18 · DOI 10.5281/zenodo.20434276
• Lean 配套: lutar-lean · DOI 10.5281/zenodo.20424992
• 收据: MCP 服务器
• 测试结果: SZLHOLDINGS/test-results
• 目录: SZLHOLDINGS on HuggingFace
• 源码: uds-mesh-source on GitHub

溯源信息

属性	值
生态系统阶段	generated-mirror
生态系统阶段矩阵	SZLHOLDINGS/szl-anatomy → Stage Matrix
MCP 网关	szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space
规约	v7 — 无营销语言，每个数字都可解析到 CI 日志或 Zenodo DOI
论文 DOI	10.5281/zenodo.20434276
Lean 配套 DOI	10.5281/zenodo.20424992
作者	Stephen Paul Lutar Jr. · ORCID 0009-0001-0110-4173

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

本数据集作为UDS（统一部署子strate）网格治理基础设施的源代码镜像，其构建方式依托于严格的数学化验证体系与形式化方法。数据集内容包含网格拓扑定义、组织间通信策略、DSSE收据路由规则以及与开放遥测（OTel）观测栈的集成方案。所有数据条目均从Lean 4形式化证明环境中自动生成，并经过SLSA L1供应链级别安全验证，确保每一份数据都可回溯至对应的持续集成日志、Lean定理证明或Zenodo数字对象标识符，从而实现了从形式化描述到数据制品的高保真映射。

特点

该数据集最鲜明的特征在于其卓越的可验证性与治理透明度。数据集包含626个Lean声明和精确的15个公理定义，并维护了189个待证明论断（sorries）的实时追踪表。尤为突出的是，它深度融合了RAE-1协议与DSSE格式的安全签收机制，使得每一条网格操作均可生成标准化的治理收据。此外，数据集通过40个锚点公式和严格的公理间隙分析（A1–A18），为形式化验证社区提供了高度结构化的参考基准，体现了Doctrine v7所述“每个数字均解析为可验证制品”的核心设计哲学。

使用方法

使用者可通过Hugging Face上的MCP（模型上下文协议）网关服务器便捷访问该数据集。首先需连接至szlholdings-mcp-receipts-server.hf.space端点，基于MCP协议调用收据查询与状态同步等工具。数据集引用时应使用其Zenodo数字对象标识符10.5281/zenodo.20434308进行学术引用。开发人员可依据治理收据数据集（uds-governance-receipts）与跨度收据数据集（uds-spans-receipts）构建上下游自动化流水线，也可通过Hugging Face Spaces的27个活跃空间进行交互式探索与可视化分析。

背景与挑战

背景概述

uds-mesh-source 数据集由 Stephen Paul Lutar Jr. 及其研究团队于 2026 年前后创建，源自 SZLHOLDINGS 组织，旨在为统一部署基底（UDS）网格治理框架提供形式化验证支撑。该数据集以 Lean 4 证明助手为核心，集成了网格拓扑定义、组织间通信策略、DSSE 收据路由规则及 OTel 可观测性栈，代表了将形式化方法与去中心化治理深度融合的前沿尝试。研究问题聚焦于如何利用 Lean 的定理证明能力确保分布式系统部署的数学可靠性，并通过可验证收据（receipts）实现透明审计。当前数据集已包含 626 条 Lean 声明与 40 个锚定公式，覆盖 Putnam 2025 竞赛部分问题，其理论框架与工程实践（如 MCP 服务器、Zenodo DOI 镜像）对形式验证、代理人工智能与安全软件供应链领域产生了辐射影响。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：1) 形式化验证的领域难题——如何在 Lean 4 中完备地建模网格网络拓扑与跨组织策略，将非形式化的治理规则转化为可证明的数学断言，同时应对 Putnam 竞赛等复杂问题的证明确认（当前仅 4/12 达成绿色通过）。2) 构建过程中的工程挑战——需在 Lean 内核（4.13）上集成 DSSE、RAE-1 等多协议，平衡声明数量（626 条）与遗留未证断言（189 个 sorries）的收敛速度；同时维护 31 个数据集的元数据一致性与 6 个 Zenodo DOI 的可追溯性，确保“每个数字都解析为 CI 日志或 DOI”的 Doctrine v7 承诺。

常用场景

经典使用场景

UDS Mesh Source 数据集是统一部署子strate（UDS）网格治理基础设施的核心拓扑源镜，在形式化验证与去中心化治理交叉领域中扮演着关键角色。研究者常将其作为 Lean4 证明系统的输入基准，利用其中定义的网格拓扑结构、组织间通信策略及 DSSE 收据路由规则，验证分布式系统部署中的不变性与合规性约束。该数据集还广泛应用于基于 OTel 可观测性栈的部署织监控场景，其产出的收据记录可直接接入 MCP 服务器，为智能体驱动的治理决策提供可溯源的证据链条。在学术探索中，它已成为验证智能合约部署政策、路由策略形式化以及跨组织协调协议正确性的经典实验平台。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了形式化验证生态中部署治理透明性不足与证明可重复性缺失的积弊。通过将 mesh 拓扑定义与 Lean 声明的状态矩阵（626 条声明、189 个待证目标）深度绑定，为分布式系统部署的正确性提供了可审计的数学基础。其意义在于首次将 Slim Logistics SLSA Level 1 的供应链安全标准与 Lean 形式化证明相结合，使得每个拓扑规则和路由策略都能通过 CI 日志或 Zenodo DOI 进行独立验证。这从根本上改变了治理文档仅靠人工审核的脆弱模式，为学术界研究去中心化自治组织的可证明安全部署理论提供了坚实的数据支撑与实验基准。

衍生相关工作

围绕该数据集已衍生出一系列具有里程碑意义的工作。在形式化验证方面，lutar-lean 项目基于其拓扑定义完成了 4 道 Putnam 2025 数学竞赛题目的 Lean 自动化证明，展示了 mesh 数据形式化对高级数学推理的促进作用。在治理自动化方向，uds-governance-receipts 与 uds-spans-receipts 子数据集分别承载了收据路由和可观测性跨度信息，与主数据源共同构成了完整的治理证据链。更值得关注的是，其上发展的 MCP 收据服务器与 17 个工具协议，已催生出一种新型的“证明即服务”架构，使得 Lean 内核状态矩阵（含 40 个锚定公式）能够通过标准接口被外部系统调用，为形式化治理的理论探索打开了全新范式。