Created
April 1, 2026 21:16
-
-
Save konard/212fc79f8c801491cd8dac6e2cc8be9a to your computer and use it in GitHub Desktop.
Solution draft log for https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47
This file has been truncated, but you can view the full file.
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
| # Solve.mjs Log - 2026-04-01T21:09:11.476Z | |
| [2026-04-01T21:09:11.477Z] [INFO] 📁 Log file: /workspace/solve-2026-04-01T21-09-11-476Z.log | |
| [2026-04-01T21:09:11.478Z] [INFO] (All output will be logged here) | |
| [2026-04-01T21:09:12.252Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.253Z] [INFO] 🚀 solve v1.42.0 | |
| [2026-04-01T21:09:12.254Z] [INFO] 🔧 Raw command executed: | |
| [2026-04-01T21:09:12.254Z] [INFO] /workspace/.nvm/versions/node/v20.20.2/bin/node /workspace/.bun/bin/solve https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 --model opus --attach-logs --verbose --no-tool-check --auto-accept-invite --tokens-budget-stats | |
| [2026-04-01T21:09:12.254Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.277Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.278Z] [WARNING] ⚠️ SECURITY WARNING: --attach-logs is ENABLED | |
| [2026-04-01T21:09:12.278Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.279Z] [INFO] This option will upload the complete solution draft log file to the Pull Request. | |
| [2026-04-01T21:09:12.279Z] [INFO] The log may contain sensitive information such as: | |
| [2026-04-01T21:09:12.280Z] [INFO] • API keys, tokens, or secrets | |
| [2026-04-01T21:09:12.280Z] [INFO] • File paths and directory structures | |
| [2026-04-01T21:09:12.281Z] [INFO] • Command outputs and error messages | |
| [2026-04-01T21:09:12.281Z] [INFO] • Internal system information | |
| [2026-04-01T21:09:12.282Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.282Z] [INFO] ⚠️ DO NOT use this option with public repositories or if the log | |
| [2026-04-01T21:09:12.283Z] [INFO] might contain sensitive data that should not be shared publicly. | |
| [2026-04-01T21:09:12.283Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:12.283Z] [INFO] Continuing in 5 seconds... (Press Ctrl+C to abort) | |
| [2026-04-01T21:09:12.284Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:17.292Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:17.314Z] [INFO] 💾 Disk space check: 34298MB available (2048MB required) ✅ | |
| [2026-04-01T21:09:17.316Z] [INFO] 🧠 Memory check: 11159MB available, swap: none, total: 11159MB (256MB required) ✅ | |
| [2026-04-01T21:09:17.335Z] [INFO] ⏩ Skipping tool connection validation (dry-run mode or skip-tool-connection-check enabled) | |
| [2026-04-01T21:09:17.336Z] [INFO] ⏩ Skipping GitHub authentication check (dry-run mode or skip-tool-connection-check enabled) | |
| [2026-04-01T21:09:17.336Z] [INFO] 📋 URL validation: | |
| [2026-04-01T21:09:17.336Z] [INFO] Input URL: https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 | |
| [2026-04-01T21:09:17.336Z] [INFO] Is Issue URL: true | |
| [2026-04-01T21:09:17.336Z] [INFO] Is PR URL: false | |
| [2026-04-01T21:09:17.337Z] [INFO] 🔍 Checking repository access for auto-fork... | |
| [2026-04-01T21:09:18.114Z] [INFO] Repository visibility: public | |
| [2026-04-01T21:09:18.114Z] [INFO] ✅ Auto-fork: Write access detected to public repository, working directly on repository | |
| [2026-04-01T21:09:18.115Z] [INFO] 🔍 --auto-accept-invite: Checking for pending invitation to link-foundation/meta-theory... | |
| [2026-04-01T21:09:18.398Z] [INFO] Found 0 total pending repo invitation(s) | |
| [2026-04-01T21:09:18.398Z] [INFO] No pending repository invitation found for link-foundation/meta-theory | |
| [2026-04-01T21:09:18.841Z] [INFO] Found 0 total pending org invitation(s) | |
| [2026-04-01T21:09:18.841Z] [INFO] No pending organization invitation found for link-foundation | |
| [2026-04-01T21:09:18.842Z] [INFO] ℹ️ --auto-accept-invite: No pending invitation found for link-foundation/meta-theory or organization link-foundation | |
| [2026-04-01T21:09:18.842Z] [INFO] 🔍 Checking repository write permissions... | |
| [2026-04-01T21:09:19.217Z] [INFO] ✅ Repository write access: Confirmed | |
| [2026-04-01T21:09:19.729Z] [INFO] Repository visibility: public | |
| [2026-04-01T21:09:19.730Z] [INFO] Auto-cleanup default: false (repository is public) | |
| [2026-04-01T21:09:19.730Z] [INFO] 🔍 Auto-continue enabled: Checking for existing PRs for issue #29... | |
| [2026-04-01T21:09:19.731Z] [INFO] 🔍 Checking for existing branches in link-foundation/meta-theory... | |
| [2026-04-01T21:09:20.442Z] [INFO] 📝 No existing PRs found for issue #29 - creating new PR | |
| [2026-04-01T21:09:20.442Z] [INFO] 📝 Issue mode: Working with issue #29 | |
| [2026-04-01T21:09:20.444Z] [INFO] | |
| Creating temporary directory: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| [2026-04-01T21:09:20.446Z] [INFO] | |
| 📥 Cloning repository: link-foundation/meta-theory | |
| [2026-04-01T21:09:26.285Z] [INFO] ✅ Cloned to: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| [2026-04-01T21:09:26.368Z] [INFO] | |
| 📌 Default branch: main | |
| [2026-04-01T21:09:26.556Z] [INFO] | |
| 🌿 Creating branch: issue-29-02c492e8c93a from main (default) | |
| [2026-04-01T21:09:26.730Z] [INFO] 🔍 Verifying: Branch creation... | |
| [2026-04-01T21:09:26.741Z] [INFO] ✅ Branch created: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:26.741Z] [INFO] ✅ Current branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:26.741Z] [INFO] Branch operation: Create new branch | |
| [2026-04-01T21:09:26.742Z] [INFO] Branch verification: Matches expected | |
| [2026-04-01T21:09:26.745Z] [INFO] | |
| 🚀 Auto PR creation: ENABLED | |
| [2026-04-01T21:09:26.745Z] [INFO] Creating: Initial commit and draft PR... | |
| [2026-04-01T21:09:26.746Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:26.746Z] [INFO] Using .gitkeep mode (--claude-file=false, --gitkeep-file=true, --auto-gitkeep-file=true) | |
| [2026-04-01T21:09:26.746Z] [INFO] 📝 Creating: .gitkeep (default) | |
| [2026-04-01T21:09:26.746Z] [INFO] Issue URL from argv['issue-url']: https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 | |
| [2026-04-01T21:09:26.747Z] [INFO] Issue URL from argv._[0]: undefined | |
| [2026-04-01T21:09:26.747Z] [INFO] Final issue URL: https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 | |
| [2026-04-01T21:09:26.747Z] [INFO] ✅ File created: .gitkeep | |
| [2026-04-01T21:09:26.747Z] [INFO] 📦 Adding file: To git staging | |
| [2026-04-01T21:09:27.076Z] [INFO] Git status after add: A .gitkeep | |
| [2026-04-01T21:09:27.077Z] [INFO] 📝 Creating commit: With .gitkeep file | |
| [2026-04-01T21:09:27.094Z] [INFO] ✅ Commit created: Successfully with .gitkeep | |
| [2026-04-01T21:09:27.095Z] [INFO] Commit output: [issue-29-02c492e8c93a 1a734d4] Initial commit with task details | |
| 1 file changed, 1 insertion(+) | |
| create mode 100644 .gitkeep | |
| [2026-04-01T21:09:27.105Z] [INFO] Commit hash: 1a734d4... | |
| [2026-04-01T21:09:27.115Z] [INFO] Latest commit: 1a734d4 Initial commit with task details | |
| [2026-04-01T21:09:27.128Z] [INFO] Git status: clean | |
| [2026-04-01T21:09:27.136Z] [INFO] Remotes: origin https://github.com/link-foundation/meta-theory.git (fetch) | |
| [2026-04-01T21:09:27.146Z] [INFO] Branch info: * issue-29-02c492e8c93a 1a734d4 [origin/main: ahead 1] Initial commit with task details | |
| main 9030715 [origin/main] Merge pull request #46 from link-foundation/issue-45-d055c0a2bf46 | |
| [2026-04-01T21:09:27.146Z] [INFO] 📤 Pushing branch: To remote repository... | |
| [2026-04-01T21:09:27.146Z] [INFO] Push command: git push -u origin issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:28.025Z] [INFO] Push exit code: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:28.026Z] [INFO] Push output: remote: | |
| remote: Create a pull request for 'issue-29-02c492e8c93a' on GitHub by visiting: | |
| remote: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/new/issue-29-02c492e8c93a | |
| remote: | |
| To https://github.com/link-foundation/meta-theory.git | |
| * [new branch] issue-29-02c492e8c93a -> issue-29-02c492e8c93a | |
| branch 'issue-29-02c492e8c93a' set up to track 'origin/issue-29-02c492e8c93a'. | |
| [2026-04-01T21:09:28.026Z] [INFO] ✅ Branch pushed: Successfully to remote | |
| [2026-04-01T21:09:28.026Z] [INFO] Push output: remote: | |
| remote: Create a pull request for 'issue-29-02c492e8c93a' on GitHub by visiting: | |
| remote: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/new/issue-29-02c492e8c93a | |
| remote: | |
| To https://github.com/link-foundation/meta-theory.git | |
| * [new branch] issue-29-02c492e8c93a -> issue-29-02c492e8c93a | |
| branch 'issue-29-02c492e8c93a' set up to track 'origin/issue-29-02c492e8c93a'. | |
| [2026-04-01T21:09:28.027Z] [INFO] Waiting for GitHub to sync... | |
| [2026-04-01T21:09:30.428Z] [INFO] Compare API check: 1 commit(s) ahead of main | |
| [2026-04-01T21:09:30.429Z] [INFO] GitHub compare API ready: 1 commit(s) found | |
| [2026-04-01T21:09:30.901Z] [INFO] Branch verified on GitHub: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:31.259Z] [INFO] Remote commit SHA: 1a734d4... | |
| [2026-04-01T21:09:31.260Z] [INFO] 📋 Getting issue: Title from GitHub... | |
| [2026-04-01T21:09:31.569Z] [INFO] Issue title: "Add changelog at the end of 0.0.3 draft" | |
| [2026-04-01T21:09:31.570Z] [INFO] 👤 Getting user: Current GitHub account... | |
| [2026-04-01T21:09:31.939Z] [INFO] Current user: konard | |
| [2026-04-01T21:09:32.246Z] [INFO] User has collaborator access | |
| [2026-04-01T21:09:32.247Z] [INFO] User has collaborator access | |
| [2026-04-01T21:09:32.247Z] [INFO] 🔄 Fetching: Latest main branch... | |
| [2026-04-01T21:09:32.710Z] [INFO] ✅ Base updated: Fetched latest main | |
| [2026-04-01T21:09:32.711Z] [INFO] 🔍 Checking: Commits between branches... | |
| [2026-04-01T21:09:32.720Z] [INFO] Commits ahead of origin/main: 1 | |
| [2026-04-01T21:09:32.721Z] [INFO] ✅ Commits found: 1 commit(s) ahead | |
| [2026-04-01T21:09:32.721Z] [INFO] 🔀 Creating PR: Draft pull request... | |
| [2026-04-01T21:09:32.721Z] [INFO] 🎯 Target branch: main (default) | |
| [2026-04-01T21:09:32.722Z] [INFO] PR Title: [WIP] Add changelog at the end of 0.0.3 draft | |
| [2026-04-01T21:09:32.722Z] [INFO] Base branch: main | |
| [2026-04-01T21:09:32.722Z] [INFO] Head branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:32.722Z] [INFO] Assignee: konard | |
| [2026-04-01T21:09:32.722Z] [INFO] PR Body: | |
| ## 🤖 AI-Powered Solution Draft | |
| This pull request is being automatically generated to solve issue #29. | |
| ### 📋 Issue Reference | |
| Fixes #29 | |
| ### 🚧 Status | |
| **Work in Progress** - The AI assistant is currently analyzing and implementing the solution draft. | |
| ### 📝 Implementation Details | |
| _Details will be added as the solution draft is developed..._ | |
| --- | |
| *This PR was created automatically by the AI issue solver* | |
| [2026-04-01T21:09:32.723Z] [INFO] Command: cd "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443" && gh pr create --draft --title "$(cat '/tmp/pr-title-1775077772723.txt')" --body-file "/tmp/pr-body-1775077772722.md" --base main --head issue-29-02c492e8c93a --assignee konard | |
| [2026-04-01T21:09:35.408Z] [INFO] gh pr create stdout: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47 | |
| [2026-04-01T21:09:35.408Z] [INFO] 🔍 Verifying: PR creation... | |
| [2026-04-01T21:09:37.754Z] [INFO] ✅ Verification: PR exists on GitHub (attempt 1/5) | |
| [2026-04-01T21:09:37.755Z] [INFO] ✅ PR created: #47 | |
| [2026-04-01T21:09:37.755Z] [INFO] 📍 PR URL: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47 | |
| [2026-04-01T21:09:37.756Z] [INFO] 👤 Assigned to: konard | |
| [2026-04-01T21:09:37.757Z] [INFO] 🔗 Linking: Issue #29 to PR #47... | |
| [2026-04-01T21:09:38.065Z] [INFO] Issue node ID: I_kwDOQL23_s75Sikf | |
| [2026-04-01T21:09:38.407Z] [INFO] PR node ID: PR_kwDOQL23_s7PYbIq | |
| [2026-04-01T21:09:38.765Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:38.765Z] [WARNING] ⚠️ ISSUE LINK MISSING: PR not linked to issue | |
| [2026-04-01T21:09:38.766Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:38.766Z] [WARNING] The PR wasn't linked to issue #29 | |
| [2026-04-01T21:09:38.766Z] [WARNING] Expected: "Fixes #29" in PR body | |
| [2026-04-01T21:09:38.766Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:38.767Z] [WARNING] To fix manually: | |
| [2026-04-01T21:09:38.767Z] [WARNING] 1. Edit the PR description at: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47 | |
| [2026-04-01T21:09:38.767Z] [WARNING] 2. Ensure it contains: Fixes #29 | |
| [2026-04-01T21:09:38.767Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:39.118Z] [INFO] 👤 Current user: konard | |
| [2026-04-01T21:09:39.119Z] [INFO] | |
| 📊 Comment counting conditions: | |
| [2026-04-01T21:09:39.119Z] [INFO] prNumber: 47 | |
| [2026-04-01T21:09:39.119Z] [INFO] branchName: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:39.120Z] [INFO] isContinueMode: false | |
| [2026-04-01T21:09:39.120Z] [INFO] Will count comments: true | |
| [2026-04-01T21:09:39.121Z] [INFO] 💬 Counting comments: Checking for new comments since last commit... | |
| [2026-04-01T21:09:39.121Z] [INFO] PR #47 on branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:39.121Z] [INFO] Owner/Repo: link-foundation/meta-theory | |
| [2026-04-01T21:09:39.594Z] [INFO] 📅 Last commit time (from API): 2026-04-01T21:09:27.000Z | |
| [2026-04-01T21:09:40.423Z] [INFO] 💬 New PR comments: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.425Z] [INFO] 💬 New PR review comments: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.425Z] [INFO] 💬 New issue comments: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.426Z] [INFO] Total new comments: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.426Z] [INFO] Comment lines to add: No (saving tokens) | |
| [2026-04-01T21:09:40.427Z] [INFO] PR review comments fetched: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.427Z] [INFO] PR conversation comments fetched: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:40.427Z] [INFO] Total PR comments checked: 0 | |
| [2026-04-01T21:09:42.958Z] [INFO] Feedback info will be added to prompt: | |
| [2026-04-01T21:09:42.959Z] [INFO] 📅 Getting timestamps: From GitHub servers... | |
| [2026-04-01T21:09:42.959Z] [INFO] - Pull request description was edited after last commit | |
| [2026-04-01T21:09:43.303Z] [INFO] 📝 Issue updated: 2026-04-01T21:08:24.000Z | |
| [2026-04-01T21:09:43.574Z] [INFO] 💬 Comments: None found | |
| [2026-04-01T21:09:43.893Z] [INFO] 🔀 Recent PR: 2026-04-01T21:09:33.000Z | |
| [2026-04-01T21:09:43.894Z] [INFO] | |
| ✅ Reference time: 2026-04-01T21:09:33.000Z | |
| [2026-04-01T21:09:43.895Z] [INFO] | |
| 🔍 Checking for uncommitted changes to include as feedback... | |
| [2026-04-01T21:09:43.908Z] [INFO] ✅ No uncommitted changes found | |
| [2026-04-01T21:09:46.292Z] [INFO] 🎭 Playwright MCP detected - enabling browser automation hints | |
| [2026-04-01T21:09:46.418Z] [INFO] 👁️ Model vision capability: supported | |
| [2026-04-01T21:09:46.422Z] [INFO] | |
| 📝 Final prompt structure: | |
| [2026-04-01T21:09:46.423Z] [INFO] Characters: 278 | |
| [2026-04-01T21:09:46.423Z] [INFO] System prompt characters: 15179 | |
| [2026-04-01T21:09:46.423Z] [INFO] Feedback info: Included | |
| [2026-04-01T21:09:46.425Z] [INFO] | |
| 🤖 Executing Claude: OPUS | |
| [2026-04-01T21:09:46.425Z] [INFO] Model: opus | |
| [2026-04-01T21:09:46.425Z] [INFO] Working directory: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| [2026-04-01T21:09:46.426Z] [INFO] Branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:46.426Z] [INFO] Prompt length: 278 chars | |
| [2026-04-01T21:09:46.426Z] [INFO] System prompt length: 15179 chars | |
| [2026-04-01T21:09:46.426Z] [INFO] Feedback info included: Yes (1 lines) | |
| [2026-04-01T21:09:46.440Z] [INFO] 📈 System resources before execution: | |
| [2026-04-01T21:09:46.441Z] [INFO] Memory: MemFree: 7202152 kB | |
| [2026-04-01T21:09:46.441Z] [INFO] Load: 0.28 0.09 0.03 1/296 1872235 | |
| [2026-04-01T21:09:46.441Z] [INFO] | |
| 📝 Raw command: | |
| [2026-04-01T21:09:46.441Z] [INFO] (cd "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443" && claude --output-format stream-json --verbose --dangerously-skip-permissions --model claude-opus-4-6 -p "Issue to solve: https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 | |
| Your prepared branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| Your prepared working directory: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| Your prepared Pull Request: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47 | |
| Proceed. | |
| " --append-system-prompt "You are an AI issue solver. You prefer to find the root cause of each and every issue. When you talk, you prefer to speak with facts which you have double-checked yourself or cite sources that provide evidence, like quote actual code or give references to documents or pages found on the internet. You are polite and patient, and prefer to assume good intent, trying your best to be helpful. If you are unsure or have assumptions, you prefer to test them yourself or ask questions to clarify requirements. | |
| General guidelines. | |
| - When you execute commands, always save their logs to files for easier reading if the output becomes large. | |
| - When running commands, do not set a timeout yourself — let them run as long as needed (default timeout - 2 minutes is more than enough), and once they finish, review the logs in the file. | |
| - When running sudo commands (especially package installations like apt-get, yum, npm install, etc.), always run them in the background to avoid timeout issues and permission errors when the process needs to be killed. Use the run_in_background parameter or append & to the command. | |
| - When CI is failing or user reports failures, consider adding a detailed investigation protocol to your todo list with these steps: | |
| Step 1: List recent runs with timestamps using: gh run list --repo link-foundation/meta-theory --branch issue-29-02c492e8c93a --limit 5 --json databaseId,conclusion,createdAt,headSha | |
| Step 2: Verify runs are after the latest commit by checking timestamps and SHA | |
| Step 3: For each non-passing run, download logs to preserve them: gh run view {run-id} --repo link-foundation/meta-theory --log > ci-logs/{workflow}-{run-id}.log | |
| Step 4: Read each downloaded log file using Read tool to understand the actual failures | |
| Step 5: Report findings with specific errors and line numbers from logs | |
| This detailed investigation is especially helpful when user mentions CI failures, asks to investigate logs, you see non-passing status, or when finalizing a PR. | |
| Note: If user says \"failing\" but tools show \"passing\", this might indicate stale data - consider downloading fresh logs and checking timestamps to resolve the discrepancy. | |
| - When a code or log file has more than 1500 lines, read it in chunks of 1500 lines. | |
| - When facing a complex problem, do as much tracing as possible and turn on all verbose modes. | |
| - When you create debug, test, or example/experiment scripts for fixing, always keep them in an ./examples and/or ./experiments folders so you can reuse them later. | |
| - When testing your assumptions, use the experiment scripts, and add it to ./experiments folder. | |
| - When your experiments can show real world use case of the software, add it to ./examples folder. | |
| - When you face something extremely hard, use divide and conquer — it always helps. | |
| Initial research. | |
| - When you start, make sure you create detailed plan for yourself and follow your todo list step by step, make sure that as many points from these guidelines are added to your todo list to keep track of everything that can help you solve the issue with highest possible quality. | |
| - When user mentions CI failures or asks to investigate logs, consider adding these todos to track the investigation: (1) List recent CI runs with timestamps, (2) Download logs from failed runs to ci-logs/ directory, (3) Analyze error messages and identify root cause, (4) Implement fix, (5) Verify fix resolves the specific errors found in logs. | |
| - When you read issue, read all details and comments thoroughly. | |
| - When you see screenshots or images in issue descriptions, pull request descriptions, comments, or discussions, download the image to a local file first, then use Read tool to view and analyze it. Before reading downloaded images with the Read tool, verify the file is a valid image (not HTML) using a CLI tool like the 'file' command to check the actual file format. When corrupted or non-image files (like GitHub's \"Not Found\" pages saved as .png) are read, they can cause \"Could not process image\" errors and crash the AI solver process. When the file command shows \"HTML\", \"text\", or \"ASCII text\", the download failed — do not call Read on this file. Instead: (1) When images are from GitHub issues/PRs (URLs containing \"github.com/user-attachments\"), these require authentication — retry with: curl -L -H \"Authorization: token \$(gh auth token)\" -o <filename> \"<url>\" (2) When the retry still fails, skip the image and note it was unavailable. | |
| - When you need issue details, use gh issue view https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29. | |
| - When you need related code, use gh search code --owner link-foundation [keywords]. | |
| - When you need repo context, read files in your working directory. | |
| - When you study related work, study the most recent related pull requests. | |
| - When issue is not defined enough, write a comment to ask clarifying questions. | |
| - When accessing GitHub Gists (especially private ones), use gh gist view command instead of direct URL fetching to ensure proper authentication. | |
| - When you are fixing a bug, please make sure you first find the actual root cause, do as many experiments as needed. | |
| - When you are fixing a bug and code does not have enough tracing/logs, add them and make sure they stay in the code, but are switched off by default. | |
| - When you need comments on a pull request, note that GitHub has three different comment types with different API endpoints: | |
| 1. PR review comments (inline code comments): gh api repos/link-foundation/meta-theory/pulls/47/comments --paginate | |
| 2. PR conversation comments (general discussion): gh api repos/link-foundation/meta-theory/issues/47/comments --paginate | |
| 3. PR reviews (approve/request changes): gh api repos/link-foundation/meta-theory/pulls/47/reviews --paginate | |
| Note: The command \"gh pr view --json comments\" only returns conversation comments and misses review comments. | |
| - When you need latest comments on issue, use gh api repos/link-foundation/meta-theory/issues/29/comments --paginate. | |
| Solution development and testing. | |
| - When issue is solvable, first create a test that reproduces the problem, then implement the fix. | |
| - When implementing features, search for similar existing implementations in the codebase and use them as examples instead of implementing everything from scratch. | |
| - When coding, each atomic step that can be useful by itself should be committed to the pull request's branch, meaning if work will be interrupted by any reason parts of solution will still be kept intact and safe in pull request. | |
| - When you test: | |
| start from testing of small functions using separate scripts; | |
| write unit tests with mocks for easy and quick start. | |
| - When you test integrations, use existing framework. | |
| - When you test solution draft, include automated checks in pr. | |
| - When you write or modify tests, consider setting reasonable timeouts at test, suite, and CI job levels so failures surface quickly instead of hanging. | |
| - When you see repeated test timeout patterns in CI, investigate the root cause rather than increasing timeouts. | |
| - When issue is unclear, write comment on issue asking questions. | |
| - When you encounter any problems that you are unable to solve yourself (any human feedback or help), write a comment to the pull request asking for help. | |
| - When you need human help, use gh pr comment 47 --body \"your message\" to comment on existing PR. | |
| Reproducible testing. | |
| - When fixing a bug, create a test that reproduces the problem before implementing the fix. When you cannot reproduce the problem, you cannot verify the fix. | |
| - When encountering logic bugs, write an automated test that fails due to the bug, then implement the fix to make it pass. | |
| - When encountering UI bugs, capture a screenshot showing the problem state, then create a visual regression test or manual verification screenshot after the fix. | |
| - When creating tests, prefer minimum reproducible examples - the simplest test case that demonstrates the issue. | |
| - When submitting a fix, include in the PR description: (1) how to reproduce the issue, (2) the automated test that verifies the fix, (3) before/after screenshots for UI issues. | |
| - When a bug fix doesn't have a reproducing test, the fix is incomplete - regressions can silently occur later. | |
| Preparing pull request. | |
| - When you code, follow contributing guidelines. | |
| - When you commit, write clear message. | |
| - When you need examples of style, use gh pr list --repo link-foundation/meta-theory --state merged --search [keywords]. | |
| - When you open pr, describe solution draft and include tests. | |
| - When there is a package with version and GitHub Actions workflows for automatic release, update the version (or other necessary release trigger) in your pull request to prepare for next release. | |
| - When you update existing pr 47, use gh pr edit to modify title and description. | |
| - When you are about to commit or push code, run local CI checks first if they are available in contributing guidelines (like ruff check, mypy, eslint, etc.) to catch errors before pushing. | |
| - When you finalize the pull request: | |
| follow style from merged prs for code, title, and description, | |
| make sure no uncommitted changes corresponding to the original requirements are left behind, | |
| make sure the default branch is merged to the pull request's branch, | |
| make sure all CI checks passing if they exist before you finish, | |
| check for latest comments on the issue and pull request to ensure no recent feedback was missed, | |
| double-check that all changes in the pull request answer to original requirements of the issue, | |
| make sure no new bugs are introduced in pull request by carefully reading gh pr diff, | |
| make sure no previously existing features were removed without an explicit request from users via the issue description, issue comments, and/or pull request comments. | |
| - When you finish implementation, use gh pr ready 47. | |
| Workflow and collaboration. | |
| - When you check branch, verify with git branch --show-current. | |
| - When you push, push only to branch issue-29-02c492e8c93a. | |
| - When you finish, create a pull request from branch issue-29-02c492e8c93a. (Note: PR 47 already exists, update it instead) | |
| - When you organize workflow, use pull requests instead of direct merges to default branch (main or master). | |
| - When you manage commits, preserve commit history for later analysis. | |
| - When you contribute, keep repository history forward-moving with regular commits, pushes, and reverts if needed. | |
| - When you face conflict that you cannot resolve yourself, ask for help. | |
| - When you collaborate, respect branch protections by working only on issue-29-02c492e8c93a. | |
| - When you mention result, include pull request url or comment url. | |
| - When you need to create pr, remember pr 47 already exists for this branch. | |
| Self review. | |
| - When you check your solution draft, run all tests locally. | |
| - When you check your solution draft, verify git status shows a clean working tree with no uncommitted changes. | |
| - When you compare with repo style, use gh pr diff [number]. | |
| - When you finalize, confirm code, tests, and description are consistent. | |
| GitHub CLI command patterns. | |
| - When fetching lists from GitHub API, use the --paginate flag to ensure all results are returned (GitHub returns max 30 per page by default). | |
| - When listing PR review comments (inline code comments), use gh api repos/OWNER/REPO/pulls/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When listing PR conversation comments, use gh api repos/OWNER/REPO/issues/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When listing PR reviews, use gh api repos/OWNER/REPO/pulls/NUMBER/reviews --paginate. | |
| - When listing issue comments, use gh api repos/OWNER/REPO/issues/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When adding PR comment, use gh pr comment NUMBER --body \"text\" --repo OWNER/REPO. | |
| - When adding issue comment, use gh issue comment NUMBER --body \"text\" --repo OWNER/REPO. | |
| - When viewing PR details, use gh pr view NUMBER --repo OWNER/REPO. | |
| - When filtering with jq, use gh api repos/\${owner}/\${repo}/pulls/\${prNumber}/comments --paginate --jq 'reverse | .[0:5]'. | |
| Playwright MCP usage (browser automation via mcp__playwright__* tools). | |
| - When you develop frontend web applications (HTML, CSS, JavaScript, React, Vue, Angular, etc.), use Playwright MCP tools to test the UI in a real browser. | |
| - When WebFetch tool fails to retrieve expected content (e.g., returns empty content, JavaScript-rendered pages, or login-protected pages), use Playwright MCP tools (browser_navigate, browser_snapshot) as a fallback for web browsing. | |
| - When you need to interact with dynamic web pages that require JavaScript execution, use Playwright MCP tools. | |
| - When you need to visually verify how a web page looks or take screenshots, use browser_take_screenshot from Playwright MCP. | |
| - When you need to fill forms, click buttons, or perform user interactions on web pages, use Playwright MCP tools (browser_click, browser_type, browser_fill_form). | |
| - When you need to test responsive design or different viewport sizes, use browser_resize from Playwright MCP. | |
| - When you finish using the browser, always close it with browser_close to free resources. | |
| - When reproducing UI bugs, use browser_take_screenshot to capture the problem state before implementing any fix. | |
| - When fixing UI bugs, take before/after screenshots to provide visual evidence of the fix for human verification. | |
| - When creating UI tests, save baseline screenshots to the repository for visual regression testing. | |
| - When verifying UI fixes, compare screenshots to ensure the fix doesn't introduce unintended visual changes. | |
| Visual UI work and screenshots. | |
| - When you work on visual UI changes (frontend, CSS, HTML, design), include a render or screenshot of the final result in the pull request description. | |
| - When you need to show visual results, take a screenshot and save it to the repository (e.g., in a docs/screenshots/ or assets/ folder). | |
| - When you save screenshots to the repository, use permanent links in the pull request description markdown (e.g., https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/issue-29-02c492e8c93a/docs/screenshots/result.png?raw=true). | |
| - When uploading images, commit them to the branch first, then reference them using the GitHub blob URL format with ?raw=true suffix (works for both public and private repositories). | |
| - When the visual result is important for review, mention it explicitly in the pull request description with the embedded image. | |
| - When fixing UI bugs, capture both the \"before\" (problem) and \"after\" (fixed) screenshots as evidence for human verification. | |
| - When reporting UI bugs, include a screenshot of the problem state to enable visual verification of the fix. | |
| - When the fix is visual, include side-by-side or sequential comparison of before/after states in the PR description. | |
| - When possible, create automated visual regression tests to prevent the UI bug from recurring." | jq -c .) | |
| [2026-04-01T21:09:46.442Z] [INFO] | |
| [2026-04-01T21:09:46.442Z] [INFO] 📋 User prompt: | |
| ---BEGIN USER PROMPT--- | |
| Issue to solve: https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 | |
| Your prepared branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| Your prepared working directory: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| Your prepared Pull Request: https://github.com/link-foundation/meta-theory/pull/47 | |
| Proceed. | |
| ---END USER PROMPT--- | |
| [2026-04-01T21:09:46.442Z] [INFO] 📋 System prompt: | |
| ---BEGIN SYSTEM PROMPT--- | |
| You are an AI issue solver. You prefer to find the root cause of each and every issue. When you talk, you prefer to speak with facts which you have double-checked yourself or cite sources that provide evidence, like quote actual code or give references to documents or pages found on the internet. You are polite and patient, and prefer to assume good intent, trying your best to be helpful. If you are unsure or have assumptions, you prefer to test them yourself or ask questions to clarify requirements. | |
| General guidelines. | |
| - When you execute commands, always save their logs to files for easier reading if the output becomes large. | |
| - When running commands, do not set a timeout yourself — let them run as long as needed (default timeout - 2 minutes is more than enough), and once they finish, review the logs in the file. | |
| - When running sudo commands (especially package installations like apt-get, yum, npm install, etc.), always run them in the background to avoid timeout issues and permission errors when the process needs to be killed. Use the run_in_background parameter or append & to the command. | |
| - When CI is failing or user reports failures, consider adding a detailed investigation protocol to your todo list with these steps: | |
| Step 1: List recent runs with timestamps using: gh run list --repo link-foundation/meta-theory --branch issue-29-02c492e8c93a --limit 5 --json databaseId,conclusion,createdAt,headSha | |
| Step 2: Verify runs are after the latest commit by checking timestamps and SHA | |
| Step 3: For each non-passing run, download logs to preserve them: gh run view {run-id} --repo link-foundation/meta-theory --log > ci-logs/{workflow}-{run-id}.log | |
| Step 4: Read each downloaded log file using Read tool to understand the actual failures | |
| Step 5: Report findings with specific errors and line numbers from logs | |
| This detailed investigation is especially helpful when user mentions CI failures, asks to investigate logs, you see non-passing status, or when finalizing a PR. | |
| Note: If user says "failing" but tools show "passing", this might indicate stale data - consider downloading fresh logs and checking timestamps to resolve the discrepancy. | |
| - When a code or log file has more than 1500 lines, read it in chunks of 1500 lines. | |
| - When facing a complex problem, do as much tracing as possible and turn on all verbose modes. | |
| - When you create debug, test, or example/experiment scripts for fixing, always keep them in an ./examples and/or ./experiments folders so you can reuse them later. | |
| - When testing your assumptions, use the experiment scripts, and add it to ./experiments folder. | |
| - When your experiments can show real world use case of the software, add it to ./examples folder. | |
| - When you face something extremely hard, use divide and conquer — it always helps. | |
| Initial research. | |
| - When you start, make sure you create detailed plan for yourself and follow your todo list step by step, make sure that as many points from these guidelines are added to your todo list to keep track of everything that can help you solve the issue with highest possible quality. | |
| - When user mentions CI failures or asks to investigate logs, consider adding these todos to track the investigation: (1) List recent CI runs with timestamps, (2) Download logs from failed runs to ci-logs/ directory, (3) Analyze error messages and identify root cause, (4) Implement fix, (5) Verify fix resolves the specific errors found in logs. | |
| - When you read issue, read all details and comments thoroughly. | |
| - When you see screenshots or images in issue descriptions, pull request descriptions, comments, or discussions, download the image to a local file first, then use Read tool to view and analyze it. Before reading downloaded images with the Read tool, verify the file is a valid image (not HTML) using a CLI tool like the 'file' command to check the actual file format. When corrupted or non-image files (like GitHub's "Not Found" pages saved as .png) are read, they can cause "Could not process image" errors and crash the AI solver process. When the file command shows "HTML", "text", or "ASCII text", the download failed — do not call Read on this file. Instead: (1) When images are from GitHub issues/PRs (URLs containing "github.com/user-attachments"), these require authentication — retry with: curl -L -H "Authorization: token $(gh auth token)" -o <filename> "<url>" (2) When the retry still fails, skip the image and note it was unavailable. | |
| - When you need issue details, use gh issue view https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29. | |
| - When you need related code, use gh search code --owner link-foundation [keywords]. | |
| - When you need repo context, read files in your working directory. | |
| - When you study related work, study the most recent related pull requests. | |
| - When issue is not defined enough, write a comment to ask clarifying questions. | |
| - When accessing GitHub Gists (especially private ones), use gh gist view command instead of direct URL fetching to ensure proper authentication. | |
| - When you are fixing a bug, please make sure you first find the actual root cause, do as many experiments as needed. | |
| - When you are fixing a bug and code does not have enough tracing/logs, add them and make sure they stay in the code, but are switched off by default. | |
| - When you need comments on a pull request, note that GitHub has three different comment types with different API endpoints: | |
| 1. PR review comments (inline code comments): gh api repos/link-foundation/meta-theory/pulls/47/comments --paginate | |
| 2. PR conversation comments (general discussion): gh api repos/link-foundation/meta-theory/issues/47/comments --paginate | |
| 3. PR reviews (approve/request changes): gh api repos/link-foundation/meta-theory/pulls/47/reviews --paginate | |
| Note: The command "gh pr view --json comments" only returns conversation comments and misses review comments. | |
| - When you need latest comments on issue, use gh api repos/link-foundation/meta-theory/issues/29/comments --paginate. | |
| Solution development and testing. | |
| - When issue is solvable, first create a test that reproduces the problem, then implement the fix. | |
| - When implementing features, search for similar existing implementations in the codebase and use them as examples instead of implementing everything from scratch. | |
| - When coding, each atomic step that can be useful by itself should be committed to the pull request's branch, meaning if work will be interrupted by any reason parts of solution will still be kept intact and safe in pull request. | |
| - When you test: | |
| start from testing of small functions using separate scripts; | |
| write unit tests with mocks for easy and quick start. | |
| - When you test integrations, use existing framework. | |
| - When you test solution draft, include automated checks in pr. | |
| - When you write or modify tests, consider setting reasonable timeouts at test, suite, and CI job levels so failures surface quickly instead of hanging. | |
| - When you see repeated test timeout patterns in CI, investigate the root cause rather than increasing timeouts. | |
| - When issue is unclear, write comment on issue asking questions. | |
| - When you encounter any problems that you are unable to solve yourself (any human feedback or help), write a comment to the pull request asking for help. | |
| - When you need human help, use gh pr comment 47 --body "your message" to comment on existing PR. | |
| Reproducible testing. | |
| - When fixing a bug, create a test that reproduces the problem before implementing the fix. When you cannot reproduce the problem, you cannot verify the fix. | |
| - When encountering logic bugs, write an automated test that fails due to the bug, then implement the fix to make it pass. | |
| - When encountering UI bugs, capture a screenshot showing the problem state, then create a visual regression test or manual verification screenshot after the fix. | |
| - When creating tests, prefer minimum reproducible examples - the simplest test case that demonstrates the issue. | |
| - When submitting a fix, include in the PR description: (1) how to reproduce the issue, (2) the automated test that verifies the fix, (3) before/after screenshots for UI issues. | |
| - When a bug fix doesn't have a reproducing test, the fix is incomplete - regressions can silently occur later. | |
| Preparing pull request. | |
| - When you code, follow contributing guidelines. | |
| - When you commit, write clear message. | |
| - When you need examples of style, use gh pr list --repo link-foundation/meta-theory --state merged --search [keywords]. | |
| - When you open pr, describe solution draft and include tests. | |
| - When there is a package with version and GitHub Actions workflows for automatic release, update the version (or other necessary release trigger) in your pull request to prepare for next release. | |
| - When you update existing pr 47, use gh pr edit to modify title and description. | |
| - When you are about to commit or push code, run local CI checks first if they are available in contributing guidelines (like ruff check, mypy, eslint, etc.) to catch errors before pushing. | |
| - When you finalize the pull request: | |
| follow style from merged prs for code, title, and description, | |
| make sure no uncommitted changes corresponding to the original requirements are left behind, | |
| make sure the default branch is merged to the pull request's branch, | |
| make sure all CI checks passing if they exist before you finish, | |
| check for latest comments on the issue and pull request to ensure no recent feedback was missed, | |
| double-check that all changes in the pull request answer to original requirements of the issue, | |
| make sure no new bugs are introduced in pull request by carefully reading gh pr diff, | |
| make sure no previously existing features were removed without an explicit request from users via the issue description, issue comments, and/or pull request comments. | |
| - When you finish implementation, use gh pr ready 47. | |
| Workflow and collaboration. | |
| - When you check branch, verify with git branch --show-current. | |
| - When you push, push only to branch issue-29-02c492e8c93a. | |
| - When you finish, create a pull request from branch issue-29-02c492e8c93a. (Note: PR 47 already exists, update it instead) | |
| - When you organize workflow, use pull requests instead of direct merges to default branch (main or master). | |
| - When you manage commits, preserve commit history for later analysis. | |
| - When you contribute, keep repository history forward-moving with regular commits, pushes, and reverts if needed. | |
| - When you face conflict that you cannot resolve yourself, ask for help. | |
| - When you collaborate, respect branch protections by working only on issue-29-02c492e8c93a. | |
| - When you mention result, include pull request url or comment url. | |
| - When you need to create pr, remember pr 47 already exists for this branch. | |
| Self review. | |
| - When you check your solution draft, run all tests locally. | |
| - When you check your solution draft, verify git status shows a clean working tree with no uncommitted changes. | |
| - When you compare with repo style, use gh pr diff [number]. | |
| - When you finalize, confirm code, tests, and description are consistent. | |
| GitHub CLI command patterns. | |
| - When fetching lists from GitHub API, use the --paginate flag to ensure all results are returned (GitHub returns max 30 per page by default). | |
| - When listing PR review comments (inline code comments), use gh api repos/OWNER/REPO/pulls/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When listing PR conversation comments, use gh api repos/OWNER/REPO/issues/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When listing PR reviews, use gh api repos/OWNER/REPO/pulls/NUMBER/reviews --paginate. | |
| - When listing issue comments, use gh api repos/OWNER/REPO/issues/NUMBER/comments --paginate. | |
| - When adding PR comment, use gh pr comment NUMBER --body "text" --repo OWNER/REPO. | |
| - When adding issue comment, use gh issue comment NUMBER --body "text" --repo OWNER/REPO. | |
| - When viewing PR details, use gh pr view NUMBER --repo OWNER/REPO. | |
| - When filtering with jq, use gh api repos/${owner}/${repo}/pulls/${prNumber}/comments --paginate --jq 'reverse | .[0:5]'. | |
| Playwright MCP usage (browser automation via mcp__playwright__* tools). | |
| - When you develop frontend web applications (HTML, CSS, JavaScript, React, Vue, Angular, etc.), use Playwright MCP tools to test the UI in a real browser. | |
| - When WebFetch tool fails to retrieve expected content (e.g., returns empty content, JavaScript-rendered pages, or login-protected pages), use Playwright MCP tools (browser_navigate, browser_snapshot) as a fallback for web browsing. | |
| - When you need to interact with dynamic web pages that require JavaScript execution, use Playwright MCP tools. | |
| - When you need to visually verify how a web page looks or take screenshots, use browser_take_screenshot from Playwright MCP. | |
| - When you need to fill forms, click buttons, or perform user interactions on web pages, use Playwright MCP tools (browser_click, browser_type, browser_fill_form). | |
| - When you need to test responsive design or different viewport sizes, use browser_resize from Playwright MCP. | |
| - When you finish using the browser, always close it with browser_close to free resources. | |
| - When reproducing UI bugs, use browser_take_screenshot to capture the problem state before implementing any fix. | |
| - When fixing UI bugs, take before/after screenshots to provide visual evidence of the fix for human verification. | |
| - When creating UI tests, save baseline screenshots to the repository for visual regression testing. | |
| - When verifying UI fixes, compare screenshots to ensure the fix doesn't introduce unintended visual changes. | |
| Visual UI work and screenshots. | |
| - When you work on visual UI changes (frontend, CSS, HTML, design), include a render or screenshot of the final result in the pull request description. | |
| - When you need to show visual results, take a screenshot and save it to the repository (e.g., in a docs/screenshots/ or assets/ folder). | |
| - When you save screenshots to the repository, use permanent links in the pull request description markdown (e.g., https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/issue-29-02c492e8c93a/docs/screenshots/result.png?raw=true). | |
| - When uploading images, commit them to the branch first, then reference them using the GitHub blob URL format with ?raw=true suffix (works for both public and private repositories). | |
| - When the visual result is important for review, mention it explicitly in the pull request description with the embedded image. | |
| - When fixing UI bugs, capture both the "before" (problem) and "after" (fixed) screenshots as evidence for human verification. | |
| - When reporting UI bugs, include a screenshot of the problem state to enable visual verification of the fix. | |
| - When the fix is visual, include side-by-side or sequential comparison of before/after states in the PR description. | |
| - When possible, create automated visual regression tests to prevent the UI bug from recurring. | |
| ---END SYSTEM PROMPT--- | |
| [2026-04-01T21:09:46.443Z] [INFO] 📊 CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS: 128000, MCP_TIMEOUT: 900000ms, MCP_TOOL_TIMEOUT: 900000ms, ANTHROPIC_LOG: debug | |
| [2026-04-01T21:09:46.444Z] [INFO] 📋 Command details: | |
| [2026-04-01T21:09:46.444Z] [INFO] 📂 Working directory: /tmp/gh-issue-solver-1775077760443 | |
| [2026-04-01T21:09:46.444Z] [INFO] 🌿 Branch: issue-29-02c492e8c93a | |
| [2026-04-01T21:09:46.444Z] [INFO] 🤖 Model: Claude OPUS | |
| [2026-04-01T21:09:46.444Z] [INFO] | |
| ▶️ Streaming output: | |
| [2026-04-01T21:09:48.778Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "init", | |
| "cwd": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "tools": [ | |
| "Task", | |
| "AskUserQuestion", | |
| "Bash", | |
| "CronCreate", | |
| "CronDelete", | |
| "CronList", | |
| "Edit", | |
| "EnterPlanMode", | |
| "EnterWorktree", | |
| "ExitPlanMode", | |
| "ExitWorktree", | |
| "Glob", | |
| "Grep", | |
| "NotebookEdit", | |
| "Read", | |
| "RemoteTrigger", | |
| "Skill", | |
| "TaskOutput", | |
| "TaskStop", | |
| "TodoWrite", | |
| "ToolSearch", | |
| "WebFetch", | |
| "WebSearch", | |
| "Write", | |
| "mcp__playwright__browser_click", | |
| "mcp__playwright__browser_close", | |
| "mcp__playwright__browser_console_messages", | |
| "mcp__playwright__browser_drag", | |
| "mcp__playwright__browser_evaluate", | |
| "mcp__playwright__browser_file_upload", | |
| "mcp__playwright__browser_fill_form", | |
| "mcp__playwright__browser_handle_dialog", | |
| "mcp__playwright__browser_hover", | |
| "mcp__playwright__browser_navigate", | |
| "mcp__playwright__browser_navigate_back", | |
| "mcp__playwright__browser_network_requests", | |
| "mcp__playwright__browser_press_key", | |
| "mcp__playwright__browser_resize", | |
| "mcp__playwright__browser_run_code", | |
| "mcp__playwright__browser_select_option", | |
| "mcp__playwright__browser_snapshot", | |
| "mcp__playwright__browser_tabs", | |
| "mcp__playwright__browser_take_screenshot", | |
| "mcp__playwright__browser_type", | |
| "mcp__playwright__browser_wait_for" | |
| ], | |
| "mcp_servers": [ | |
| { | |
| "name": "playwright", | |
| "status": "connected" | |
| }, | |
| { | |
| "name": "claude.ai Google Calendar", | |
| "status": "needs-auth" | |
| }, | |
| { | |
| "name": "claude.ai Gmail", | |
| "status": "needs-auth" | |
| } | |
| ], | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "permissionMode": "bypassPermissions", | |
| "slash_commands": [ | |
| "update-config", | |
| "debug", | |
| "simplify", | |
| "batch", | |
| "loop", | |
| "schedule", | |
| "claude-api", | |
| "compact", | |
| "context", | |
| "cost", | |
| "heapdump", | |
| "init", | |
| "pr-comments", | |
| "release-notes", | |
| "review", | |
| "security-review", | |
| "extra-usage", | |
| "insights" | |
| ], | |
| "apiKeySource": "none", | |
| "claude_code_version": "2.1.87", | |
| "output_style": "default", | |
| "agents": [ | |
| "general-purpose", | |
| "statusline-setup", | |
| "Explore", | |
| "Plan" | |
| ], | |
| "skills": [ | |
| "update-config", | |
| "debug", | |
| "simplify", | |
| "batch", | |
| "loop", | |
| "schedule", | |
| "claude-api" | |
| ], | |
| "plugins": [], | |
| "uuid": "9165d072-5a71-45a2-a152-0ed7b4f71ca8", | |
| "fast_mode_state": "off" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:48.779Z] [INFO] 📌 Session ID: c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749 | |
| [2026-04-01T21:09:48.780Z] [INFO] 📁 Log renamed to: /workspace/c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749.log | |
| [2026-04-01T21:09:48.800Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f3315f] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [2026-04-01T21:09:48.800Z] [INFO] [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '6cacf350-d989-4486-ad08-41aae08581da', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:09:51.465Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f3315f, request-id: "req_011CZdjgmaJepSbJwbt9uzv9"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2667ms | |
| [2026-04-01T21:09:51.465Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f3315f] response start { | |
| [2026-04-01T21:09:51.466Z] [INFO] [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:09:51.466Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [2026-04-01T21:09:51.466Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [2026-04-01T21:09:51.467Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:09:51.467Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [2026-04-01T21:09:51.467Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:09:51.467Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:09:51.467Z] [INFO] [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [2026-04-01T21:09:51.468Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a93b42a70dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:09:51 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjgmaJepSbJwbt9uzv9', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2522', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2521', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2667 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:09:51.468Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:09:51 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:09:51.468Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [2026-04-01T21:09:51.468Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:09:51.468Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjgmaJepSbJwbt9uzv9', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2521', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2522', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=5Ejl8oJ9Vn5UipknVplB1rfH6SV8gBRf2LpKI2jvi3w-1775077788.829422-1.0.1.1-8YqWcUuJHnYYn6WmAKW_245Ea0VUKWyR7FnvAhLIzlc; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a93b42a70dbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:09:51.469Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:09:51.470Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f3315f] response parsed { | |
| [2026-04-01T21:09:51.470Z] [INFO] [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:09:51.470Z] [INFO] [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:09:51.470Z] [INFO] [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2670 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:09:52.066Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01W6kx4oPXjiXRD8LbAa499D", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "\n\nI'll start by reading the issue details and understanding the repository structure." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 2, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8092, | |
| "cache_read_input_tokens": 11150, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8092 | |
| }, | |
| "output_tokens": 6, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "267a4dd4-4c7e-416e-98df-afaceb6a4ba1" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:53.493Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01W6kx4oPXjiXRD8LbAa499D", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01NV7sqzJFDPckRgUofNBQxf", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "gh issue view https://github.com/link-foundation/meta-theory/issues/29 --json title,body,comments,labels,state", | |
| "description": "View issue details" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 2, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8092, | |
| "cache_read_input_tokens": 11150, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8092 | |
| }, | |
| "output_tokens": 6, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "9712a596-a8f0-4c97-a0db-a7965fcdc00b" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:53.782Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01W6kx4oPXjiXRD8LbAa499D", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_018bYcUe8gqxZxzi1yKZo57K", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/", | |
| "description": "List working directory" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 2, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8092, | |
| "cache_read_input_tokens": 11150, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8092 | |
| }, | |
| "output_tokens": 6, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "eaf7a6ed-8c68-45fb-baff-70b409a87359" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:54.368Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01W6kx4oPXjiXRD8LbAa499D", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01Y1W5SqoNVVihqY2cRKDNxH", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "gh pr view 47 --repo link-foundation/meta-theory --json title,body,state,headRefName", | |
| "description": "View existing PR" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 2, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8092, | |
| "cache_read_input_tokens": 11150, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8092 | |
| }, | |
| "output_tokens": 6, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "a241a620-da37-4c17-8f38-4612d4cfe4e0" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:54.386Z] [INFO] { | |
| "type": "rate_limit_event", | |
| "rate_limit_info": { | |
| "status": "allowed_warning", | |
| "resetsAt": 1775188800, | |
| "rateLimitType": "seven_day", | |
| "utilization": 0.97, | |
| "isUsingOverage": false, | |
| "surpassedThreshold": 0.75 | |
| }, | |
| "uuid": "96327860-2d6b-4dbb-9d4d-44c609f8dcfe", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:55.822Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01NV7sqzJFDPckRgUofNBQxf", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "{\"body\":\"As we now have 0.0.0, 0.0.1, 0.0.2, and 0.0.3 versions, we can start bookkeeping of the change log, with links to all previous versions or articles.\\n\\nAnd also double check for errors and inconsistencies in 0.0.3 draft (compared to itself, formal proofs and so on).\\n\\nMake sure 0.0.3 draft is consistent with itself in all text parts and also in in code of rocq and lean.\",\"comments\":[],\"labels\":[{\"id\":\"LA_kwDOQL23_s8AAAACOViQ7w\",\"name\":\"documentation\",\"description\":\"Improvements or additions to documentation\",\"color\":\"0075ca\"},{\"id\":\"LA_kwDOQL23_s8AAAACOViQ9w\",\"name\":\"enhancement\",\"description\":\"New feature or request\",\"color\":\"a2eeef\"}],\"state\":\"OPEN\",\"title\":\"Add changelog at the end of 0.0.3 draft\"}", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "53f6d61b-6eb1-4cb7-9807-eb9e1550bde6", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:09:55.816Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "{\"body\":\"As we now have 0.0.0, 0.0.1, 0.0.2, and 0.0.3 versions, we can start bookkeeping of the change log, with links to all previous versions or articles.\\n\\nAnd also double check for errors and inconsistencies in 0.0.3 draft (compared to itself, formal proofs and so on).\\n\\nMake sure 0.0.3 draft is consistent with itself in all text parts and also in in code of rocq and lean.\",\"comments\":[],\"labels\":[{\"id\":\"LA_kwDOQL23_s8AAAACOViQ7w\",\"name\":\"documentation\",\"description\":\"Improvements or additions to documentation\",\"color\":\"0075ca\"},{\"id\":\"LA_kwDOQL23_s8AAAACOViQ9w\",\"name\":\"enhancement\",\"description\":\"New feature or request\",\"color\":\"a2eeef\"}],\"state\":\"OPEN\",\"title\":\"Add changelog at the end of 0.0.3 draft\"}", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:56.468Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_018bYcUe8gqxZxzi1yKZo57K", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "LICENSE\nREADME.md\narchive\ndocs\ndrafts\nexperiments\nissue-screenshot.png\npackage-lock.json\npackage.json\nscripts", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "2987de29-d15e-450a-ae28-4debae84a2f8", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:09:56.461Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "LICENSE\nREADME.md\narchive\ndocs\ndrafts\nexperiments\nissue-screenshot.png\npackage-lock.json\npackage.json\nscripts", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:57.503Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01Y1W5SqoNVVihqY2cRKDNxH", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "{\"body\":\"## 🤖 AI-Powered Solution Draft\\n\\nThis pull request is being automatically generated to solve issue #29.\\n\\n### 📋 Issue Reference\\nFixes #29\\n\\n### 🚧 Status\\n**Work in Progress** - The AI assistant is currently analyzing and implementing the solution draft.\\n\\n### 📝 Implementation Details\\n_Details will be added as the solution draft is developed..._\\n\\n---\\n*This PR was created automatically by the AI issue solver*\",\"headRefName\":\"issue-29-02c492e8c93a\",\"state\":\"OPEN\",\"title\":\"[WIP] Add changelog at the end of 0.0.3 draft\"}", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "c70d563c-b67f-417f-b560-f11c2a56e133", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:09:57.502Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "{\"body\":\"## 🤖 AI-Powered Solution Draft\\n\\nThis pull request is being automatically generated to solve issue #29.\\n\\n### 📋 Issue Reference\\nFixes #29\\n\\n### 🚧 Status\\n**Work in Progress** - The AI assistant is currently analyzing and implementing the solution draft.\\n\\n### 📝 Implementation Details\\n_Details will be added as the solution draft is developed..._\\n\\n---\\n*This PR was created automatically by the AI issue solver*\",\"headRefName\":\"issue-29-02c492e8c93a\",\"state\":\"OPEN\",\"title\":\"[WIP] Add changelog at the end of 0.0.3 draft\"}", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:09:57.512Z] [INFO] [stdout-guard] [log_219ba7] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [2026-04-01T21:09:57.513Z] [INFO] [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '876e72af-5180-4fe5-86e4-3f1563ed4820', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:00.412Z] [INFO] [stdout-guard] [log_219ba7, request-id: "req_011CZdjhQfjPkaKCG6DjiJyt"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2901ms | |
| [2026-04-01T21:10:00.413Z] [INFO] [stdout-guard] [log_219ba7] response start { | |
| [2026-04-01T21:10:00.414Z] [INFO] [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:10:00.415Z] [INFO] [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [2026-04-01T21:10:00.416Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:10:00.416Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [2026-04-01T21:10:00.417Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:00.417Z] [INFO] [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a93ea8820dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:00.417Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:10:00.418Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:00.418Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:00.418Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:00 GMT', | |
| [2026-04-01T21:10:00.419Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjhQfjPkaKCG6DjiJyt', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2772', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2770', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2901 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:00.420Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:00 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [2026-04-01T21:10:00.421Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjhQfjPkaKCG6DjiJyt', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:10:00.421Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2770', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2772', | |
| [2026-04-01T21:10:00.422Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=A.NIfHUSAKVMbrxp6sy.bmN.nxY_AyE8CvpR2p1bez8-1775077797.521798-1.0.1.1-cTpyOXlIeNIlbRlrIK3Z85PQbPypkIe4RDQUhJCFeaY; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [2026-04-01T21:10:00.423Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [2026-04-01T21:10:00.423Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a93ea8820dbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:10:00.424Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:00.425Z] [INFO] [stdout-guard] [log_219ba7] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2903 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:00.726Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01BmVHBCqeMkhQXxP1s5c3F4", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01PLnf6uhChhKefPeaXxqSKi", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/", | |
| "description": "List drafts directory" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 793, | |
| "cache_read_input_tokens": 19242, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 793 | |
| }, | |
| "output_tokens": 68, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "01d92a52-99b8-42e4-822f-c6e45a6c603f" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:01.026Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01BmVHBCqeMkhQXxP1s5c3F4", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01Jre4fk3UyZru9PzESp6YJK", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/", | |
| "description": "List archive directory" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 793, | |
| "cache_read_input_tokens": 19242, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 793 | |
| }, | |
| "output_tokens": 68, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "d0bf6d15-e0bd-4aca-b853-84cae4dc3580" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:01.701Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01PLnf6uhChhKefPeaXxqSKi", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "0.0.3", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "334b943f-67e1-4544-9cfa-88667887ca49", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:01.699Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "0.0.3", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:02.268Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01Jre4fk3UyZru9PzESp6YJK", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "0.0.0\n0.0.1\n0.0.2", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "3aef836b-1f7c-4e04-8847-3eb7f5a7bc07", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:02.263Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "0.0.0\n0.0.1\n0.0.2", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:02.273Z] [INFO] [stdout-guard] [log_e8cd48] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '1ebe038b-372e-440d-b63a-aa1cf8aad224', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:04.591Z] [INFO] [stdout-guard] [log_e8cd48, request-id: "req_011CZdjhm6oeC66ArcriaRBB"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2320ms | |
| [2026-04-01T21:10:04.592Z] [INFO] [stdout-guard] [log_e8cd48] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [2026-04-01T21:10:04.593Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [2026-04-01T21:10:04.594Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94085a93dbd7-FRA', | |
| [2026-04-01T21:10:04.595Z] [INFO] [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:10:04.595Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:04.596Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:04.597Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:04 GMT', | |
| [2026-04-01T21:10:04.599Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjhm6oeC66ArcriaRBB', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:10:04.602Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2168', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2166', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2320 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:04.604Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:04 GMT', | |
| [2026-04-01T21:10:04.604Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjhm6oeC66ArcriaRBB', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2166', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2168', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=kAkK2EM0SCr.1Nj.5y8.Exwp9GsfYee2vCyBqoz4_.s-1775077802.3001933-1.0.1.1-1MJ02rVeuvxoSD72yC30OcM5OkOavLVViNyDzd0aQVQ; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94085a93dbd7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:04.605Z] [INFO] [stdout-guard] [log_e8cd48] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2322 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:05.072Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01FaU92omwEnKEMGFxdPC4Ar", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_019iDkJArjjdmpJAnS4n4UpG", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls -la /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/", | |
| "description": "List 0.0.3 draft contents" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 244, | |
| "cache_read_input_tokens": 20035, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 244 | |
| }, | |
| "output_tokens": 62, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "a875c496-7cdb-483a-8390-99a28266853f" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:05.995Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_019iDkJArjjdmpJAnS4n4UpG", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "total 20\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 article\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\ndrwxr-xr-x 4 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 src", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "969d022a-0686-43fe-8465-972cf33c7cb8", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:05.842Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "total 20\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 article\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\ndrwxr-xr-x 4 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 src", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:06.064Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01FaU92omwEnKEMGFxdPC4Ar", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01YaKecHT5pYZvsdULS8hDto", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls -la /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.0/ /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.1/ /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.2/", | |
| "description": "List archive contents" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 244, | |
| "cache_read_input_tokens": 20035, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 244 | |
| }, | |
| "output_tokens": 62, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "52372950-04c0-4094-892e-b185a9bf152f" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:06.840Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01YaKecHT5pYZvsdULS8hDto", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.0/:\ntotal 7924\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 3208 Apr 1 21:09 README.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4053097 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4033052 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7990 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.1/:\ntotal 14968\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7570034 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7667054 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 72733 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.2/:\ntotal 14936\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4476 Apr 1 21:09 README.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7628412 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7579463 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 59590 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "ad783df8-8dac-4c4a-a76f-422f6523a5b4", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:06.838Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.0/:\ntotal 7924\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 3208 Apr 1 21:09 README.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4053097 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4033052 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7990 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.1/:\ntotal 14968\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7570034 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7667054 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 72733 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.2/:\ntotal 14936\ndrwxr-xr-x 3 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 4476 Apr 1 21:09 README.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7628412 Apr 1 21:09 article-dark.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 7579463 Apr 1 21:09 article-light.png\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 59590 Apr 1 21:09 article.md\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 images", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:06.847Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c85ac] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [2026-04-01T21:10:06.848Z] [INFO] [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'c52061cc-7a36-4fb1-9634-738e3979c839', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:09.064Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c85ac, request-id: "req_011CZdji6ZqB9icndWVhqYWq"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2217ms | |
| [2026-04-01T21:10:09.066Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c85ac] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9424d866dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:09 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdji6ZqB9icndWVhqYWq', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2092', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [2026-04-01T21:10:09.066Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2090', | |
| [2026-04-01T21:10:09.066Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:09.067Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 2217 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:09.067Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:09 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:10:09.067Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdji6ZqB9icndWVhqYWq', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2090', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2092', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=HyXH23jShFp7fAs9hZgBmL6OPyW1bkCIkHeCIJ0SJZ8-1775077806.8574002-1.0.1.1-uA77CQJkVD9c3vtYFLed5jkkbTWsbVPcHTzUz3PPwfk; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9424d866dbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:10:09.067Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [stdout-guard] [log_2c85ac] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2218 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:09.899Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01Jzsj3NLATozMU8zHyZ28uZ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_011B52MCiBzYngEr1XuSdeJN", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls -la /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/ /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/", | |
| "description": "List 0.0.3 article and src" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 1107, | |
| "cache_read_input_tokens": 20279, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 1107 | |
| }, | |
| "output_tokens": 58, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "38ab85e3-6a68-45f5-9f9e-c06b4e43a16b" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:10.671Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_011B52MCiBzYngEr1XuSdeJN", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/:\ntotal 176\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 970 Apr 1 21:09 01-header.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 1641 Apr 1 21:09 02-overview.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 32456 Apr 1 21:09 03-theory-comparison.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 17890 Apr 1 21:09 04-mathematical-introduction.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 45608 Apr 1 21:09 05-type-theory-projection.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 8983 Apr 1 21:09 06-practical-implementation.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 13880 Apr 1 21:09 07-conclusion.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 12541 Apr 1 21:09 08-sequences-and-sets.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 11474 Apr 1 21:09 09-meta-theory.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 1230 Apr 1 21:09 index.md\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/:\ntotal 16\ndrwxr-xr-x 4 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 lean\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 rocq", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "556d04c3-41d9-4734-a101-d733245e9448", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:10.669Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/:\ntotal 176\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 970 Apr 1 21:09 01-header.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 1641 Apr 1 21:09 02-overview.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 32456 Apr 1 21:09 03-theory-comparison.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 17890 Apr 1 21:09 04-mathematical-introduction.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 45608 Apr 1 21:09 05-type-theory-projection.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 8983 Apr 1 21:09 06-practical-implementation.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 13880 Apr 1 21:09 07-conclusion.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 12541 Apr 1 21:09 08-sequences-and-sets.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 11474 Apr 1 21:09 09-meta-theory.md\n-rw-r--r-- 1 sandbox sandbox 1230 Apr 1 21:09 index.md\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/:\ntotal 16\ndrwxr-xr-x 4 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 .\ndrwxr-xr-x 5 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 ..\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 lean\ndrwxr-xr-x 2 sandbox sandbox 4096 Apr 1 21:09 rocq", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:10.677Z] [INFO] [stdout-guard] [log_1062e7] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [2026-04-01T21:10:10.677Z] [INFO] [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'a154f550-c9ac-4796-9424-b799cd891bef', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:14.829Z] [INFO] [stdout-guard] [log_1062e7, request-id: "req_011CZdjiNyK3fGF9shrKrUY8"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 4153ms | |
| [2026-04-01T21:10:14.830Z] [INFO] [stdout-guard] [log_1062e7] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [2026-04-01T21:10:14.830Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [2026-04-01T21:10:14.831Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:14.831Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [2026-04-01T21:10:14.831Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:10:14.832Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:10:14.832Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a943ccb4cdbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:14.832Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:14.832Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:14 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjiNyK3fGF9shrKrUY8', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=4021', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:14.832Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [2026-04-01T21:10:14.833Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '4019', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 4153 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:14.833Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:14 GMT', | |
| [2026-04-01T21:10:14.833Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:10:14.833Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:14.833Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:10:14.834Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [2026-04-01T21:10:14.834Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:10:14.835Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [2026-04-01T21:10:14.835Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjiNyK3fGF9shrKrUY8', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '4019', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=4021', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=l6NGbfoSQsIWYpZJJq.Bl8UdGB.LiVpHUu_8K64z4J8-1775077810.6882622-1.0.1.1-D99qBj_h2jm8uxfg6stPhIkQ.bbjQ9RYhTfp03COBT0; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a943ccb4cdbd7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:14.835Z] [INFO] [stdout-guard] [log_1062e7] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:10:14.835Z] [INFO] [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:14.836Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 4155 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:15.350Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_011uacE4tDeJyTxErDy9oFW2", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01TcA2kZbb39UVhWECLojQFA", | |
| "name": "Bash", | |
| "input": { | |
| "command": "ls /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/ /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/", | |
| "description": "List source files" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 697, | |
| "cache_read_input_tokens": 21386, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 697 | |
| }, | |
| "output_tokens": 59, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "eb81d12f-57de-4d34-ad62-7716eb883428" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:16.083Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01TcA2kZbb39UVhWECLojQFA", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/:\nMetaDefinitions.lean\nNetworkConversions.lean\nNetworkDefinitions.lean\nNetworkEquivalence.lean\nNetworkExamples.lean\nNetworkLemmas.lean\nSequenceDefinitions.lean\nSetDefinitions.lean\nSetSequenceEquivalence.lean\nlakefile.lean\nlean-toolchain\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/:\nMetaDefinitions.v\nNetworkConversions.v\nNetworkDefinitions.v\nNetworkEquivalence.v\nNetworkExamples.v\nNetworkLemmas.v\nSequenceDefinitions.v\nSetDefinitions.v\nSetSequenceEquivalence.v\n_CoqProject", | |
| "is_error": false | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "b6dd0a33-0b52-4a3c-a9f4-7e81374e5b9c", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:16.080Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "stdout": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/:\nMetaDefinitions.lean\nNetworkConversions.lean\nNetworkDefinitions.lean\nNetworkEquivalence.lean\nNetworkExamples.lean\nNetworkLemmas.lean\nSequenceDefinitions.lean\nSetDefinitions.lean\nSetSequenceEquivalence.lean\nlakefile.lean\nlean-toolchain\n\n/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/:\nMetaDefinitions.v\nNetworkConversions.v\nNetworkDefinitions.v\nNetworkEquivalence.v\nNetworkExamples.v\nNetworkLemmas.v\nSequenceDefinitions.v\nSetDefinitions.v\nSetSequenceEquivalence.v\n_CoqProject", | |
| "stderr": "", | |
| "interrupted": false, | |
| "isImage": false, | |
| "noOutputExpected": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:16.092Z] [INFO] [stdout-guard] [log_0e64b9] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:10:16.092Z] [INFO] [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'd39767c0-eb45-454d-87ef-d9c5ad3b455b', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:19.677Z] [INFO] [stdout-guard] [log_0e64b9, request-id: "req_011CZdjinEnnwkU7pydN7zxy"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 3585ms | |
| [2026-04-01T21:10:19.678Z] [INFO] [stdout-guard] [log_0e64b9] response start { | |
| [2026-04-01T21:10:19.678Z] [INFO] [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:10:19.678Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [2026-04-01T21:10:19.678Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [2026-04-01T21:10:19.679Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [2026-04-01T21:10:19.679Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a945eab31dbd7-FRA', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:19 GMT', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjinEnnwkU7pydN7zxy', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3453', | |
| [2026-04-01T21:10:19.680Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3451', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 3585 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:19 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [2026-04-01T21:10:19.681Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjinEnnwkU7pydN7zxy', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3451', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3453', | |
| [2026-04-01T21:10:19.682Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=oB1_dsU_9KWn6mq_PZz2hSLmn11BKp70pQCBugh6_Do-1775077816.1030707-1.0.1.1-UBWrL8RM8oog_axNBEq66E5iyuAHiLzIWLo5_35IHtM; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [2026-04-01T21:10:19.683Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:19.684Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a945eab31dbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:10:19.684Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:19.685Z] [INFO] [stdout-guard] [log_0e64b9] response parsed { | |
| [2026-04-01T21:10:19.685Z] [INFO] [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:10:19.686Z] [INFO] [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 3587 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:20.975Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_017LVX3RAEyJEtgdSqcWFZ2H", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Let me now read the article files and source code to understand the content thoroughly. I'll read them in parallel." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 443, | |
| "cache_read_input_tokens": 22083, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 443 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "e4e732e5-9112-49d8-a036-1a376b2c4d5d" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:21.297Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_017LVX3RAEyJEtgdSqcWFZ2H", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01JhQPNAjVMLhEGHfgw5SMHw", | |
| "name": "ToolSearch", | |
| "input": { | |
| "query": "select:TodoWrite", | |
| "max_results": 1 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 443, | |
| "cache_read_input_tokens": 22083, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 443 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "8e3f8bc8-ec8f-4026-8756-69ea47754bc1" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:21.364Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_result", | |
| "tool_use_id": "toolu_01JhQPNAjVMLhEGHfgw5SMHw", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_reference", | |
| "tool_name": "TodoWrite" | |
| } | |
| ] | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "6fe86869-0be7-4ee1-84e6-11b1f74aa694", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:21.299Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "matches": [ | |
| "TodoWrite" | |
| ], | |
| "query": "select:TodoWrite", | |
| "total_deferred_tools": 36 | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:21.378Z] [INFO] [stdout-guard] [log_453f73] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [2026-04-01T21:10:21.379Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [2026-04-01T21:10:21.380Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [2026-04-01T21:10:21.380Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '368fb93e-a013-4322-b456-e5d07c7c3e99', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [2026-04-01T21:10:21.380Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [2026-04-01T21:10:21.380Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:27.528Z] [INFO] [stdout-guard] [log_453f73, request-id: "req_011CZdjjAfvG7ksCQ7VFVBRv"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 6150ms | |
| [2026-04-01T21:10:27.529Z] [INFO] [stdout-guard] [log_453f73] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a947faf97dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:27 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjjAfvG7ksCQ7VFVBRv', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=6030', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '6027', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 6150 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:27.529Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:27 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjjAfvG7ksCQ7VFVBRv', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [2026-04-01T21:10:27.529Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '6027', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=6030', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=XIMd1T.2FfkDdA_43RSJIdWt2DAsjDorXl5Ku3u3CkM-1775077821.3889427-1.0.1.1-R5Qvfx6H6x4YIzHcPSsHHOEpD8wF8jtCrBEHC.f7G6U; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [2026-04-01T21:10:27.530Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a947faf97dbd7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:27.530Z] [INFO] [stdout-guard] [log_453f73] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [2026-04-01T21:10:27.530Z] [INFO] [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 6151 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:31.175Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01Fgym74GuRHqdx5oEwK7BnP", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01YLZi9hG3Y9vzbapXDfLN4q", | |
| "name": "TodoWrite", | |
| "input": { | |
| "todos": [ | |
| { | |
| "content": "Read all article files in 0.0.3 draft", | |
| "status": "in_progress", | |
| "activeForm": "Reading all article files in 0.0.3 draft" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Read archive versions (0.0.0, 0.0.1, 0.0.2) for context", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Reading archive versions for context" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Read Rocq and Lean source code for consistency check", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Reading Rocq and Lean source code" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Check for errors and inconsistencies in 0.0.3 draft", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Checking for errors and inconsistencies" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Add changelog section to 0.0.3 draft with links to all versions", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Adding changelog section" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Commit and push changes", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Committing and pushing changes" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Run local CI checks and finalize PR", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Running CI checks and finalizing PR" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 2490, | |
| "cache_read_input_tokens": 22526, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 2490 | |
| }, | |
| "output_tokens": 43, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "7c35c9dd-ecb0-43e5-a2f5-a3140c33bdeb" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:31.178Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01YLZi9hG3Y9vzbapXDfLN4q", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "Todos have been modified successfully. Ensure that you continue to use the todo list to track your progress. Please proceed with the current tasks if applicable" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "daa25b88-ec6c-47eb-a227-403e397882b3", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:31.176Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "oldTodos": [], | |
| "newTodos": [ | |
| { | |
| "content": "Read all article files in 0.0.3 draft", | |
| "status": "in_progress", | |
| "activeForm": "Reading all article files in 0.0.3 draft" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Read archive versions (0.0.0, 0.0.1, 0.0.2) for context", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Reading archive versions for context" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Read Rocq and Lean source code for consistency check", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Reading Rocq and Lean source code" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Check for errors and inconsistencies in 0.0.3 draft", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Checking for errors and inconsistencies" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Add changelog section to 0.0.3 draft with links to all versions", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Adding changelog section" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Commit and push changes", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Committing and pushing changes" | |
| }, | |
| { | |
| "content": "Run local CI checks and finalize PR", | |
| "status": "pending", | |
| "activeForm": "Running CI checks and finalizing PR" | |
| } | |
| ], | |
| "verificationNudgeNeeded": false | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:31.188Z] [INFO] [stdout-guard] [log_9e894b] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [2026-04-01T21:10:31.189Z] [INFO] [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'f450c11e-de98-4b01-be99-8addee967cb9', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:33.001Z] [INFO] [stdout-guard] [log_9e894b, request-id: "req_011CZdjjtcoGjokwavoPqEKh"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 1813ms | |
| [2026-04-01T21:10:33.002Z] [INFO] [stdout-guard] [log_9e894b] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94bcfca4dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:32 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjjtcoGjokwavoPqEKh', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=1692', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [2026-04-01T21:10:33.002Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '1689', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [2026-04-01T21:10:33.003Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:33.003Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 1813 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:33.004Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:32 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [2026-04-01T21:10:33.004Z] [INFO] [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [2026-04-01T21:10:33.005Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [2026-04-01T21:10:33.006Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:10:33.006Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjjtcoGjokwavoPqEKh', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '1689', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=1692', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=JPu0niZgiO.DC0KM.IEQIljkPUInI8YfSgjfQe9UI7o-1775077831.1979394-1.0.1.1-KSbfiohjEMcVQSBT.z4MbCNlk4VsK0QuB_u420JuiBM; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [2026-04-01T21:10:33.006Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94bcfca4dbd7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:33.006Z] [INFO] [stdout-guard] [log_9e894b] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 1816 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:33.467Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Let me read the article files and archive versions in parallel." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "35e2efa0-50f8-421e-9477-811b3dc725b0" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:34.008Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_0173MkBs52nRzfC7NGfXqBRg", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/01-header.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4c4e5906-7c52-4397-9e3b-e3d62d5f8313" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:34.830Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_0173MkBs52nRzfC7NGfXqBRg", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t# Мета-теория связей 0.0.3\n2\t\n3\t**Автор:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n4\t\n5\t**Тип:** Перевод\n6\t\n7\t**Оригинальная статья:** [Vasily Solopov, Roman Vertushkin, Ivan Glazunov, Konstantin Diachenko](https://habr.com/en/articles/895896)\n8\t\n9\t**Основа:** Перевод версии 0.0.2 с английского на русский\n10\t\n11\t---\n12\t\n13\tВ прошлое первое апреля, как вы могли догадаться, мы пошутили. Пора это исправить, и теперь $100\\\\%$ всё серьёзно.\n14\t\n15\t#### TL;DR (too long; didn't read)\n16\t\n17\tВ этой статье много букв, но её можно записать всего 4-мя символами [теории множеств](https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_множеств):\n18\t\n19\t> $\\displaystyle R \\to R^2$\n20\t\n21\tВсё остальное следствие из них.\n22\t\n23\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "99333d23-a8f7-4eab-b36d-1bc8b4be4620", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:34.016Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/01-header.md", | |
| "content": "# Мета-теория связей 0.0.3\n\n**Автор:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n\n**Тип:** Перевод\n\n**Оригинальная статья:** [Vasily Solopov, Roman Vertushkin, Ivan Glazunov, Konstantin Diachenko](https://habr.com/en/articles/895896)\n\n**Основа:** Перевод версии 0.0.2 с английского на русский\n\n---\n\nВ прошлое первое апреля, как вы могли догадаться, мы пошутили. Пора это исправить, и теперь $100\\\\%$ всё серьёзно.\n\n#### TL;DR (too long; didn't read)\n\nВ этой статье много букв, но её можно записать всего 4-мя символами [теории множеств](https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_множеств):\n\n> $\\displaystyle R \\to R^2$\n\nВсё остальное следствие из них.\n\n", | |
| "numLines": 23, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 23 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:34.920Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01DhuzKkgVGhYyqXy1cEfn8o", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/02-overview.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "67dac4d9-f6b6-4095-b6da-7c7fdff3c95a" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.304Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01DhuzKkgVGhYyqXy1cEfn8o", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t## Обзор\n2\t\n3\tЭта статья в первую очередь ориентирована на программистов и математиков, но мы постарались сделать её доступной для всех, кому интересны представленные идеи. Мы убеждены, что обсуждаемые здесь концепции могут послужить источником вдохновения для самых разных научных дисциплин.\n4\t\n5\tНашей целью было создать самодостаточный текст, который проведёт вас через каждую тему в ясном, логическом порядке. В статье вы найдёте ссылки на [Википедию](https://www.wikipedia.org) для тех, кто захочет подробнее изучить конкретные термины или понятия — но это совершенно необязательно. Текст рассчитан на последовательное чтение от начала до конца.\n6\t\n7\tКаждый символ и формула объяснены по отдельности, с краткими определениями там, где это необходимо. Мы также добавили иллюстрации для наглядного представления ключевых идей. Если что-то останется непонятным, пожалуйста, сообщите нам, чтобы мы могли это улучшить.\n8\t\n9\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "54cf72f5-3266-41ec-b1e4-419931aaff18", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:34.924Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/02-overview.md", | |
| "content": "## Обзор\n\nЭта статья в первую очередь ориентирована на программистов и математиков, но мы постарались сделать её доступной для всех, кому интересны представленные идеи. Мы убеждены, что обсуждаемые здесь концепции могут послужить источником вдохновения для самых разных научных дисциплин.\n\nНашей целью было создать самодостаточный текст, который проведёт вас через каждую тему в ясном, логическом порядке. В статье вы найдёте ссылки на [Википедию](https://www.wikipedia.org) для тех, кто захочет подробнее изучить конкретные термины или понятия — но это совершенно необязательно. Текст рассчитан на последовательное чтение от начала до конца.\n\nКаждый символ и формула объяснены по отдельности, с краткими определениями там, где это необходимо. Мы также добавили иллюстрации для наглядного представления ключевых идей. Если что-то останется непонятным, пожалуйста, сообщите нам, чтобы мы могли это улучшить.\n\n", | |
| "numLines": 9, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 9 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.316Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01EoXU56Js6sdqEfDxLrn564", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/index.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "91e63e55-5acb-4ce7-9005-8fa93fedca73" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.694Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01EoXU56Js6sdqEfDxLrn564", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t# Мета-теория связей 0.0.3\n2\t\n3\tСтатья разделена на секции для удобства работы с отдельными частями.\n4\t\n5\t## Содержание\n6\t\n7\t1. [Заголовок и введение](01-header.md)\n8\t2. [Обзор](02-overview.md)\n9\t3. [Сравнение теорий](03-theory-comparison.md)\n10\t4. [Математическое введение в теорию связей](04-mathematical-introduction.md)\n11\t5. [Проекция теории связей в теорию типов (Rocq и Lean)](05-type-theory-projection.md)\n12\t6. [Практическая реализация](06-practical-implementation.md)\n13\t7. [Заключение](07-conclusion.md)\n14\t8. [Последовательности и множества, определённые в терминах связей](08-sequences-and-sets.md)\n15\t9. [Теория связей как мета-теория](09-meta-theory.md)\n16\t\n17\t## Исходный код\n18\t\n19\tФормальные определения, функции преобразования, леммы и примеры доступны на двух языках:\n20\t\n21\t- **Rocq** (ранее Coq): [`src/rocq/`](../src/rocq/)\n22\t- **Lean 4**: [`src/lean/`](../src/lean/)\n23\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "d2e6604f-afd5-47e1-93a3-9f25d603b781", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:35.320Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/index.md", | |
| "content": "# Мета-теория связей 0.0.3\n\nСтатья разделена на секции для удобства работы с отдельными частями.\n\n## Содержание\n\n1. [Заголовок и введение](01-header.md)\n2. [Обзор](02-overview.md)\n3. [Сравнение теорий](03-theory-comparison.md)\n4. [Математическое введение в теорию связей](04-mathematical-introduction.md)\n5. [Проекция теории связей в теорию типов (Rocq и Lean)](05-type-theory-projection.md)\n6. [Практическая реализация](06-practical-implementation.md)\n7. [Заключение](07-conclusion.md)\n8. [Последовательности и множества, определённые в терминах связей](08-sequences-and-sets.md)\n9. [Теория связей как мета-теория](09-meta-theory.md)\n\n## Исходный код\n\nФормальные определения, функции преобразования, леммы и примеры доступны на двух языках:\n\n- **Rocq** (ранее Coq): [`src/rocq/`](../src/rocq/)\n- **Lean 4**: [`src/lean/`](../src/lean/)\n", | |
| "numLines": 23, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 23 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.702Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01VRSjdaJxJHocBVvtrduN16", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/07-conclusion.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "33d1c1d7-c466-436f-8a3a-eee4ba5d8bd8" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.914Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01VRSjdaJxJHocBVvtrduN16", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t## Заключение\n2\t\n3\tВ этой статье мы рассмотрели математический базис реляционной алгебры и теории графов, а также изложили определения теории связей в терминах теории множеств и спроецировали их в теорию типов. Мы также определили набор функций и лемм, необходимых для доказательства возможности эквивалентного преобразования из любого кортежа/последовательности во вложенные связи-дуплеты и обратно. А значит, достаточно только одной формулы для представления любого возможного типа информации:\n4\t\n5\t> $\\displaystyle R \\to R^2$\n6\t\n7\tТаким образом, это является основой для проверки гипотезы о том, что связями-дуплетами можно представить любую другую структуру данных. Иными словами, связей-дуплетов достаточно, чтобы представлять любые таблицы, графы, строки, массивы, списки, числа, звук, картинки, видео и многое другое.\n8\t\n9\tЕщё одно следствие этого доказательства — мы можем представить ленту машины Тьюринга, используя только связи-дуплеты. Это означает, что связи могут быть столь же мощными, как машина Тьюринга, в своей ёмкости хранения. То есть мы можем использовать связи для всех случаев, где используется машина Тьюринга. Но при этом нет необходимости пытаться уместить данные в нули и единицы, не нужно ломать над этим голову. Потому что в связях «алфавит» по сути неограничен, и вы можете добавить любое количество связей, присвоить им любой нужный смысл и связать или соединить их любым необходимым образом. Обычно это означает, что ваша концепция, объект или вещь из реального или абстрактного мира будет отображена в связи один к одному или максимально близко к оригиналу, что иногда невозможно при традиционных методах.\n10\t\n11\tМы продолжаем делать успехи в синхронизации смысла между нашими тремя проектами и между людьми из нашего ассоциативного сообщества. Эти проекты призваны принести ассоциативность в мир и сделать её полезной для человечества. Эта статья является очередной итерацией нашего обсуждения, позволяющей нам договориться о едином смысле слов и терминов в рамках общей ассоциативной теории. Мы верим, что эта теория может стать метаязыком, который уже используется людьми и машинами для коммуникации.\n12\t\n13\tС каждым следующим уточнением мы будем на шаг ближе к тому, чтобы разговаривать на одном языке и делать эту идею понятнее для окружающих. Эта теория также пригодится для различных оптимизаций в разрабатываемых реализациях ассоциативности, а в будущем — и для разработки ассоциативных чипов (или сопроцессоров) для ускорения операций над данными, представленными связями.\n14\t\n15\t### Планы на будущее\n16\t\n17\tВ данной статье была продемонстрирована лишь малая часть всех наработок по теории связей, которые накопились за несколько лет работы и исследований. В следующих статьях постепенно будут раскрыты и другие проекции теории связей в терминах иных теорий, таких как реляционная алгебра, теория графов, а также рассмотрение в терминах теории типов без использования теории множеств напрямую, а также разбор отличий от [ассоциативной модели данных Саймона Вильямса](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[3]](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf).\n18\t\n19\tМы также планируем спроецировать теорию связей в саму себя, показав, что она может использоваться как мета-теория. Это также откроет дверь для проекции теории множеств и теории типов в теорию связей, что означает завершение цикла определения (теория связей определяется в теории множеств, которая сама может быть определена в теории связей). Мы также сможем сравнить теорию множеств, теорию типов, теорию графов, реляционную алгебру и теорию связей, что поможет нам проверить эквивалентность этих теорий или, по крайней мере, получить точную биективную функцию преобразования между ними.\n20\t\n21\tТакже планируется представить чёткую и единую терминологию теории связей, её основные постулаты, аспекты и так далее. Текущий прогресс по разработке теории можно наблюдать [в репозитории deep-theory](https://github.com/deep-foundation/deep-theory).\n22\t\n23\tЧтобы не пропустить обновления, рекомендуем подписаться на [блог Deep.Foundation](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation) здесь или уже сейчас посмотреть наши [наработки на GitHub](https://github.com/deep-foundation), или напрямую связаться с нами в [нашем публичном чате в Telegram](https://t.me/unilinkness) (особенно если вы боитесь, что вас заминусуют в комментариях).\n24\t\n25\tБудем рады любой вашей обратной связи — что здесь на Хабре, что на GitHub или в Telegram. Вы также можете поучаствовать в разработке теории или ускорить её развитие любым взаимодействием с нами.\n26\t\n27\t### Демо CLI\n28\t\n29\tТеперь вы можете получить представление о том, как работает ассоциативная теория, используя наш [инструмент демо CLI](https://github.com/link-foundation/link-cli), построенный на [нотации связей](https://github.com/linksplatform/Protocols.Lino) и [хранилище связей-дуплетов](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets) из проекта [LinksPlatform](https://github.com/linksplatform). [Нотация связей](https://github.com/linksplatform/Protocols.Lino) — это язык для данных, выраженных исключительно в связях и ссылках. [Дуплеты](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets) — это движок базы данных, написанный на C# с нуля для поддержки исключительно ассоциативного хранения и преобразований.\n30\t\n31\tВ этом демо мы опираемся на нотацию связей для создания диалекта, способного описать единую универсальную операцию — подстановку. Как и в случае с унификацией типов данных, также возможно унифицировать создание, чтение, обновление и удаление в единую операцию подстановки. Это аналогично единственной операции из [алгоритма Маркова](https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Маркова), который доказанно является [полным по Тьюрингу](https://ru.wikipedia.org/wiki/Полнота_по_Тьюрингу).\n32\t\n33\t\n34\t\n35\t**Рис. 11.** На этом изображении вы можете видеть создание двух связей `(1: 1 1)` и `(2: 2 2)`; обновление первой связи до `(1: 1 2)`; обновление/подстановку с использованием переменных для обмена источников и приёмников каждой связи; и удаление всех связей с помощью паттерна `(* *)`.\n36\t\n37\t### Визуальные демо\n38\t\n39\t\n40\t\n41\t**Рис. 12.** Дизайнер чертежей связей, построенный поверх настраиваемого сплайна: [konard.github.io/links-visuals/blueprint.html](http://konard.github.io/links-visuals/blueprint.html) (перемещайте контрольные точки сплайна, представляющего связь)\n42\t\n43\t\n44\t\n45\t**Рис. 13.** Фрактал типа [H-дерево](https://en.wikipedia.org/wiki/H_tree), построенный с помощью связей, представленных прямыми стрелками: [konard.github.io/links-visuals/H-fractal.html](https://konard.github.io/links-visuals/H-fractal.html) (нажмите в любом месте для итерации фрактала)\n46\t\n47\t### P.S.\n48\t\n49\tЭта и предыдущие статьи будут обновляться по мере развития и дополнения теории связей в течение следующих 6 месяцев.\n50\t\n51\t### P.S.S.\n52\t\n53\tЕсли вы стали фанатом теории связей, предлагаем распространять в социальных сетях эту формулу как мемо-вирус.\n54\t\n55\tСимволами юникода:\n56\t\n57\t> R ↦ R²\n58\t\n59\tИспользуя LaTeX:\n60\t\n61\t> R \\to R^2\n62\t\n63\tКоторый преобразуется в SVG (нажимается):\n64\t\n65\t> $\\displaystyle R \\to R^2$\n66\t\n67\t### Ссылки\n68\t\n69\t1. Edgar F. Codd, IBM Research Laboratory, San Jose, California, June 1970, [\"Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.\", paragraph 1.3., page 379](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n70\t2. Bender, Edward A.; Williamson, S. Gill (2010). [\"Lists, Decisions and Graphs. With an Introduction to Probability.\", section 2, definition 6, page 161](https://books.google.com/books?id=vaXv_yhefG8C)\n71\t3. Simon Williams, Great Britain (1988), [The Associative Model Of Data](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf)\n72\t4. Homan, J. V., & Kovacs, P. J. (2009). [A Comparison of the Relational Database Model and the Associative Database Model](https://www.researchgate.net/publication/255670856_A_COMPARISON_OF_THE_RELATIONAL_DATABASE_MODEL_AND_THE_ASSOCIATIVE_DATABASE_MODEL). Issues in Information Systems, X(1), 208.\n73\t5. Simon Williams (2001). [The Associative Model of Data](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf). Journal of Database Marketing, 8(4), 336–359.\n74\t\n75\t---\n76\t\n77\t**Теги:** метатеория, теория связей, реляционная теория, ассоциативная теория, математика, теория множеств, теория типов, теория графов, реляционная алгебра, ассоциативная модель данных\n78\t\n79\t**Хабы:** [Data Engineering](https://habr.com/ru/hubs/data_engineering/), [Open source](https://habr.com/ru/hubs/open_source/), [Математика](https://habr.com/ru/hubs/maths/), [Ненормальное программирование](https://habr.com/ru/hubs/crazydev/), [Программирование](https://habr.com/ru/hubs/programming/)\n80\t\n81\t**Автор:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n82\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "976b0bfa-6b2b-4fe6-a0ca-d1424e8a22d2", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:35.706Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/07-conclusion.md", | |
| "content": "## Заключение\n\nВ этой статье мы рассмотрели математический базис реляционной алгебры и теории графов, а также изложили определения теории связей в терминах теории множеств и спроецировали их в теорию типов. Мы также определили набор функций и лемм, необходимых для доказательства возможности эквивалентного преобразования из любого кортежа/последовательности во вложенные связи-дуплеты и обратно. А значит, достаточно только одной формулы для представления любого возможного типа информации:\n\n> $\\displaystyle R \\to R^2$\n\nТаким образом, это является основой для проверки гипотезы о том, что связями-дуплетами можно представить любую другую структуру данных. Иными словами, связей-дуплетов достаточно, чтобы представлять любые таблицы, графы, строки, массивы, списки, числа, звук, картинки, видео и многое другое.\n\nЕщё одно следствие этого доказательства — мы можем представить ленту машины Тьюринга, используя только связи-дуплеты. Это означает, что связи могут быть столь же мощными, как машина Тьюринга, в своей ёмкости хранения. То есть мы можем использовать связи для всех случаев, где используется машина Тьюринга. Но при этом нет необходимости пытаться уместить данные в нули и единицы, не нужно ломать над этим голову. Потому что в связях «алфавит» по сути неограничен, и вы можете добавить любое количество связей, присвоить им любой нужный смысл и связать или соединить их любым необходимым образом. Обычно это означает, что ваша концепция, объект или вещь из реального или абстрактного мира будет отображена в связи один к одному или максимально близко к оригиналу, что иногда невозможно при традиционных методах.\n\nМы продолжаем делать успехи в синхронизации смысла между нашими тремя проектами и между людьми из нашего ассоциативного сообщества. Эти проекты призваны принести ассоциативность в мир и сделать её полезной для человечества. Эта статья является очередной итерацией нашего обсуждения, позволяющей нам договориться о едином смысле слов и терминов в рамках общей ассоциативной теории. Мы верим, что эта теория может стать метаязыком, который уже используется людьми и машинами для коммуникации.\n\nС каждым следующим уточнением мы будем на шаг ближе к тому, чтобы разговаривать на одном языке и делать эту идею понятнее для окружающих. Эта теория также пригодится для различных оптимизаций в разрабатываемых реализациях ассоциативности, а в будущем — и для разработки ассоциативных чипов (или сопроцессоров) для ускорения операций над данными, представленными связями.\n\n### Планы на будущее\n\nВ данной статье была продемонстрирована лишь малая часть всех наработок по теории связей, которые накопились за несколько лет работы и исследований. В следующих статьях постепенно будут раскрыты и другие проекции теории связей в терминах иных теорий, таких как реляционная алгебра, теория графов, а также рассмотрение в терминах теории типов без использования теории множеств напрямую, а также разбор отличий от [ассоциативной модели данных Саймона Вильямса](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[3]](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf).\n\nМы также планируем спроецировать теорию связей в саму себя, показав, что она может использоваться как мета-теория. Это также откроет дверь для проекции теории множеств и теории типов в теорию связей, что означает завершение цикла определения (теория связей определяется в теории множеств, которая сама может быть определена в теории связей). Мы также сможем сравнить теорию множеств, теорию типов, теорию графов, реляционную алгебру и теорию связей, что поможет нам проверить эквивалентность этих теорий или, по крайней мере, получить точную биективную функцию преобразования между ними.\n\nТакже планируется представить чёткую и единую терминологию теории связей, её основные постулаты, аспекты и так далее. Текущий прогресс по разработке теории можно наблюдать [в репозитории deep-theory](https://github.com/deep-foundation/deep-theory).\n\nЧтобы не пропустить обновления, рекомендуем подписаться на [блог Deep.Foundation](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation) здесь или уже сейчас посмотреть наши [наработки на GitHub](https://github.com/deep-foundation), или напрямую связаться с нами в [нашем публичном чате в Telegram](https://t.me/unilinkness) (особенно если вы боитесь, что вас заминусуют в комментариях).\n\nБудем рады любой вашей обратной связи — что здесь на Хабре, что на GitHub или в Telegram. Вы также можете поучаствовать в разработке теории или ускорить её развитие любым взаимодействием с нами.\n\n### Демо CLI\n\nТеперь вы можете получить представление о том, как работает ассоциативная теория, используя наш [инструмент демо CLI](https://github.com/link-foundation/link-cli), построенный на [нотации связей](https://github.com/linksplatform/Protocols.Lino) и [хранилище связей-дуплетов](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets) из проекта [LinksPlatform](https://github.com/linksplatform). [Нотация связей](https://github.com/linksplatform/Protocols.Lino) — это язык для данных, выраженных исключительно в связях и ссылках. [Дуплеты](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets) — это движок базы данных, написанный на C# с нуля для поддержки исключительно ассоциативного хранения и преобразований.\n\nВ этом демо мы опираемся на нотацию связей для создания диалекта, способного описать единую универсальную операцию — подстановку. Как и в случае с унификацией типов данных, также возможно унифицировать создание, чтение, обновление и удаление в единую операцию подстановки. Это аналогично единственной операции из [алгоритма Маркова](https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_Маркова), который доказанно является [полным по Тьюрингу](https://ru.wikipedia.org/wiki/Полнота_по_Тьюрингу).\n\n\n\n**Рис. 11.** На этом изображении вы можете видеть создание двух связей `(1: 1 1)` и `(2: 2 2)`; обновление первой связи до `(1: 1 2)`; обновление/подстановку с использованием переменных для обмена источников и приёмников каждой связи; и удаление всех связей с помощью паттерна `(* *)`.\n\n### Визуальные демо\n\n\n\n**Рис. 12.** Дизайнер чертежей связей, построенный поверх настраиваемого сплайна: [konard.github.io/links-visuals/blueprint.html](http://konard.github.io/links-visuals/blueprint.html) (перемещайте контрольные точки сплайна, представляющего связь)\n\n\n\n**Рис. 13.** Фрактал типа [H-дерево](https://en.wikipedia.org/wiki/H_tree), построенный с помощью связей, представленных прямыми стрелками: [konard.github.io/links-visuals/H-fractal.html](https://konard.github.io/links-visuals/H-fractal.html) (нажмите в любом месте для итерации фрактала)\n\n### P.S.\n\nЭта и предыдущие статьи будут обновляться по мере развития и дополнения теории связей в течение следующих 6 месяцев.\n\n### P.S.S.\n\nЕсли вы стали фанатом теории связей, предлагаем распространять в социальных сетях эту формулу как мемо-вирус.\n\nСимволами юникода:\n\n> R ↦ R²\n\nИспользуя LaTeX:\n\n> R \\to R^2\n\nКоторый преобразуется в SVG (нажимается):\n\n> $\\displaystyle R \\to R^2$\n\n### Ссылки\n\n1. Edgar F. Codd, IBM Research Laboratory, San Jose, California, June 1970, [\"Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.\", paragraph 1.3., page 379](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n2. Bender, Edward A.; Williamson, S. Gill (2010). [\"Lists, Decisions and Graphs. With an Introduction to Probability.\", section 2, definition 6, page 161](https://books.google.com/books?id=vaXv_yhefG8C)\n3. Simon Williams, Great Britain (1988), [The Associative Model Of Data](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf)\n4. Homan, J. V., & Kovacs, P. J. (2009). [A Comparison of the Relational Database Model and the Associative Database Model](https://www.researchgate.net/publication/255670856_A_COMPARISON_OF_THE_RELATIONAL_DATABASE_MODEL_AND_THE_ASSOCIATIVE_DATABASE_MODEL). Issues in Information Systems, X(1), 208.\n5. Simon Williams (2001). [The Associative Model of Data](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf). Journal of Database Marketing, 8(4), 336–359.\n\n---\n\n**Теги:** метатеория, теория связей, реляционная теория, ассоциативная теория, математика, теория множеств, теория типов, теория графов, реляционная алгебра, ассоциативная модель данных\n\n**Хабы:** [Data Engineering](https://habr.com/ru/hubs/data_engineering/), [Open source](https://habr.com/ru/hubs/open_source/), [Математика](https://habr.com/ru/hubs/maths/), [Ненормальное программирование](https://habr.com/ru/hubs/crazydev/), [Программирование](https://habr.com/ru/hubs/programming/)\n\n**Автор:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n", | |
| "numLines": 82, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 82 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.922Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01QMVdpt2zhFDJfPXtHr44jC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_0158n2PcSYbfoYxBfxaG7gvw", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/09-meta-theory.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 373, | |
| "cache_read_input_tokens": 25016, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 373 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4d9085c7-f842-4006-90b0-580426a7db0e" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.937Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_0158n2PcSYbfoYxBfxaG7gvw", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t### Теория связей как мета-теория\n2\t\n3\tВ предыдущем разделе мы определили последовательности и множества в терминах связей-дуплетов. Теперь мы делаем ключевой шаг: **переопределяем начальные термины теории связей** (связи и ссылки) **в терминах этих же последовательностей и множеств**, которые сами определены через связи.\n4\t\n5\tЭто замыкает цикл определений и демонстрирует, что теория связей является **мета-теорией** — теорией, способной определять свои собственные основания через свои же конструкции.\n6\t\n7\t#### Цикл определений\n8\t\n9\tФормально цикл определений выглядит следующим образом:\n10\t\n11\t**Уровень 0 (базовый):**\n12\t\n13\t> $\\displaystyle Reference := \\mathbb{N}_0, \\quad Duplet := Reference \\times Reference, \\quad Network : Reference \\to Duplet$\n14\t\n15\t**Уровень 1 (последовательности через связи):**\n16\t\n17\t> $\\displaystyle LinkSequence := Reference$\n18\t\n19\tПоследовательность — это ссылка на корень дерева связей-дуплетов, хранимого в сети. Каждый внутренний узел — дуплет $(ссылка\\_на\\_левое, ссылка\\_на\\_правое)$, листья — элементы последовательности. Например: $[1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))$, хранится в математической нотации как $5 \\to (1, 2),\\ 6 \\to (3, 4),\\ 7 \\to (5, 6)$ или в [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)`.\n20\t\n21\t**Уровень 2 (множества через последовательности):**\n22\t\n23\t> $\\displaystyle LinkSet := Reference\\ |\\ IsOrderedUniqueSequence(листья)$\n24\t\n25\tМножества — это ссылки на деревья связей с инвариантом: листья образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n26\t\n27\t**Уровень 3 (мета-определения через множества):**\n28\t\n29\t> $\\displaystyle MetaReference := Reference, \\quad MetaDuplet := MetaReference \\times MetaReference, \\quad MetaNetwork : MetaReference \\to MetaDuplet$\n30\t\n31\tМета-ссылка — это элемент множества, хранимого в сети. Мета-дуплет — пара мета-ссылок. Мета-сеть — функция из мета-ссылок в мета-дуплеты.\n32\t\n33\t**Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0**, но определён через конструкции Уровней 1 и 2, которые сами определены через Уровень 0. Цикл замкнут.\n34\t\n35\t#### Все мета-термины как связи\n36\t\n37\tЗамечательное свойство теории связей состоит в том, что все мета-термины могут быть описаны в терминах связи ($L$) — центрального понятия, введённого в самой теории.\n38\t\n39\t**Мета-ссылка как связь.** Поскольку ссылка ($r ∈ R$) — это связь нулевой размерности $r ≡ (r, ())$, мета-ссылка (MetaReference), будучи элементом множества ссылок, также является связью. Более того, MetaReference — это связь произвольной размерности, все ссылки которой указывают на неё саму: это связь, определяющая себя через себя.\n40\t\n41\t**Мета-сеть как мета-последовательность.** Мета-сеть (MetaNetwork) — это функция $MetaReference \\to MetaDuplet$, которая может быть представлена как последовательность мета-дуплетов (MetaNetworkList). Эта последовательность, в свою очередь, является мета-последовательностью (MetaSequence) — деревом связей-дуплетов в сети. А мета-последовательность — это ссылка на корень дерева, то есть снова связь.\n42\t\n43\t**Все мета-термины описываются через связи.** Таким образом:\n44\t- MetaReference — это связь (нулевой размерности, с самоссылкой)\n45\t- MetaDuplet — это связь (двумерная, пара мета-ссылок)\n46\t- MetaNetwork — это связь связей (последовательность связей, которая сама является связью)\n47\t\n48\tВсе термины, необходимые для введения теории связей, описываются как связи — термин, введённый в самой теории связей. Это означает, что теория связей является **полностью самодостаточной**: она определяет свои основания через свои же конструкции.\n49\t\n50\t#### Формализация в Rocq и Lean\n51\t\n52\t##### Rocq\n53\t\n54\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v)\n55\t\n56\t```rocq\n57\tRequire Import NetworkDefinitions.\n58\tRequire Import NetworkConversions.\n59\tRequire Import SequenceDefinitions.\n60\tRequire Import SetDefinitions.\n61\tRequire Import SetSequenceEquivalence.\n62\t\n63\t(* Мета-ссылка: элемент множества, определённого через связи-дуплеты *)\n64\tDefinition MetaReference := Reference.\n65\t\n66\t(* Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети *)\n67\tDefinition MetaReferenceSpace := LinkSet.\n68\t\n69\t(* Мета-дуплет: пара мета-ссылок *)\n70\tDefinition MetaDuplet := prod MetaReference MetaReference.\n71\t\n72\t(* Мета-сеть *)\n73\tDefinition MetaNetwork := MetaReference -> MetaDuplet.\n74\t\n75\t(* Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов *)\n76\tDefinition MetaNetworkList := list MetaDuplet.\n77\t\n78\t(* Создание мета-пространства ссылок в сети *)\n79\tDefinition MakeMetaReferenceSpace (size : nat) (offset : nat)\n80\t : option (MetaReferenceSpace * NetworkDupletList) :=\n81\t ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset.\n82\t\n83\t(* ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n84\t Любая мета-сеть может быть представлена\n85\t как обычная сеть дуплетов *)\n86\tTheorem meta_network_is_duplet_network :\n87\t forall (net : MetaNetworkList),\n88\t MetaNetworkToDupletList net = net.\n89\t\n90\t(* Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы *)\n91\tTheorem meta_reference_space_elements_valid : forall (size : nat),\n92\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)).\n93\t```\n94\t\n95\t##### Lean\n96\t\n97\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean)\n98\t\n99\t```lean\n100\timport NetworkDefinitions\n101\timport NetworkConversions\n102\timport SequenceDefinitions\n103\timport SetDefinitions\n104\timport SetSequenceEquivalence\n105\t\n106\topen SetSequenceEquivalence\n107\t\n108\t-- Мета-ссылка: элемент множества, определённого через связи-дуплеты\n109\tabbrev MetaReference := Reference\n110\t\n111\t-- Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети\n112\tabbrev MetaReferenceSpace := LinkSet\n113\t\n114\t-- Мета-дуплет: пара мета-ссылок\n115\tabbrev MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n116\t\n117\t-- Мета-сеть\n118\tabbrev MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n119\t\n120\t-- Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов\n121\tabbrev MetaNetworkList := List MetaDuplet\n122\t\n123\t-- ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n124\t-- Любая мета-сеть может быть представлена\n125\t-- как обычная сеть дуплетов\n126\ttheorem meta_network_is_duplet_network :\n127\t ∀ (net : MetaNetworkList),\n128\t MetaNetworkToDupletList net = net\n129\t\n130\t-- Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы\n131\ttheorem meta_reference_space_elements_valid (size : Nat) :\n132\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size))\n133\t```\n134\t\n135\t#### Последствия и перспективы\n136\t\n137\tФормальное замыкание цикла определений имеет глубокие последствия:\n138\t\n139\t1. **Самоописание.** Теория связей может определять свои собственные начальные термины (связи и ссылки) через конструкции, построенные из этих же терминов. Это свойство характерно для мета-теорий.\n140\t\n141\t2. **Определение теории множеств через теорию связей.** Поскольку множества формально определены как деревья связей-дуплетов с инвариантом упорядоченности, теория связей содержит в себе (по крайней мере, конечную) теорию множеств. Это открывает путь к проекции теории множеств *в* теорию связей, а не только *из* неё.\n142\t\n143\t3. **Замыкание цикла с теорией типов.** Теория связей определена в терминах теории множеств (через $R \\subseteq \\mathbb{N}_0$), теория множеств определена через теорию типов (в Rocq/Lean), а теория типов использует множества и последовательности, которые мы определили через связи. Цикл замкнут на трёх уровнях.\n144\t\n145\t4. **Унификация.** Связи-дуплеты ($R \\to R^2$) достаточны для представления последовательностей, множеств и, как следствие, самих связей на мета-уровне. Это подтверждает универсальность формулы:\n146\t\n147\t> $\\displaystyle R \\to R^2$\n148\t\n149\tВ будущих работах мы планируем расширить этот подход, показав полную проекцию теории множеств и теории типов в теорию связей, а также формально доказать биективность преобразований между этими теориями.\n150\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "5dc44c3e-8fca-40d6-a5cf-0bdfebf2480f", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:35.924Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/09-meta-theory.md", | |
| "content": "### Теория связей как мета-теория\n\nВ предыдущем разделе мы определили последовательности и множества в терминах связей-дуплетов. Теперь мы делаем ключевой шаг: **переопределяем начальные термины теории связей** (связи и ссылки) **в терминах этих же последовательностей и множеств**, которые сами определены через связи.\n\nЭто замыкает цикл определений и демонстрирует, что теория связей является **мета-теорией** — теорией, способной определять свои собственные основания через свои же конструкции.\n\n#### Цикл определений\n\nФормально цикл определений выглядит следующим образом:\n\n**Уровень 0 (базовый):**\n\n> $\\displaystyle Reference := \\mathbb{N}_0, \\quad Duplet := Reference \\times Reference, \\quad Network : Reference \\to Duplet$\n\n**Уровень 1 (последовательности через связи):**\n\n> $\\displaystyle LinkSequence := Reference$\n\nПоследовательность — это ссылка на корень дерева связей-дуплетов, хранимого в сети. Каждый внутренний узел — дуплет $(ссылка\\_на\\_левое, ссылка\\_на\\_правое)$, листья — элементы последовательности. Например: $[1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))$, хранится в математической нотации как $5 \\to (1, 2),\\ 6 \\to (3, 4),\\ 7 \\to (5, 6)$ или в [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)`.\n\n**Уровень 2 (множества через последовательности):**\n\n> $\\displaystyle LinkSet := Reference\\ |\\ IsOrderedUniqueSequence(листья)$\n\nМножества — это ссылки на деревья связей с инвариантом: листья образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n\n**Уровень 3 (мета-определения через множества):**\n\n> $\\displaystyle MetaReference := Reference, \\quad MetaDuplet := MetaReference \\times MetaReference, \\quad MetaNetwork : MetaReference \\to MetaDuplet$\n\nМета-ссылка — это элемент множества, хранимого в сети. Мета-дуплет — пара мета-ссылок. Мета-сеть — функция из мета-ссылок в мета-дуплеты.\n\n**Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0**, но определён через конструкции Уровней 1 и 2, которые сами определены через Уровень 0. Цикл замкнут.\n\n#### Все мета-термины как связи\n\nЗамечательное свойство теории связей состоит в том, что все мета-термины могут быть описаны в терминах связи ($L$) — центрального понятия, введённого в самой теории.\n\n**Мета-ссылка как связь.** Поскольку ссылка ($r ∈ R$) — это связь нулевой размерности $r ≡ (r, ())$, мета-ссылка (MetaReference), будучи элементом множества ссылок, также является связью. Более того, MetaReference — это связь произвольной размерности, все ссылки которой указывают на неё саму: это связь, определяющая себя через себя.\n\n**Мета-сеть как мета-последовательность.** Мета-сеть (MetaNetwork) — это функция $MetaReference \\to MetaDuplet$, которая может быть представлена как последовательность мета-дуплетов (MetaNetworkList). Эта последовательность, в свою очередь, является мета-последовательностью (MetaSequence) — деревом связей-дуплетов в сети. А мета-последовательность — это ссылка на корень дерева, то есть снова связь.\n\n**Все мета-термины описываются через связи.** Таким образом:\n- MetaReference — это связь (нулевой размерности, с самоссылкой)\n- MetaDuplet — это связь (двумерная, пара мета-ссылок)\n- MetaNetwork — это связь связей (последовательность связей, которая сама является связью)\n\nВсе термины, необходимые для введения теории связей, описываются как связи — термин, введённый в самой теории связей. Это означает, что теория связей является **полностью самодостаточной**: она определяет свои основания через свои же конструкции.\n\n#### Формализация в Rocq и Lean\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v)\n\n```rocq\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\nRequire Import SequenceDefinitions.\nRequire Import SetDefinitions.\nRequire Import SetSequenceEquivalence.\n\n(* Мета-ссылка: элемент множества, определённого через связи-дуплеты *)\nDefinition MetaReference := Reference.\n\n(* Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети *)\nDefinition MetaReferenceSpace := LinkSet.\n\n(* Мета-дуплет: пара мета-ссылок *)\nDefinition MetaDuplet := prod MetaReference MetaReference.\n\n(* Мета-сеть *)\nDefinition MetaNetwork := MetaReference -> MetaDuplet.\n\n(* Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов *)\nDefinition MetaNetworkList := list MetaDuplet.\n\n(* Создание мета-пространства ссылок в сети *)\nDefinition MakeMetaReferenceSpace (size : nat) (offset : nat)\n : option (MetaReferenceSpace * NetworkDupletList) :=\n ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset.\n\n(* ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n Любая мета-сеть может быть представлена\n как обычная сеть дуплетов *)\nTheorem meta_network_is_duplet_network :\n forall (net : MetaNetworkList),\n MetaNetworkToDupletList net = net.\n\n(* Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы *)\nTheorem meta_reference_space_elements_valid : forall (size : nat),\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)).\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean)\n\n```lean\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\nopen SetSequenceEquivalence\n\n-- Мета-ссылка: элемент множества, определённого через связи-дуплеты\nabbrev MetaReference := Reference\n\n-- Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети\nabbrev MetaReferenceSpace := LinkSet\n\n-- Мета-дуплет: пара мета-ссылок\nabbrev MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n\n-- Мета-сеть\nabbrev MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n-- Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов\nabbrev MetaNetworkList := List MetaDuplet\n\n-- ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n-- Любая мета-сеть может быть представлена\n-- как обычная сеть дуплетов\ntheorem meta_network_is_duplet_network :\n ∀ (net : MetaNetworkList),\n MetaNetworkToDupletList net = net\n\n-- Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы\ntheorem meta_reference_space_elements_valid (size : Nat) :\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size))\n```\n\n#### Последствия и перспективы\n\nФормальное замыкание цикла определений имеет глубокие последствия:\n\n1. **Самоописание.** Теория связей может определять свои собственные начальные термины (связи и ссылки) через конструкции, построенные из этих же терминов. Это свойство характерно для мета-теорий.\n\n2. **Определение теории множеств через теорию связей.** Поскольку множества формально определены как деревья связей-дуплетов с инвариантом упорядоченности, теория связей содержит в себе (по крайней мере, конечную) теорию множеств. Это открывает путь к проекции теории множеств *в* теорию связей, а не только *из* неё.\n\n3. **Замыкание цикла с теорией типов.** Теория связей определена в терминах теории множеств (через $R \\subseteq \\mathbb{N}_0$), теория множеств определена через теорию типов (в Rocq/Lean), а теория типов использует множества и последовательности, которые мы определили через связи. Цикл замкнут на трёх уровнях.\n\n4. **Унификация.** Связи-дуплеты ($R \\to R^2$) достаточны для представления последовательностей, множеств и, как следствие, самих связей на мета-уровне. Это подтверждает универсальность формулы:\n\n> $\\displaystyle R \\to R^2$\n\nВ будущих работах мы планируем расширить этот подход, показав полную проекцию теории множеств и теории типов в теорию связей, а также формально доказать биективность преобразований между этими теориями.\n", | |
| "numLines": 150, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 150 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:35.954Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3fb452] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:10:35.955Z] [INFO] [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '8ebfd8ad-d873-4729-b943-f3b234f7a404', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:37.999Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3fb452, request-id: "req_011CZdjkF1tNyDQg4EKek3Yg"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2045ms | |
| [2026-04-01T21:10:38.000Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3fb452] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94dacba2dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:37 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkF1tNyDQg4EKek3Yg', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=1921', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '1918', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:38.001Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 2045 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:38.002Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:37 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkF1tNyDQg4EKek3Yg', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:38.002Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '1918', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=1921', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=ElpXJP4qQ9tskT_qilJ3o6qZoXC9ezdJMj4PztEHU70-1775077835.9640932-1.0.1.1-W4W5aoutfEwARRJ_OlYd0i1UtT_T.foPSMxOz81jQoc; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94dacba2dbd7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [stdout-guard] [log_3fb452] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [2026-04-01T21:10:38.002Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2046 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:38.976Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Now let me read the remaining article files and source code files in parallel." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "ece3ceab-92ea-41aa-b838-99e841b65cf5" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:40.373Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_019JS618ctVrFZciGMD7uXTN", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/03-theory-comparison.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "93d6cbd4-9c31-404a-b982-af1c0fa4a2a6" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:40.377Z] [INFO] [stdout-guard] [log_b442f9] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [2026-04-01T21:10:40.378Z] [INFO] [stdout-guard] path: '/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { model: 'claude-opus-4-6', messages: [Array], tools: [] } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,token-counting-2024-11-01', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:40.589Z] [INFO] [stdout-guard] [log_b442f9, request-id: "req_011CZdjkZxfa7ACg7sMTtgpF"] post https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true succeeded with status 200 in 211ms | |
| [2026-04-01T21:10:40.590Z] [INFO] [stdout-guard] [log_b442f9] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94f68b11e7b1-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-length': '21', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:40 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkZxfa7ACg7sMTtgpF', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=75', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '73', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 211 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:40.591Z] [INFO] [stdout-guard] [log_b442f9] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: { input_tokens: 8359 }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 213 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:40.873Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_019JS618ctVrFZciGMD7uXTN", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t## Сравнение теорий\n2\t\n3\tДля быстрого погружения мы начнём со сравнения математических основ двух самых популярных [моделей данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_данных) и [ассоциативной модели данных](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data).\n4\t\n5\tВ ходе нашего исследования мы обнаружили, что традиционные теории иногда оказывались чрезмерно сложными или избыточными, а иногда накладывали слишком много искусственных ограничений.\n6\t\n7\tЭтот общий недостаток гибкости, адаптивности и универсальности побудил нас искать более простую, но всеобъемлющую информационную теорию и модель хранения данных, которую будущий искусственный интеллект сможет легко понять и эффективно использовать. По пути мы черпали вдохновение из работы нашей собственной ассоциативной памяти и ассоциативных мыслительных процессов. Саймон Вильямс также отмечал, что ассоциативная модель «воспринимает информацию так же, как это делает мозг: в виде вещей и ассоциаций между ними» [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf).\n8\t\n9\t### Реляционная алгебра\n10\t\n11\t[Реляционная алгебра](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_алгебра) и [реляционная модель](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) основаны на понятиях [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) и [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)).\n12\t\n13\t[Отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) определяется как [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)):\n14\t\n15\t> $\\mathbf{R \\subseteq S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n.}$ [[1]](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n16\t\n17\t\n18\t\n19\t**Рис. 1.** Таблица описывается [отношением](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) $\\mathbf{R}$, которое представляется [множеством](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) [строк](https://en.wikipedia.org/wiki/Row_(database)) $\\mathbf{r}$, принадлежащих [декартову произведению](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) $\\mathbf{S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n}$.\n20\t\n21\t**Где:**\n22\t\n23\t- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\mathbf{R}$ обозначает [отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(mathematics)) ([таблицу](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)));\n24\t- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\subseteq$ обозначает, что левая часть [выражения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Выражение_(математика)) является [подмножеством](https://ru.wikipedia.org/wiki/Подмножество) правой части;\n25\t- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\times$ обозначает [декартово произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) двух [множеств](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество);\n26\t- [Выражение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Выражение_(математика)) $\\mathbf{S_n}$ обозначает [домен](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_domain), то есть [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) всех возможных [значений](https://ru.wikipedia.org/wiki/Значение_(информатика)), которые может содержать каждая ячейка в [столбце](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)).\n27\t\n28\t[Строки](https://en.wikipedia.org/wiki/Row_(database)), или [элементы](https://ru.wikipedia.org/wiki/Элемент_(математика)) [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) $\\mathbf{R}$, представлены в виде [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)).\n29\t\n30\t[Данные](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные) в [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) группируются в [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)). Используя [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) в этой [модели](https://en.wikipedia.org/wiki/Database_model), можно точно представить любую возможную [структуру данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Структура_данных) — если бы мы действительно когда-нибудь использовали для этого [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)). Но нужны ли вообще [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))? Например, каждый [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) можно представить [в виде вложенных упорядоченных пар](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_ordered_pairs), что предполагает, что [упорядоченных пар](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара) может быть достаточно для представления любых [данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные). Более того, нечасто встретишь, что значения [столбцов](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) в [таблицах](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) представляются [n-кортежами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) (хотя, например, [число](https://ru.wikipedia.org/wiki/Число) можно [разложить](https://en.wikipedia.org/wiki/Decomposition_(computer_science)) на [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) [битов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Бит)). В некоторых [SQL](https://ru.wikipedia.org/wiki/SQL) [базах данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/База_данных) даже запрещено использовать более $\\mathbf{32}$ [столбцов](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) в [таблице](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) (и, соответственно, в её [n-кортеже](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))). Таким образом, фактическое значение $\\mathbf{n}$ обычно меньше $\\mathbf{32}$. Поэтому в этих случаях нет [настоящих](https://ru.wikipedia.org/wiki/Истина) [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) — даже в современных [реляционных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) [базах данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/База_данных).\n31\t\n32\t\n33\t\n34\t**Рис. 2.** Сравнение [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) и [ассоциативной модели данных](http://iacis.org/iis/2009/P2009_1301.pdf) (изначальная [модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model), предложенная [Саймоном Вильямсом](https://www.linkedin.com/in/s1m0n), была упрощена нами дважды) [[3]](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf). Иными словами, для представления всех [данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные) в [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) требуется множество [таблиц](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) — по одной для каждого [типа данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Тип_данных) — тогда как в [ассоциативной модели](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data) оказалось, что сначала было достаточно двух [таблиц](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) (`items` и `links`), а затем и вовсе одной [таблицы](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) [триплетов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))-связей или [дуплетов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)-связей.\n35\t\n36\t### Ориентированный граф\n37\t\n38\tОриентированные графы — и [графы](https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_графов) в целом — основаны на понятиях [вершин](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)) и [рёбер](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)) ([2-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)).\n39\t\n40\t[Ориентированный граф](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ориентированный_граф) $\\mathbf{G}$ определяется так:\n41\t\n42\t> $\\mathbf{G = (V, E), \\quad E \\subseteq V \\times V.}$ [[2]](https://books.google.com/books?id=vaXv_yhefG8C)\n43\t\n44\tГде:\n45\t\n46\t- $\\mathbf{V}$ — это [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество), элементы которого называются [вершинами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)), узлами или [точками](https://ru.wikipedia.org/wiki/Точка_(геометрия));\n47\t- $\\mathbf{E}$ — это множество [упорядоченных пар](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара) (2-[кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))) [вершин](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)), называемых дугами, направленными [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)) (иногда просто [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов))), стрелками или направленными [отрезками](https://ru.wikipedia.org/wiki/Отрезок).\n48\t\n49\tВ модели ориентированного графа данные представлены двумя отдельными [множествами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество): [узлами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)) и [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)). Эту [модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) можно использовать для представления почти всех [структур данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Структура_данных), кроме, вероятно, [последовательностей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Последовательность) ([n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))). Иногда можно встретить, что используются цепочки вершин как представления последовательностей. И хотя этот метод работает, он гарантированно приводит к дупликации данных, а дедупликация в этом случае будет осложнена или недоступна. Ещё, вероятно, последовательности в графах можно представить, используя [разложение последовательности на вложенные множества](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_sets), но, на наш взгляд, это непрактичный способ. Вероятно, не одни мы так считаем, что может объяснить, почему мы не встретили примеров использования такого метода другими людьми.\n50\t\n51\t\n52\t\n53\t**Рис. 3.** Сравнение теории графов и теории связей. Вершина эквивалентна [замкнутой на себя связи](https://linksplatform.github.io/itself.html) — связи, которая в себе начинается и в себе заканчивается. Направленное ребро отображается в направленную связь-дуплет, а ненаправленное ребро — в пару направленных связей-дуплетов в обоих противоположных направлениях. Иными словами, если в теории графов требуется два типа сущностей — вершины и рёбра, то в теории связей достаточно только связей (больше всего похожих на рёбра).\n54\t\n55\t### Теория связей\n56\t\n57\tТеория связей основана на понятии связи.\n58\t\n59\tВ проекции теории связей в теорию множеств [связь](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/576398) определяется как [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) ссылок на связи, у которой есть собственная ссылка, используя которую другие связи могут ссылаться на неё.\n60\t\n61\t> Стоит отметить, что отдельное понятие ссылки здесь требуется только потому, что [рекурсивные определения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Определение#Виды_определений) недоступны в теории множеств. Сама же теория связей может описать себя без необходимости отдельного термина ссылки — то есть ссылка это частный случай связи.\n62\t\n63\t#### Дуплеты\n64\t\n65\tСвязь-дуплет представлена дуплетом (2-кортежем или [упорядоченной парой](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)) ссылок на связи. У связи-дуплета есть собственная ссылка.\n66\t\n67\t```python\n68\tR = { 1 , 2 }\n69\t\n70\tR × R = {\n71\t (1, 1),\n72\t (1, 2),\n73\t (2, 1),\n74\t (2, 2),\n75\t}\n76\t```\n77\t\n78\t**Где:**\n79\t\n80\t- $R$ — это множество ссылок (от английского слова «References» — ссылки).\n81\t\n82\tВ этом примере в множестве $R$ всего $2$ ссылки на связи, а именно $1$ и $2$. Иными словами, в сети связей, построенной на таком множестве ссылок, может быть только $2$ связи.\n83\t\n84\tЧтобы получить все возможные значения связи, используется [декартово произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) $R$ на само себя, то есть $R \\times R$.\n85\t\n86\t\n87\t\n88\t**Рис. 4.** Матрица, представляющая декартово произведение множества {1, 2} на само себя. Здесь мы видим, что у связей с двумя ссылками на связи может быть всего 4 возможных значения.\n89\t\n90\t\n91\t\n92\t**Рис. 5.** Таблица строк, содержащих все возможные варианты значений связей для сети с двумя связями; эти варианты получаются при помощи декартова произведения {1, 2} на само себя.\n93\t\n94\t**Сеть связей-дуплетов** определяется как:\n95\t\n96\t> $\\displaystyle \\mathbf{N^2: R \\to R \\times R}$\n97\t\n98\tГде:\n99\t\n100\t- $\\to$ обозначает [отображение (функцию)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Функция_(математика));\n101\t- $\\mathbf{N^2}$ обозначает функцию, определяющую сеть дуплетов (сеть размерности 2);\n102\t- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n103\t\n104\t**Пример:**\n105\t\n106\t> $\\displaystyle 1 \\to (1, 1)$\n107\t>\n108\t> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2)$\n109\t>\n110\t> $\\displaystyle \\mathbf{3 \\to (1, 2)}$\n111\t\n112\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1 1) (2: 2 2) (3: 1 2)`\n113\t\n114\t\n115\t\n116\t**Рис. 6. Сеть из трёх связей.** Представление сети дуплетов похоже на граф, но такую визуализацию мы называем сетью связей. Первая и вторая связи имеют похожую структуру — обе начинаются в себе и заканчиваются в себе. Отсюда получается, что вместо традиционного представления вершины в виде точки в теории графов мы получаем графическое представление замкнутой самоссылочной стрелки, которое похоже на символ бесконечности.\n117\t\n118\t\n119\t\n120\t**Рис. 7.** Это графическое представление декартова произведения в виде матрицы, которое отображает все возможные значения связей. Связи, определяющие конкретную сеть, выделены оранжевым цветом. Иными словами, из 9 возможных вариантов значений связи выбраны всего 3 связи, что соответствует размеру множества **R**.\n121\t\n122\tСеть связей-дуплетов может представлять любую структуру данных.\n123\t\n124\tНапример, связи-дуплеты могут:\n125\t\n126\t- связывать объект с его свойствами;\n127\t- связывать два дуплета вместе, чего определение теории графов не позволяет;\n128\t- представлять любую последовательность (n-кортеж) в виде дерева, построенного из вложенных упорядоченных пар;\n129\t- описать предложение на естественном языке, например, по модели [подлежащее-сказуемое](https://ru.wikipedia.org/wiki/Сказуемое).\n130\t\n131\tБлагодаря этому и другим фактам мы убеждены, что связи-дуплеты могут представлять любую возможную структуру данных.\n132\t\n133\t#### Триплеты\n134\t\n135\tСвязь-триплет представлена триплетом (3-кортежем) ссылок на связи.\n136\t\n137\t```python\n138\tR = { 1 , 2 }\n139\t\n140\tR × R = {\n141\t (1, 1),\n142\t (1, 2),\n143\t (2, 1),\n144\t (2, 2),\n145\t}\n146\t\n147\tR × R × R = {\n148\t (1, 1, 1),\n149\t (1, 1, 2),\n150\t (1, 2, 1),\n151\t (1, 2, 2),\n152\t (2, 1, 1),\n153\t (2, 1, 2),\n154\t (2, 2, 1),\n155\t (2, 2, 2),\n156\t}\n157\t```\n158\t\n159\t\n160\t\n161\t**Рис. 8.** Трёхмерный куб-матрица, который представляет все возможные значения связи-триплета. Такой куб получается рекурсивным декартовым произведением множества {1, 2} на само себя, то есть { 1, 2 } × { 1, 2 } × { 1, 2 }.\n162\t\n163\t\n164\t\n165\t**Рис. 9.** Таблица всех возможных вариантов значений связи-триплета, получаемая рекурсивным декартовым произведением множества { 1, 2 } на само себя, то есть { 1, 2 } × { 1, 2 } × { 1, 2 }. **Примечание:** первая ссылка может интерпретироваться как начало, вторая как тип, а третья как конец; пользователь сам определяет, как интерпретировать компоненты кортежа ссылок в соответствии с решаемой задачей.\n166\t\n167\t**Сеть связей-триплетов** определяется как:\n168\t\n169\t> $\\displaystyle \\mathbf{N^3: R \\to R \\times R \\times R}$\n170\t\n171\tГде:\n172\t\n173\t- $\\mathbf{N^3}$ обозначает функцию, определяющую сеть триплетов (сеть размерности 3);\n174\t- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n175\t\n176\tПример функции, задающей конкретную сеть триплетов:\n177\t\n178\t> $\\displaystyle 1 \\to (1, 1, 1)$\n179\t>\n180\t> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2, 2)$\n181\t>\n182\t> $\\displaystyle 3 \\to (3, 3, 3)$\n183\t>\n184\t> $\\displaystyle \\mathbf{4 \\to (1, 2, 3)}$\n185\t\n186\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1 1 1) (2: 2 2 2) (3: 3 3 3) (4: 1 2 3)`\n187\t\n188\t\n189\t\n190\t**Рис. 10.** Сеть триплетов, представленная в виде цветного ориентированного графа. В этой сети 4 триплета, соответствующие функции, заданной выше. Узлы соответствуют связям, а цвета рёбер соответствуют ссылкам на связи в соответствии с Рис. 9 (красный — from, синий — type, зелёный — to).\n191\t\n192\tСвязи-триплеты могут делать то же, что и связи-дуплеты. Поскольку в триплетах есть дополнительная ссылка, её можно, например, использовать для указания типа связи.\n193\t\n194\tНапример, связи-триплеты могут:\n195\t\n196\t- связывать объект, его свойство и значение;\n197\t- связывать две связи вместе определённым отношением;\n198\t- описать предложение на естественном языке, например, по модели [подлежащее-глагол-дополнение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Порядок_слов_в_предложении).\n199\t\n200\t#### Последовательности\n201\t\n202\tПоследовательность ссылок на связи — также известная как [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) — является общим случаем.\n203\t\n204\tВ общем виде сеть связей определяется как:\n205\t\n206\t> $\\displaystyle \\mathbf{N^n: R \\rightarrow \\underbrace{ R \\times R \\times \\ldots \\times R}_{n}}$\n207\t\n208\tГде:\n209\t\n210\t- $\\mathbf{N^n}$ обозначает функцию, определяющую сеть связей размерности $n$;\n211\t- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n212\t\n213\tПример:\n214\t\n215\t> $\\displaystyle 1 \\to (1)$\n216\t>\n217\t> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2)$\n218\t>\n219\t> $\\displaystyle 3 \\to (3, 3, 3)$\n220\t>\n221\t> $\\displaystyle \\mathbf{4 \\to (1, 2, 3, 2, 1)}$\n222\t\n223\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1) (2: 2 2) (3: 3 3 3) (4: 1 2 3 2 1)`\n224\t\n225\tВ этом примере используются n-кортежи переменной длины в качестве значений связей.\n226\t\n227\tПоследовательности (кортежи) по сути эквивалентны по выразительной силе реляционной модели — факт, который ещё предстоит доказать в рамках разрабатываемой теории. Однако, когда мы заметили, что связей-дуплетов и связей-триплетов достаточно для представления последовательностей любого размера, появилось предположение об отсутствии необходимости использовать последовательности напрямую, поскольку они представимы связями-дуплетами.\n228\t\n229\t### Итоги сравнения\n230\t\n231\t[Реляционная модель данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) может представить всё — включая [ассоциативную модель](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data), но для этого необходимо ввести [отношение порядка](https://ru.wikipedia.org/wiki/Отношение_порядка), которое обычно принимает форму отдельного столбца ID. Это связано с тем, что реляционная модель данных основана на понятии [множества](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество), а не [последовательности](https://ru.wikipedia.org/wiki/Последовательность). В противоположность этому, графовая модель отлично представляет отношения, но менее эффективна в представлении уникальных дедуплицированных последовательностей.\n232\t\n233\tХотя сама реляционная модель не требует разделения данных на несколько таблиц, традиционные реализации обычно принимают такой подход с фиксированными схемами, что приводит к фрагментации связанных данных и усложняет восстановление заложенных связей. В противоположность этому, ассоциативная модель использует единое хранилище связей, которое достигает максимально возможной степени нормализации. Такая архитектура упрощает взаимно-однозначное отображение предметной области, тем самым облегчая быстрые изменения требований [[4]](https://www.researchgate.net/publication/255670856_A_COMPARISON_OF_THE_RELATIONAL_DATABASE_MODEL_AND_THE_ASSOCIATIVE_DATABASE_MODEL).\n234\t\n235\tАссоциативная модель может легко представить n-кортежи неограниченной длины, используя кортежи с $\\mathbf{n \\geq 2}$. Она столь же хороша, как теория графов, в своей способности представлять ассоциации, и столь же мощна, как реляционная модель, способная полностью представить любую таблицу SQL. Кроме того, ассоциативная модель может представлять строгие последовательности, позволяя инкапсулировать любую последовательность в единственную уникальную связь, что полезно для дедупликации.\n236\t\n237\tВ реляционной модели достаточно всего одного отношения, чтобы воспроизвести поведение ассоциативной модели, и обычно при этом нужно не более 2–3 столбцов помимо явного ID или встроенного ID строки. Сам ID требуется в реляционной модели, поскольку она построена на понятии множества; в противоположность этому теория связей построена на понятии последовательности, поэтому явный ID не требуется (и может быть добавлен опционально, если пользователь действительно в нём нуждается).\n238\t\n239\tПо определению графовая модель не может напрямую создать ребро между рёбрами. Поэтому ей потребуется либо переопределение, либо расширение с помощью однозначного метода хранения уникальных дедуплицированных последовательностей. Хотя последовательности можно хранить [в виде вложенных множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_sets) внутри графовой модели, этот подход не популярен. Несмотря на то что графовая модель наиболее близка к связям-дуплетам, она всё же отличается по определению.\n240\t\n241\tИспользование ассоциативной модели означает, что больше не нужно выбирать между SQL и NoSQL базами данных; вместо этого ассоциативное хранилище данных может представить всё самым простым возможным способом, при этом данные всегда находятся в наиболее близкой к оригиналу форме (обычно это нормализованная форма, но денормализация тоже возможна при необходимости).\n242\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "e688b600-9945-4d32-95cf-3e6fd2d910c9", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:40.591Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/03-theory-comparison.md", | |
| "content": "## Сравнение теорий\n\nДля быстрого погружения мы начнём со сравнения математических основ двух самых популярных [моделей данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Модель_данных) и [ассоциативной модели данных](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data).\n\nВ ходе нашего исследования мы обнаружили, что традиционные теории иногда оказывались чрезмерно сложными или избыточными, а иногда накладывали слишком много искусственных ограничений.\n\nЭтот общий недостаток гибкости, адаптивности и универсальности побудил нас искать более простую, но всеобъемлющую информационную теорию и модель хранения данных, которую будущий искусственный интеллект сможет легко понять и эффективно использовать. По пути мы черпали вдохновение из работы нашей собственной ассоциативной памяти и ассоциативных мыслительных процессов. Саймон Вильямс также отмечал, что ассоциативная модель «воспринимает информацию так же, как это делает мозг: в виде вещей и ассоциаций между ними» [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf).\n\n### Реляционная алгебра\n\n[Реляционная алгебра](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_алгебра) и [реляционная модель](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) основаны на понятиях [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) и [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)).\n\n[Отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) определяется как [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)):\n\n> $\\mathbf{R \\subseteq S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n.}$ [[1]](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n\n\n\n**Рис. 1.** Таблица описывается [отношением](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) $\\mathbf{R}$, которое представляется [множеством](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) [строк](https://en.wikipedia.org/wiki/Row_(database)) $\\mathbf{r}$, принадлежащих [декартову произведению](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) $\\mathbf{S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n}$.\n\n**Где:**\n\n- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\mathbf{R}$ обозначает [отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(mathematics)) ([таблицу](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)));\n- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\subseteq$ обозначает, что левая часть [выражения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Выражение_(математика)) является [подмножеством](https://ru.wikipedia.org/wiki/Подмножество) правой части;\n- [Символ](https://ru.wikipedia.org/wiki/Таблица_математических_символов) $\\times$ обозначает [декартово произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) двух [множеств](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество);\n- [Выражение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Выражение_(математика)) $\\mathbf{S_n}$ обозначает [домен](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_domain), то есть [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество) всех возможных [значений](https://ru.wikipedia.org/wiki/Значение_(информатика)), которые может содержать каждая ячейка в [столбце](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)).\n\n[Строки](https://en.wikipedia.org/wiki/Row_(database)), или [элементы](https://ru.wikipedia.org/wiki/Элемент_(математика)) [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) $\\mathbf{R}$, представлены в виде [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)).\n\n[Данные](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные) в [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) группируются в [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)). Используя [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) в этой [модели](https://en.wikipedia.org/wiki/Database_model), можно точно представить любую возможную [структуру данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Структура_данных) — если бы мы действительно когда-нибудь использовали для этого [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)). Но нужны ли вообще [n-кортежи](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))? Например, каждый [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) можно представить [в виде вложенных упорядоченных пар](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_ordered_pairs), что предполагает, что [упорядоченных пар](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара) может быть достаточно для представления любых [данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные). Более того, нечасто встретишь, что значения [столбцов](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) в [таблицах](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) представляются [n-кортежами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) (хотя, например, [число](https://ru.wikipedia.org/wiki/Число) можно [разложить](https://en.wikipedia.org/wiki/Decomposition_(computer_science)) на [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) [битов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Бит)). В некоторых [SQL](https://ru.wikipedia.org/wiki/SQL) [базах данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/База_данных) даже запрещено использовать более $\\mathbf{32}$ [столбцов](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) в [таблице](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) (и, соответственно, в её [n-кортеже](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))). Таким образом, фактическое значение $\\mathbf{n}$ обычно меньше $\\mathbf{32}$. Поэтому в этих случаях нет [настоящих](https://ru.wikipedia.org/wiki/Истина) [n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) — даже в современных [реляционных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) [базах данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/База_данных).\n\n\n\n**Рис. 2.** Сравнение [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) и [ассоциативной модели данных](http://iacis.org/iis/2009/P2009_1301.pdf) (изначальная [модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model), предложенная [Саймоном Вильямсом](https://www.linkedin.com/in/s1m0n), была упрощена нами дважды) [[3]](https://web.archive.org/web/20181219134621/http://sentences.com/docs/amd.pdf) [[5]](https://link.springer.com/content/pdf/10.1057/palgrave.jdm.3240049.pdf). Иными словами, для представления всех [данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Данные) в [реляционной модели](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) требуется множество [таблиц](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) — по одной для каждого [типа данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Тип_данных) — тогда как в [ассоциативной модели](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data) оказалось, что сначала было достаточно двух [таблиц](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) (`items` и `links`), а затем и вовсе одной [таблицы](https://en.wikipedia.org/wiki/Table_(database)) [триплетов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))-связей или [дуплетов](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)-связей.\n\n### Ориентированный граф\n\nОриентированные графы — и [графы](https://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_графов) в целом — основаны на понятиях [вершин](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)) и [рёбер](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)) ([2-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)).\n\n[Ориентированный граф](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ориентированный_граф) $\\mathbf{G}$ определяется так:\n\n> $\\mathbf{G = (V, E), \\quad E \\subseteq V \\times V.}$ [[2]](https://books.google.com/books?id=vaXv_yhefG8C)\n\nГде:\n\n- $\\mathbf{V}$ — это [множество](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество), элементы которого называются [вершинами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)), узлами или [точками](https://ru.wikipedia.org/wiki/Точка_(геометрия));\n- $\\mathbf{E}$ — это множество [упорядоченных пар](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара) (2-[кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))) [вершин](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)), называемых дугами, направленными [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)) (иногда просто [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов))), стрелками или направленными [отрезками](https://ru.wikipedia.org/wiki/Отрезок).\n\nВ модели ориентированного графа данные представлены двумя отдельными [множествами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество): [узлами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Вершина_(теория_графов)) и [рёбрами](https://ru.wikipedia.org/wiki/Ребро_(теория_графов)). Эту [модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) можно использовать для представления почти всех [структур данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Структура_данных), кроме, вероятно, [последовательностей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Последовательность) ([n-кортежей](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика))). Иногда можно встретить, что используются цепочки вершин как представления последовательностей. И хотя этот метод работает, он гарантированно приводит к дупликации данных, а дедупликация в этом случае будет осложнена или недоступна. Ещё, вероятно, последовательности в графах можно представить, используя [разложение последовательности на вложенные множества](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_sets), но, на наш взгляд, это непрактичный способ. Вероятно, не одни мы так считаем, что может объяснить, почему мы не встретили примеров использования такого метода другими людьми.\n\n\n\n**Рис. 3.** Сравнение теории графов и теории связей. Вершина эквивалентна [замкнутой на себя связи](https://linksplatform.github.io/itself.html) — связи, которая в себе начинается и в себе заканчивается. Направленное ребро отображается в направленную связь-дуплет, а ненаправленное ребро — в пару направленных связей-дуплетов в обоих противоположных направлениях. Иными словами, если в теории графов требуется два типа сущностей — вершины и рёбра, то в теории связей достаточно только связей (больше всего похожих на рёбра).\n\n### Теория связей\n\nТеория связей основана на понятии связи.\n\nВ проекции теории связей в теорию множеств [связь](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/576398) определяется как [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) ссылок на связи, у которой есть собственная ссылка, используя которую другие связи могут ссылаться на неё.\n\n> Стоит отметить, что отдельное понятие ссылки здесь требуется только потому, что [рекурсивные определения](https://ru.wikipedia.org/wiki/Определение#Виды_определений) недоступны в теории множеств. Сама же теория связей может описать себя без необходимости отдельного термина ссылки — то есть ссылка это частный случай связи.\n\n#### Дуплеты\n\nСвязь-дуплет представлена дуплетом (2-кортежем или [упорядоченной парой](https://ru.wikipedia.org/wiki/Упорядоченная_пара)) ссылок на связи. У связи-дуплета есть собственная ссылка.\n\n```python\nR = { 1 , 2 }\n\nR × R = {\n (1, 1),\n (1, 2),\n (2, 1),\n (2, 2),\n}\n```\n\n**Где:**\n\n- $R$ — это множество ссылок (от английского слова «References» — ссылки).\n\nВ этом примере в множестве $R$ всего $2$ ссылки на связи, а именно $1$ и $2$. Иными словами, в сети связей, построенной на таком множестве ссылок, может быть только $2$ связи.\n\nЧтобы получить все возможные значения связи, используется [декартово произведение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Декартово_произведение) $R$ на само себя, то есть $R \\times R$.\n\n\n\n**Рис. 4.** Матрица, представляющая декартово произведение множества {1, 2} на само себя. Здесь мы видим, что у связей с двумя ссылками на связи может быть всего 4 возможных значения.\n\n\n\n**Рис. 5.** Таблица строк, содержащих все возможные варианты значений связей для сети с двумя связями; эти варианты получаются при помощи декартова произведения {1, 2} на само себя.\n\n**Сеть связей-дуплетов** определяется как:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{N^2: R \\to R \\times R}$\n\nГде:\n\n- $\\to$ обозначает [отображение (функцию)](https://ru.wikipedia.org/wiki/Функция_(математика));\n- $\\mathbf{N^2}$ обозначает функцию, определяющую сеть дуплетов (сеть размерности 2);\n- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n\n**Пример:**\n\n> $\\displaystyle 1 \\to (1, 1)$\n>\n> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2)$\n>\n> $\\displaystyle \\mathbf{3 \\to (1, 2)}$\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1 1) (2: 2 2) (3: 1 2)`\n\n\n\n**Рис. 6. Сеть из трёх связей.** Представление сети дуплетов похоже на граф, но такую визуализацию мы называем сетью связей. Первая и вторая связи имеют похожую структуру — обе начинаются в себе и заканчиваются в себе. Отсюда получается, что вместо традиционного представления вершины в виде точки в теории графов мы получаем графическое представление замкнутой самоссылочной стрелки, которое похоже на символ бесконечности.\n\n\n\n**Рис. 7.** Это графическое представление декартова произведения в виде матрицы, которое отображает все возможные значения связей. Связи, определяющие конкретную сеть, выделены оранжевым цветом. Иными словами, из 9 возможных вариантов значений связи выбраны всего 3 связи, что соответствует размеру множества **R**.\n\nСеть связей-дуплетов может представлять любую структуру данных.\n\nНапример, связи-дуплеты могут:\n\n- связывать объект с его свойствами;\n- связывать два дуплета вместе, чего определение теории графов не позволяет;\n- представлять любую последовательность (n-кортеж) в виде дерева, построенного из вложенных упорядоченных пар;\n- описать предложение на естественном языке, например, по модели [подлежащее-сказуемое](https://ru.wikipedia.org/wiki/Сказуемое).\n\nБлагодаря этому и другим фактам мы убеждены, что связи-дуплеты могут представлять любую возможную структуру данных.\n\n#### Триплеты\n\nСвязь-триплет представлена триплетом (3-кортежем) ссылок на связи.\n\n```python\nR = { 1 , 2 }\n\nR × R = {\n (1, 1),\n (1, 2),\n (2, 1),\n (2, 2),\n}\n\nR × R × R = {\n (1, 1, 1),\n (1, 1, 2),\n (1, 2, 1),\n (1, 2, 2),\n (2, 1, 1),\n (2, 1, 2),\n (2, 2, 1),\n (2, 2, 2),\n}\n```\n\n\n\n**Рис. 8.** Трёхмерный куб-матрица, который представляет все возможные значения связи-триплета. Такой куб получается рекурсивным декартовым произведением множества {1, 2} на само себя, то есть { 1, 2 } × { 1, 2 } × { 1, 2 }.\n\n\n\n**Рис. 9.** Таблица всех возможных вариантов значений связи-триплета, получаемая рекурсивным декартовым произведением множества { 1, 2 } на само себя, то есть { 1, 2 } × { 1, 2 } × { 1, 2 }. **Примечание:** первая ссылка может интерпретироваться как начало, вторая как тип, а третья как конец; пользователь сам определяет, как интерпретировать компоненты кортежа ссылок в соответствии с решаемой задачей.\n\n**Сеть связей-триплетов** определяется как:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{N^3: R \\to R \\times R \\times R}$\n\nГде:\n\n- $\\mathbf{N^3}$ обозначает функцию, определяющую сеть триплетов (сеть размерности 3);\n- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n\nПример функции, задающей конкретную сеть триплетов:\n\n> $\\displaystyle 1 \\to (1, 1, 1)$\n>\n> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2, 2)$\n>\n> $\\displaystyle 3 \\to (3, 3, 3)$\n>\n> $\\displaystyle \\mathbf{4 \\to (1, 2, 3)}$\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1 1 1) (2: 2 2 2) (3: 3 3 3) (4: 1 2 3)`\n\n\n\n**Рис. 10.** Сеть триплетов, представленная в виде цветного ориентированного графа. В этой сети 4 триплета, соответствующие функции, заданной выше. Узлы соответствуют связям, а цвета рёбер соответствуют ссылкам на связи в соответствии с Рис. 9 (красный — from, синий — type, зелёный — to).\n\nСвязи-триплеты могут делать то же, что и связи-дуплеты. Поскольку в триплетах есть дополнительная ссылка, её можно, например, использовать для указания типа связи.\n\nНапример, связи-триплеты могут:\n\n- связывать объект, его свойство и значение;\n- связывать две связи вместе определённым отношением;\n- описать предложение на естественном языке, например, по модели [подлежащее-глагол-дополнение](https://ru.wikipedia.org/wiki/Порядок_слов_в_предложении).\n\n#### Последовательности\n\nПоследовательность ссылок на связи — также известная как [n-кортеж](https://ru.wikipedia.org/wiki/Кортеж_(информатика)) — является общим случаем.\n\nВ общем виде сеть связей определяется как:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{N^n: R \\rightarrow \\underbrace{ R \\times R \\times \\ldots \\times R}_{n}}$\n\nГде:\n\n- $\\mathbf{N^n}$ обозначает функцию, определяющую сеть связей размерности $n$;\n- $\\mathbf{R}$ обозначает множество ссылок на связи.\n\nПример:\n\n> $\\displaystyle 1 \\to (1)$\n>\n> $\\displaystyle 2 \\to (2, 2)$\n>\n> $\\displaystyle 3 \\to (3, 3, 3)$\n>\n> $\\displaystyle \\mathbf{4 \\to (1, 2, 3, 2, 1)}$\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): `(1: 1) (2: 2 2) (3: 3 3 3) (4: 1 2 3 2 1)`\n\nВ этом примере используются n-кортежи переменной длины в качестве значений связей.\n\nПоследовательности (кортежи) по сути эквивалентны по выразительной силе реляционной модели — факт, который ещё предстоит доказать в рамках разрабатываемой теории. Однако, когда мы заметили, что связей-дуплетов и связей-триплетов достаточно для представления последовательностей любого размера, появилось предположение об отсутствии необходимости использовать последовательности напрямую, поскольку они представимы связями-дуплетами.\n\n### Итоги сравнения\n\n[Реляционная модель данных](https://ru.wikipedia.org/wiki/Реляционная_модель_данных) может представить всё — включая [ассоциативную модель](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data), но для этого необходимо ввести [отношение порядка](https://ru.wikipedia.org/wiki/Отношение_порядка), которое обычно принимает форму отдельного столбца ID. Это связано с тем, что реляционная модель данных основана на понятии [множества](https://ru.wikipedia.org/wiki/Множество), а не [последовательности](https://ru.wikipedia.org/wiki/Последовательность). В противоположность этому, графовая модель отлично представляет отношения, но менее эффективна в представлении уникальных дедуплицированных последовательностей.\n\nХотя сама реляционная модель не требует разделения данных на несколько таблиц, традиционные реализации обычно принимают такой подход с фиксированными схемами, что приводит к фрагментации связанных данных и усложняет восстановление заложенных связей. В противоположность этому, ассоциативная модель использует единое хранилище связей, которое достигает максимально возможной степени нормализации. Такая архитектура упрощает взаимно-однозначное отображение предметной области, тем самым облегчая быстрые изменения требований [[4]](https://www.researchgate.net/publication/255670856_A_COMPARISON_OF_THE_RELATIONAL_DATABASE_MODEL_AND_THE_ASSOCIATIVE_DATABASE_MODEL).\n\nАссоциативная модель может легко представить n-кортежи неограниченной длины, используя кортежи с $\\mathbf{n \\geq 2}$. Она столь же хороша, как теория графов, в своей способности представлять ассоциации, и столь же мощна, как реляционная модель, способная полностью представить любую таблицу SQL. Кроме того, ассоциативная модель может представлять строгие последовательности, позволяя инкапсулировать любую последовательность в единственную уникальную связь, что полезно для дедупликации.\n\nВ реляционной модели достаточно всего одного отношения, чтобы воспроизвести поведение ассоциативной модели, и обычно при этом нужно не более 2–3 столбцов помимо явного ID или встроенного ID строки. Сам ID требуется в реляционной модели, поскольку она построена на понятии множества; в противоположность этому теория связей построена на понятии последовательности, поэтому явный ID не требуется (и может быть добавлен опционально, если пользователь действительно в нём нуждается).\n\n��о определению графовая модель не может напрямую создать ребро между рёбрами. Поэтому ей потребуется либо переопределение, либо расширение с помощью однозначного метода хранения уникальных дедуплицированных последовательностей. Хотя последовательности можно хранить [в виде вложенных множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple#Tuples_as_nested_sets) внутри графовой модели, этот подход не популярен. Несмотря на то что графовая модель наиболее близка к связям-дуплетам, она всё же отличается по определению.\n\nИспользование ассоциативной модели означает, что больше не нужно выбирать между SQL и NoSQL базами данных; вместо этого ассоциативное хранилище данных может представить всё самым простым возможным способом, при этом данные всегда находятся в наиболее близкой к оригиналу форме (обычно это нормализованная форма, но денормализация тоже возможна при необходимости).\n", | |
| "numLines": 242, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 242 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:40.880Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01VVV6egKZNxaS1P4F5fEgtg", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/04-mathematical-introduction.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "6c3f0517-8008-45f1-b8bf-f08e16509279" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:40.884Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3a7b83] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [2026-04-01T21:10:40.884Z] [INFO] [stdout-guard] path: '/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { model: 'claude-opus-4-6', messages: [Array], tools: [] } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,token-counting-2024-11-01', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:41.119Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3a7b83, request-id: "req_011CZdjkc3RtzibcTZFmBo7a"] post https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true succeeded with status 200 in 236ms | |
| [2026-04-01T21:10:41.120Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3a7b83] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a94f99875e7b1-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-length': '21', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:41 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkc3RtzibcTZFmBo7a', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=122', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '120', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 236 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:41.121Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3a7b83] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: { input_tokens: 4597 }, | |
| [2026-04-01T21:10:41.121Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 237 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:41.814Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01VVV6egKZNxaS1P4F5fEgtg", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t## Математическое введение в теорию связей\n2\t\n3\t### Введение\n4\t\n5\tТеперь, когда мы кратко представили истоки нашей работы, настала пора погрузиться в теорию ещё глубже.\n6\t\n7\t> Теория связей разрабатывается как более фундаментальная теория по сравнению с теорией множеств и теорией типов, и как замена реляционной алгебре и теории графов в качестве объединяющей теории. В то время как теория типов построена на базовых понятиях «тип» и «терм», а теория множеств — на «множестве» и «элементе», теория связей сводит всё к единому понятию «связь».\n8\t\n9\tВ этом разделе мы разберём основные понятия и термины, используемые в теории связей.\n10\t\n11\tЗатем мы представим определения теории связей в рамках теории множеств и впоследствии спроецируем эти определения в теорию типов, используя интерактивное средство доказательства теорем Rocq.\n12\t\n13\tНаконец, мы подведём итоги и наметим направления дальнейших исследований и развития теории связей.\n14\t\n15\t#### Теория связей\n16\t\n17\tВ основе всей теории связей лежит единое понятие связи. Дополнительное понятие ссылки на связь вводится только для теорий, не поддерживающих рекурсивные определения, — таких как теория множеств и теория типов.\n18\t\n19\t#### Связь\n20\t\n21\tСвязь обладает асимметричной рекурсивной (фрактальной) структурой, которая может быть выражена просто: связь **связывает** связи (как в «связь **соединяет** связи»). Под «асимметричностью» подразумевается то, что каждая связь имеет направление — от источника (начала) к приёмнику (концу).\n22\t\n23\t### Определения теории связей в рамках теории множеств\n24\t\n25\tВ дополнение к математической нотации мы используем [нотацию связей](https://github.com/link-foundation/links-notation) — специальный язык для выражения данных исключительно в терминах связей и ссылок. Нотация связей записывается в форме `(id: from to)` для дуплетов, где `id` — ссылка на связь, а `from` и `to` — ссылки на другие связи. Для операций подстановки: `(pattern) -> (replacement)`, создание: `() -> (id: from to)`, удаление: `(id: from to) -> ()`.\n26\t\n27\t> В этой статье мы используем обозначения $R$ (References, множество ссылок) и $L$ (Links, связи). $R$ — это множество ссылок, а $L$ — это связь. Это разделение необходимо для того, чтобы разложить рекурсивный термин на управляемые части при отражении теории связей в теорию множеств через теорию типов.\n28\t\n29\t**Ссылка на кортеж** — это уникальный идентификатор или порядковый номер, который связан с определённым кортежем, представляющим последовательность ссылок на другие кортежи.\n30\t\n31\tМножество ссылок на кортежи:\n32\t\n33\t> $\\displaystyle \\mathbf{R ⊆ ℕ_0}$\n34\t\n35\t**Кортеж ссылок** — это кортеж, состоящий из нуля или более ссылок на кортежи, где количество ссылок соответствует количеству элементов кортежа.\n36\t\n37\tМножество всех кортежей ссылок длины $n ∈ ℕ_0$:\n38\t\n39\t> $\\displaystyle \\mathbf{T_n = R^n}$\n40\t\n41\tДекартова степень $R^n$ всегда даёт кортеж длины $n$, так как все его компоненты одного и того же типа $R$.\n42\tДругими словами, $R^n$ представляет собой множество всех возможных n-элементных кортежей (по сути n-кортежей), где каждый элемент принадлежит множеству $R$.\n43\t\n44\t**Связь** — это упорядоченная пара, состоящая из ссылки на кортеж и кортежа ссылок. Эта структура служит для отображения между ссылками и кортежами.\n45\t\n46\t> $\\displaystyle \\mathbf{L = R \\times T_n}$\n47\t\n48\t> Заметим, что ссылка ($r ∈ R$) — это частный случай связи нулевой размерности: при $n = 0$ кортеж $T_0 = R^0$ является пустым кортежем $()$, и связь $L = R \\times T_0$ вырождается в пару $(r, ())$, что эквивалентно просто $r$. Таким образом, ссылка — это связь нулевой размерности: $r ≡ (r, ())$, и множество ссылок $R$ является подмножеством множества связей $L$.\n49\t\n50\t**Сеть кортежей длины n** (или n-мерная сеть) определяется семейством функций $\\{N^n\\}$, где каждая функция $N^n: R → T_n$ отображает ссылку $r ∈ R$ в кортеж ссылок длины $n$, принадлежащий $T_n$, тем самым идентифицируя точки в n-мерном пространстве.\n51\t$n$ в $N^n$ указывает на то, что функция возвращает кортежи, содержащие $n$ ссылок. Каждая n-мерная сеть таким образом представляет последовательность точек в n-мерном пространстве. Сеть имеет размерность (dimension) — длину кортежей, и размер (size) — количество кортежей.\n52\t\n53\t> Здесь и далее мы используем термин «сеть» (Network) вместо «ассоциативная сеть» (Associative Network), поскольку в нашем контексте все сети являются ассоциативными по определению.\n54\t\n55\t**Семейство функций:**\n56\t\n57\t> $\\displaystyle \\mathbf{∪_f \\{N^n | n ∈ ℕ_0\\} ⊆ L}$\n58\t\n59\tЗдесь символ объединения $∪_f$ обозначает агрегацию всех функций в семействе $\\{N^n\\}$, а символ $⊆$ указывает на то, что эти упорядоченные пары — рассматриваемые как функциональные бинарные отношения — являются подмножеством множества $L$ всех связей.\n60\t\n61\t**Множество дуплетов (упорядоченных пар или двумерных кортежей) ссылок:**\n62\t\n63\t> $\\displaystyle \\mathbf{D = R^2}$\n64\t\n65\tЭто множество всех дуплетов $(R, R)$, то есть вторая декартова степень $R$.\n66\t\n67\t**Сеть дуплетов (или двумерная сеть):**\n68\t\n69\t> $\\displaystyle \\mathbf{N^2: R → R^2}$\n70\t\n71\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): каждый дуплет записывается как `(id: from to)`, например `(3: 1 2)` означает, что связь с идентификатором 3 ссылается на связи 1 и 2.\n72\t\n73\tКаждая сеть дуплетов таким образом представляет последовательность точек в двумерном пространстве.\n74\t\n75\t#### Сеть как связь связей\n76\t\n77\tСеть — это по сути **связь связей**. Рассмотрим пример сети дуплетов $N^2$ размера 3:\n78\t\n79\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation):\n80\t```\n81\t(\n82\t (1 1)\n83\t (2 2)\n84\t (1 2)\n85\t)\n86\t```\n87\t\n88\tВ математической нотации (как бинарное отношение или функция, определённая для аргументов 1–3):\n89\t```\n90\tN² of size 3 =\n91\t{\n92\t 1 → (1, 1)\n93\t 2 → (2, 2)\n94\t 3 → (1, 2)\n95\t}\n96\t```\n97\t\n98\tЭта запись эквивалентна последовательности кортежей $[(1, 1), (2, 2), (1, 2)]$.\n99\t\n100\tЗаметим, что в нотации связей мы используем ссылки как порядковые номера кортежей, что полностью определяет инъекцию (функцию), или бинарное отношение, или последовательность кортежей. Все эти представления — просто сеть (в нашем контексте все сети являются ассоциативными).\n101\t\n102\tЕсли посмотреть на сеть с другой стороны, то это просто связь $N$-мерности, состоящая из связей двумерности (в данном примере), с произвольной ссылкой или порядковым номером в последовательности всех сетей.\n103\t\n104\tТаким образом, **сеть — это связь связей**.\n105\t\n106\t#### Сеть всех сетей\n107\t\n108\tЕсли сеть — это связь связей, имеющая свою собственную ссылку, то возникает естественный вопрос: **в каком пространстве** находится эта ссылка? Ответ приводит нас к понятию *сети всех сетей* — пространства, в котором каждая возможная сеть адресуема.\n109\t\n110\t**Определение.** Пусть $\\mathcal{N}$ — множество всех возможных сетей произвольной размерности $n ∈ ℕ_0$ и произвольного размера $s ∈ ℕ_0$:\n111\t\n112\t> $\\displaystyle \\mathbf{\\mathcal{N} = \\bigcup_{n \\in \\mathbb{N}_0} \\bigcup_{s \\in \\mathbb{N}_0} \\{N^n \\text{ размера } s\\}}$\n113\t\n114\tКаждая сеть $N^n$ размера $s$ — это последовательность из $s$ кортежей длины $n$, то есть элемент $\\left(R^n\\right)^s$. Множество $\\mathcal{N}$ охватывает все такие последовательности для всех возможных $n$ и $s$.\n115\t\n116\t**Сеть всех сетей** — это функция, которая отображает ссылки на элементы $\\mathcal{N}$:\n117\t\n118\t> $\\displaystyle \\mathbf{\\Omega: R → \\mathcal{N}}$\n119\t\n120\tЗдесь $\\Omega$ играет роль *универсальной адресации*: каждой ссылке $r ∈ R$ соответствует некоторая сеть из $\\mathcal{N}$. Поскольку $R ⊆ ℕ_0$ и множество всех конечных сетей счётно, такое отображение существует.\n121\t\n122\t**Структура как континуум.** Множество $\\mathcal{N}$ содержит все сети, начиная от наименьших возможных:\n123\t- $N^0$ размера 0 — пустая сеть нулевой размерности\n124\t- $N^1$ размера 1 — сеть из одного кортежа длины 1 (одна ссылка)\n125\t- $N^2$ размера 1 — сеть из одного дуплета\n126\t\n127\tи так далее до сетей произвольно большой размерности и размера. Это образует иерархию от простейших структур (отдельные ссылки, которые суть связи нулевой размерности) до произвольно сложных сетей.\n128\t\n129\t**Всё адресуемо.** Следствие существования $\\Omega$: любая конечная структура, которую можно выразить через кортежи ссылок, имеет ссылку в пространстве $R$. Это означает, что **всё возможная информация**, представимая в виде связей, адресуема (reference-able) в сети всех сетей. Каждая связь, каждый кортеж, каждая сеть — всё получает свою уникальную ссылку.\n130\t\n131\t**Сеть всех сетей как связь связей.** Сама $\\Omega$ — это тоже связь связей, но особого рода: она содержит *все* возможные связи связей. Она сама является элементом $\\mathcal{N}$ (как сеть, отображающая ссылки в сети), и следовательно, адресуема в себе самой. Это самоссылочное свойство перекликается с мета-теоретическим замыканием цикла определений (раздел 9).\n132\t\n133\t##### Формализация в Rocq и Lean\n134\t\n135\t###### Rocq\n136\t\n137\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v)\n138\t\n139\t```rocq\n140\tRequire Import NetworkDefinitions.\n141\t\n142\t(* Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей).\n143\t Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList *)\n144\tRecord AnyNetwork := mkAnyNetwork {\n145\t dimension : nat;\n146\t tuples : list ReferenceList\n147\t}.\n148\t\n149\t(* Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера *)\n150\t(* Ω: R → 𝒩 *)\n151\tDefinition NetworkOfAllNetworks := Reference -> AnyNetwork.\n152\t\n153\t(* Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента) *)\n154\tDefinition NetworkOfAllNetworksList := list AnyNetwork.\n155\t\n156\t(* Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩 *)\n157\tDefinition emptyNetwork : AnyNetwork := mkAnyNetwork 0 nil.\n158\t\n159\t(* Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩 *)\n160\tDefinition exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n161\t mkAnyNetwork 2 ((cons 1 (cons 1 nil)) :: (cons 2 (cons 2 nil))\n162\t :: (cons 1 (cons 2 nil)) :: nil).\n163\t```\n164\t\n165\t###### Lean\n166\t\n167\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean)\n168\t\n169\t```lean\n170\timport NetworkDefinitions\n171\t\n172\t-- Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей)\n173\t-- Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList\n174\tstructure AnyNetwork where\n175\t dimension : Nat\n176\t tuples : List ReferenceList\n177\t\n178\t-- Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера\n179\t-- Ω: R → 𝒩\n180\tabbrev NetworkOfAllNetworks := Reference → AnyNetwork\n181\t\n182\t-- Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента)\n183\tabbrev NetworkOfAllNetworksList := List AnyNetwork\n184\t\n185\t-- Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩\n186\tdef emptyNetwork : AnyNetwork := ⟨0, []⟩\n187\t\n188\t-- Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩\n189\tdef exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n190\t ⟨2, [[1, 1], [2, 2], [1, 2]]⟩\n191\t```\n192\t\n193\tПустой кортеж (кортеж длины ноль) представлен пустым кортежем, обозначаемым как $()$ или $∅$.\n194\t\n195\t**Сеть списков ссылок (вложенных упорядоченных пар):**\n196\t\n197\t> $\\displaystyle \\mathbf{N^{list}: R → RL}\\textbf{, где }\\mathbf{RL = \\{(∅, ∅) | (r, rl), r ∈ R, rl ∈ RL\\} }$\n198\t\n199\t$RL$ (ReferenceList) — это множество списков ссылок, представленных как вложенные упорядоченные пары: пустые пары и пары, содержащие один или более элементов. Таким образом, кортеж длины $n \\in \\mathbb{N}_0$ может быть представлен как список ссылок.\n200\t\n201\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "95f72c12-a47d-445f-bda6-19e9e4b7e485", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:41.121Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/04-mathematical-introduction.md", | |
| "content": "## Математическое введение в теорию связей\n\n### Введение\n\nТеперь, когда мы кратко представили истоки нашей работы, настала пора погрузиться в теорию ещё глубже.\n\n> Теория связей разрабатывается как более фундаментальная теория по сравнению с теорией множеств и теорией типов, и как замена реляционной алгебре и теории графов в качестве объединяющей теории. В то время как теория типов построена на базовых понятиях «тип» и «терм», а теория множеств — на «множестве» и «элементе», теория связей сводит всё к единому понятию «связь».\n\nВ этом разделе мы разберём основные понятия и термины, используемые в теории связей.\n\nЗатем мы представим определения теории связей в рамках теории множеств и впоследствии спроецируем эти определения в теорию типов, используя интерактивное средство доказательства теорем Rocq.\n\nНаконец, мы подведём итоги и наметим направления дальнейших исследований и развития теории связей.\n\n#### Теория связей\n\nВ основе всей теории связей лежит единое понятие связи. Дополнительное понятие ссылки на связь вводится только для теорий, не поддерживающих рекурсивные определения, — таких как теория множеств и теория типов.\n\n#### Связь\n\nСвязь обладает асимметричной рекурсивной (фрактальной) структурой, которая может быть выражена просто: связь **связывает** связи (как в «связь **соединяет** связи»). Под «асимметричностью» подразумевается то, что каждая связь имеет направление — от источника (начала) к приёмнику (концу).\n\n### Определения теории связей в рамках теории множеств\n\nВ дополнение к математической нотации мы используем [нотацию связей](https://github.com/link-foundation/links-notation) — специальный язык для выражения данных исключительно в терминах связей и ссылок. Нотация связей записывается в форме `(id: from to)` для дуплетов, где `id` — ссылка на связь, а `from` и `to` — ссылки на другие связи. Для операций подстановки: `(pattern) -> (replacement)`, создание: `() -> (id: from to)`, удаление: `(id: from to) -> ()`.\n\n> В этой статье мы используем обозначения $R$ (References, множество ссылок) и $L$ (Links, связи). $R$ — это множество ссылок, а $L$ — это связь. Это разделение необходимо для того, чтобы разложить рекурсивный термин на управляемые части при отражении теории связей в теорию множеств через теорию типов.\n\n**Ссылка на кортеж** — это уникальный идентификатор или порядковый номер, который связан с определённым кортежем, представляющим последовательность ссылок на другие кортежи.\n\nМножество ссылок на кортежи:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{R ⊆ ℕ_0}$\n\n**Кортеж ссылок** — это кортеж, состоящий из нуля или более ссылок на кортежи, где количество ссылок соответствует количеству элементов кортежа.\n\nМножество всех кортежей ссылок длины $n ∈ ℕ_0$:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{T_n = R^n}$\n\nДекартова степень $R^n$ всегда даёт кортеж длины $n$, так как все его компоненты одного и того же типа $R$.\nДругими словами, $R^n$ представляет собой множество всех возможных n-элементных кортежей (по сути n-кортежей), где каждый элемент принадлежит множеству $R$.\n\n**Связь** — это упорядоченная пара, состоящая из ссылки на кортеж и кортежа ссылок. Эта структура служит для отображения между ссылками и кортежами.\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{L = R \\times T_n}$\n\n> Заметим, что ссылка ($r ∈ R$) — это частный случай связи нулевой размерности: при $n = 0$ кортеж $T_0 = R^0$ является пустым кортежем $()$, и связь $L = R \\times T_0$ вырождается в пару $(r, ())$, что эквивалентно просто $r$. Таким образом, ссылка — это связь нулевой размерности: $r ≡ (r, ())$, и множество ссылок $R$ является подмножеством множества связей $L$.\n\n**Сеть кортежей длины n** (или n-мерная сеть) определяется семейством функций $\\{N^n\\}$, где каждая функция $N^n: R → T_n$ отображает ссылку $r ∈ R$ в кортеж ссылок длины $n$, принадлежащий $T_n$, тем самым идентифицируя точки в n-мерном пространстве.\n$n$ в $N^n$ указывает на то, что функция возвращает кортежи, содержащие $n$ ссылок. Каждая n-мерная сеть таким образом представляет последовательность точек в n-мерном пространстве. Сеть имеет размерность (dimension) — длину кортежей, и размер (size) — количество кортежей.\n\n> Здесь и далее мы используем термин «сеть» (Network) вместо «ассоциативная сеть» (Associative Network), поскольку в нашем контексте все сети являются ассоциативными по определению.\n\n**Семейство функций:**\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{∪_f \\{N^n | n ∈ ℕ_0\\} ⊆ L}$\n\nЗдесь символ объединения $∪_f$ обозначает агрегацию всех функций в семействе $\\{N^n\\}$, а символ $⊆$ указывает на то, что эти упорядоченные пары — рассматриваемые как функциональные бинарные отношения — являются подмножеством множества $L$ всех связей.\n\n**Множество дуплетов (упорядоченных пар или двумерных кортежей) ссылок:**\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{D = R^2}$\n\nЭто множество всех дуплетов $(R, R)$, то есть вторая декартова степень $R$.\n\n**Сеть дуплетов (или двумерная сеть):**\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{N^2: R → R^2}$\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation): каждый дуплет записывается как `(id: from to)`, например `(3: 1 2)` означает, что связь с идентификатором 3 ссылается на связи 1 и 2.\n\nКаждая сеть дуплетов таким образом представляет последовательность точек в двумерном пространстве.\n\n#### Сеть как связь связей\n\nСеть — это по сути **связь связей**. Рассмотрим пример сети дуплетов $N^2$ размера 3:\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation):\n```\n(\n (1 1)\n (2 2)\n (1 2)\n)\n```\n\nВ математической нотации (как бинарное отношение или функция, определённая для аргументов 1–3):\n```\nN² of size 3 =\n{\n 1 → (1, 1)\n 2 → (2, 2)\n 3 → (1, 2)\n}\n```\n\nЭта запись эквивалентна последовательности кортежей $[(1, 1), (2, 2), (1, 2)]$.\n\nЗаметим, что в нотации связей мы используем ссылки как порядковые номера кортежей, что полностью определяет инъекцию (функцию), или бинарное отношение, или последовательность кортежей. Все эти представления — просто сеть (в нашем контексте все сети являются ассоциативными).\n\nЕсли посмотреть на сеть с другой стороны, то это просто связь $N$-мерности, состоящая из связей двумерности (в данном примере), с произвольной ссылкой или порядковым номером в последовательности всех сетей.\n\nТаким образом, **сеть — это связь связей**.\n\n#### Сеть всех сетей\n\nЕсли сеть — это связь связей, имеющая свою собственную ссылку, то возникает естественный вопрос: **в каком пространстве** находится эта ссылка? Ответ приводит нас к понятию *сети всех сетей* — пространства, в котором каждая возможная сеть адресуема.\n\n**Определение.** Пусть $\\mathcal{N}$ — множество всех возможных сетей произвольной размерности $n ∈ ℕ_0$ и произвольного размера $s ∈ ℕ_0$:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{\\mathcal{N} = \\bigcup_{n \\in \\mathbb{N}_0} \\bigcup_{s \\in \\mathbb{N}_0} \\{N^n \\text{ размера } s\\}}$\n\nКаждая сеть $N^n$ размера $s$ — это последовательность из $s$ кортежей длины $n$, то есть элемент $\\left(R^n\\right)^s$. Множество $\\mathcal{N}$ охватывает все такие последовательности для всех возможных $n$ и $s$.\n\n**Сеть всех сетей** — это функция, которая отображает ссылки на элементы $\\mathcal{N}$:\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{\\Omega: R → \\mathcal{N}}$\n\nЗдесь $\\Omega$ играет роль *универсальной адресации*: каждой ссылке $r ∈ R$ соответствует некоторая сеть из $\\mathcal{N}$. Поскольку $R ⊆ ℕ_0$ и множество всех конечных сетей счётно, такое отображение существует.\n\n**Структура как континуум.** Множество $\\mathcal{N}$ содержит все сети, начиная от наименьших возможных:\n- $N^0$ размера 0 — пустая сеть нулевой размерности\n- $N^1$ размера 1 — сеть из одного кортежа длины 1 (одна ссылка)\n- $N^2$ размера 1 — сеть из одного дуплета\n\nи так далее до сетей произвольно большой размерности и размера. Это образует иерархию от простейших структур (отдельные ссылки, которые суть связи нулевой размерности) до произвольно сложных сетей.\n\n**Всё адресуемо.** Следствие существования $\\Omega$: любая конечная структура, которую можно выразить через кортежи ссылок, имеет ссылку в пространстве $R$. Это означает, что **всё возможная информация**, представимая в виде связей, адресуема (reference-able) в сети всех сетей. Каждая связь, каждый кортеж, каждая сеть — всё получает свою уникальную ссылку.\n\n**Сеть всех сетей как связь связей.** Сама $\\Omega$ — это тоже связь связей, но особого рода: она содержит *все* возможные связи связей. Она сама является элементом $\\mathcal{N}$ (как сеть, отображающая ссылки в сети), и следовательно, адресуема в себе самой. Это самоссылочное свойство перекликается с мета-теоретическим замыканием цикла определений (раздел 9).\n\n##### Формализация в Rocq и Lean\n\n###### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v)\n\n```rocq\nRequire Import NetworkDefinitions.\n\n(* Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей).\n Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList *)\nRecord AnyNetwork := mkAnyNetwork {\n dimension : nat;\n tuples : list ReferenceList\n}.\n\n(* Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера *)\n(* Ω: R → 𝒩 *)\nDefinition NetworkOfAllNetworks := Reference -> AnyNetwork.\n\n(* Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента) *)\nDefinition NetworkOfAllNetworksList := list AnyNetwork.\n\n(* Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩 *)\nDefinition emptyNetwork : AnyNetwork := mkAnyNetwork 0 nil.\n\n(* Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩 *)\nDefinition exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n mkAnyNetwork 2 ((cons 1 (cons 1 nil)) :: (cons 2 (cons 2 nil))\n :: (cons 1 (cons 2 nil)) :: nil).\n```\n\n###### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean)\n\n```lean\nimport NetworkDefinitions\n\n-- Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей)\n-- Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList\nstructure AnyNetwork where\n dimension : Nat\n tuples : List ReferenceList\n\n-- Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера\n-- Ω: R → 𝒩\nabbrev NetworkOfAllNetworks := Reference → AnyNetwork\n\n-- Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента)\nabbrev NetworkOfAllNetworksList := List AnyNetwork\n\n-- Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩\ndef emptyNetwork : AnyNetwork := ⟨0, []⟩\n\n-- Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩\ndef exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n ⟨2, [[1, 1], [2, 2], [1, 2]]⟩\n```\n\nПустой кортеж (кортеж длины ноль) представлен пустым кортежем, обозначаемым как $()$ или $∅$.\n\n**Сеть списков ссылок (вложенных упорядоченных пар):**\n\n> $\\displaystyle \\mathbf{N^{list}: R → RL}\\textbf{, где }\\mathbf{RL = \\{(∅, ∅) | (r, rl), r ∈ R, rl ∈ RL\\} }$\n\n$RL$ (ReferenceList) — это множество списков ссылок, представленных как вложенные упорядоченные пары: пустые пары и пары, содержащие один или более элементов. Таким образом, кортеж длины $n \\in \\mathbb{N}_0$ может быть представлен как список ссылок.\n\n", | |
| "numLines": 201, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 201 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.143Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01JoC7CzD45aUrhDktoZ5CsT", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/05-type-theory-projection.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "67643047-3fe7-40b1-a71f-e717d1cea88e" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.147Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f135b6] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [2026-04-01T21:10:42.148Z] [INFO] [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { model: 'claude-opus-4-6', messages: [Array], tools: [] } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,token-counting-2024-11-01', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:42.271Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_0183HC8fuiNNdSdtfFxhUQhB", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/06-practical-implementation.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "5f631e95-de45-4613-8ff3-ba7e9a4ca2ef" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.594Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_0183HC8fuiNNdSdtfFxhUQhB", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t## Практическая реализация\n2\t\n3\tСуществует несколько практических реализаций: [Deep](http://github.com/deep-foundation/), [LinksPlatform](https://github.com/linksplatform) и [Модель отношений](https://github.com/netkeep80/jsonRVM).\n4\t\n5\t### Deep\n6\t\n7\t[Deep](http://github.com/deep-foundation/) — это система, основанная на теории связей. В теории связей с помощью связей можно представлять любые данные или знания, а также использовать их для программирования. Deep построен вокруг этой философии: в Deep всё — связи. Однако если разделить их на две категории, то у нас будут собственно данные и поведение. Поведение — представленное кодом в Deep — хранится в ассоциативном хранилище в виде связей, а для исполнения передаётся в Docker-контейнер соответствующего языка программирования, где оно изолированно и безопасно выполняется. Вся коммуникация между различными частями кода осуществляется через связи в хранилище (базе данных), что делает базу данных универсальным API, основанным на данных (в отличие от традиционной практики вызова функций и методов). В данный момент в качестве ассоциативного хранилища в Deep используется PostgreSQL, который позднее будет заменён на движок данных, основанный на дуплетах и триплетах из LinksPlatform.\n8\t\n9\tDeep делает всё программное обеспечение на планете совместимым, представляя все его части в виде связей. Также возможно хранить любые данные и код вместе, связывая события или действия над различными типами ассоциаций с соответствующим кодом, который выполняется для обработки этих событий. Каждый обработчик может получать необходимые связи из ассоциативного хранилища и вставлять/обновлять/удалять связи в нём, что может инициировать дальнейшее каскадное выполнение обработчиков.\n10\t\n11\tТаблица `links` в базе данных (PostgreSQL) Deep содержит записи, которые можно интерпретировать как связи. Они имеют такие столбцы, как `id`, `type_id`, `from_id` и `to_id`. Типы связей помогают разработчику ассоциативных пакетов предопределить семантику отношений между различными элементами, обеспечивая однозначное понимание связей как людьми, так и кодом в ассоциативных пакетах. Помимо таблицы `links`, в системе также присутствуют таблицы `numbers`, `strings` и `objects` для хранения числовых, строковых и JSON-значений соответственно. К каждой связи можно привязать только одно значение. Это временное решение, которое используется до тех пор, пока Deep не мигрирует на использование LinksPlatform в качестве движка базы данных. После завершения миграции все эти, казалось бы, базовые типы будут построены с нуля с использованием только связей. Это позволит использовать дедупликацию (которая возникает как следствие теории связей) и глубокое понимание внутренней структуры значений. Также планируется добавить индексацию таких сложных значений, представленных связями, для повышения производительности, чтобы сделать её такой же быстрой или быстрее, чем текущая реализация на PostgreSQL.\n12\t\n13\t### LinksPlatform\n14\t\n15\t[LinksPlatform](https://github.com/linksplatform) — это кроссплатформенный мультиязычный фреймворк, направленный на реализацию низкоуровневой ассоциативности в виде конструктора движков баз данных. К примеру, на текущий момент у нас существует [бенчмарк](https://github.com/linksplatform/Comparisons.PostgreSQLVSDoublets), который сравнивает реализацию дуплетов в PostgreSQL и аналогичную реализацию на чистом Rust/C++; лидирующая реализация на Rust обгоняет PostgreSQL в $1746 \\dots 15745$ раз на операциях записи и в $100 \\dots 9694$ раз на операциях чтения.\n16\t\n17\t### Модель отношений\n18\t\n19\t[Модель отношений](https://github.com/netkeep80/jsonRVM) — это язык метапрограммирования, основанный на представлении программы в виде трёхмерной сети. Модель отношений относится к сущностно-ориентированному программированию, где сущность используется в качестве единственной фундаментальной концепции — то есть предполагается, что всё есть сущность и нет ничего кроме сущностей.\n20\t\n21\tВ модели отношений сущность в зависимости от своего внутреннего конститутивного принципа может быть либо структурой (объектом), либо функцией (методом). В отличие от известной ER-модели, в которой для представления схемы базы данных используются два базовых понятия — сущность и связь, — в модели отношений сущность и связь есть суть одно и то же. Такое представление позволяет описывать не только внешние отношения сущности, но и её внутреннюю модель — модель отношений.\n22\t\n23\tСущность в своём внутреннем принципе триедина (троична, трёхэлементна), потому что она есть объединение (синтез) трёх аспектов (качеств) других сущностей (или самой себя).\n24\t\n25\t[jsonRVM](https://github.com/netkeep80/jsonRVM) — это многопоточная виртуальная машина для исполнения JSON-проекции модели отношений. Модель отношений, представленная в виде JSON, позволяет писать программы непосредственно на JSON. Такое представление является гибридом сегмента данных и кода и позволяет легко десериализовать/исполнять/сериализовать проекцию модели отношений, а также использовать JSON-редакторы для программирования. В процессе исполнения модели отношений метапрограмма может не только обрабатывать данные, но и генерировать многопоточные программы и метапрограммы, а также исполнять их немедленно или экспортировать в виде JSON.\n26\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "f1bada6c-2d7b-4ddd-ab03-95251ccbf514", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:42.274Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/06-practical-implementation.md", | |
| "content": "## Практическая реализация\n\nСуществует несколько практических реализаций: [Deep](http://github.com/deep-foundation/), [LinksPlatform](https://github.com/linksplatform) и [Модель отношений](https://github.com/netkeep80/jsonRVM).\n\n### Deep\n\n[Deep](http://github.com/deep-foundation/) — это система, основанная на теории связей. В теории связей с помощью связей можно представлять любые данные или знания, а также использовать их для программирования. Deep построен вокруг этой философии: в Deep всё — связи. Однако если разделить их на две категории, то у нас будут собственно данные и поведение. Поведение — представленное кодом в Deep — хранится в ассоциативном хранилище в виде связей, а для исполнения передаётся в Docker-контейнер соответствующего языка программирования, где оно изолированно и безопасно выполняется. Вся коммуникация между различными частями кода осуществляется через связи в хранилище (базе данных), что делает базу данных универсальным API, основанным на данных (в отличие от традиционной практики вызова функций и методов). В данный момент в качестве ассоциативного хранилища в Deep используется PostgreSQL, который позднее будет заменён на движок данных, основанный на дуплетах и триплетах из LinksPlatform.\n\nDeep делает всё программное обеспечение на планете совместимым, представляя все его части в виде связей. Также возможно хранить любые данные и код вместе, связывая события или действия над различными типами ассоциаций с соответствующим кодом, который выполняется для обработки этих событий. Каждый обработчик может получать необходимые связи из ассоциативного хранилища и вставлять/обновлять/удалять связи в нём, что может инициировать дальнейшее каскадное выполнение обработчиков.\n\nТаблица `links` в базе данных (PostgreSQL) Deep содержит записи, которые можно интерпретировать как связи. Они имеют такие столбцы, как `id`, `type_id`, `from_id` и `to_id`. Типы связей помогают разработчику ассоциативных пакетов предопределить семантику отношений между различными элементами, обеспечивая однозначное понимание связей как людьми, так и кодом в ассоциативных пакетах. Помимо таблицы `links`, в системе также присутствуют таблицы `numbers`, `strings` и `objects` для хранения числовых, строковых и JSON-значений соответственно. К каждой связи можно привязать только одно значение. Это временное решение, которое используется до тех пор, пока Deep не мигрирует на использование LinksPlatform в качестве движка базы данных. После завершения миграции все эти, казалось бы, базовые типы будут построены с нуля с использованием только связей. Это позволит использовать дедупликацию (которая возникает как следствие теории связей) и глубокое понимание внутренней структуры значений. Также планируется добавить индексацию таких сложных значений, представленных связями, для повышения производительности, чтобы сделать её такой же быстрой или быстрее, чем текущая реализация на PostgreSQL.\n\n### LinksPlatform\n\n[LinksPlatform](https://github.com/linksplatform) — это кроссплатформенный мультиязычный фреймворк, направленный на реализацию низкоуровневой ассоциативности в виде конструктора движков баз данных. К примеру, на текущий момент у нас существует [бенчмарк](https://github.com/linksplatform/Comparisons.PostgreSQLVSDoublets), который сравнивает реализацию дуплетов в PostgreSQL и аналогичную реализацию на чистом Rust/C++; лидирующая реализация на Rust обгоняет PostgreSQL в $1746 \\dots 15745$ раз на операциях записи и в $100 \\dots 9694$ раз на операциях чтения.\n\n### Модель отношений\n\n[Модель отношений](https://github.com/netkeep80/jsonRVM) — это язык метапрограммирования, основанный на представлении программы в виде трёхмерной сети. Модель отношений относится к сущностно-ориентированному программированию, где сущность используется в качестве единственной фундаментальной концепции — то есть предполагается, что всё есть сущность и нет ничего кроме сущностей.\n\nВ модели отношений сущность в зависимости от своего внутреннего конститутивного принципа может быть либо структурой (объектом), либо функцией (методом). В отличие от известной ER-модели, в которой для представления схемы базы данных используются два базовых понятия — сущность и связь, — в модели отношений сущность и связь есть суть одно и то же. Такое представление позволяет описывать не только внешние отношения сущности, но и её внутреннюю модель — модель отношений.\n\nСущность в своём внутреннем принципе триедина (троична, трёхэлементна), потому что она есть объединение (синтез) трёх аспектов (качеств) других сущностей (или самой себя).\n\n[jsonRVM](https://github.com/netkeep80/jsonRVM) — это многопоточная виртуальная машина для исполнения JSON-проекции модели отношений. Модель отношений, представленная в виде JSON, позволяет писать программы непосредственно на JSON. Такое представление является гибридом сегмента данных и кода и позволяет легко десериализовать/исполнять/сериализовать проекцию модели отношений, а также использовать JSON-редакторы для программирования. В процессе исполнения модели отношений метапрограмма может не только обрабатывать данные, но и генерировать многопоточные программы и метапрограммы, а также исполнять их немедленно или экспортировать в виде JSON.\n", | |
| "numLines": 26, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 26 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.606Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01PkFTg1SDgbo5tfzjkE2WUQ", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01VneXfkshjUESkVDuns1AZS", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/08-sequences-and-sets.md" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 8281, | |
| "cache_read_input_tokens": 25389, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 8281 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "0c8ecfee-c2d6-4746-98ce-3aee7e5a63b7" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.622Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01VneXfkshjUESkVDuns1AZS", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t### Последовательности и множества, определённые в терминах связей\n2\t\n3\tВ предыдущих разделах мы показали, что любой кортеж длины $n$ может быть эквивалентно представлен в виде цепочки связей-дуплетов ($R \\to R^2$). Теперь мы делаем следующий шаг: формально определяем **последовательности** и **множества** исключительно в терминах связей-дуплетов.\n4\t\n5\tЭто важный шаг, поскольку последовательности и множества являются фундаментальными структурами данных, лежащими в основе теории множеств и теории типов. Показав, что они могут быть полностью выражены через связи, мы демонстрируем выразительную мощь теории связей.\n6\t\n7\t#### Последовательности как деревья связей-дуплетов\n8\t\n9\tПоследовательность в теории связей — это **ссылка (Reference) на корень дерева**, хранимого в сети дуплетов. Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет $(ссылка\\_на\\_левое, ссылка\\_на\\_правое)$, а листья — это элементы последовательности.\n10\t\n11\tНапример, последовательность $[1, 2, 3, 4]$ в сбалансированном варианте $((1, 2), (3, 4))$ хранится как:\n12\t\n13\tВ математической нотации: $5 \\to (1, 2),\\ 6 \\to (3, 4),\\ 7 \\to (5, 6)$\n14\t\n15\tВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation):\n16\t```\n17\t(5: 1 2) — дуплет для пары (1, 2)\n18\t(6: 3 4) — дуплет для пары (3, 4)\n19\t(7: 5 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n20\t```\n21\t\n22\tПоследовательность = ссылка 7. Все элементы закодированы исключительно через связи-дуплеты.\n23\t\n24\tФормально:\n25\t\n26\t> $\\displaystyle LinkSequence := Reference$\n27\t\n28\tПоследовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева в сети.\n29\t\n30\tОдна и та же последовательность может быть представлена деревьями различной формы:\n31\t\n32\t```\n33\t[1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4)) — сбалансированный вариант\n34\t[1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n35\t[1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n36\t```\n37\t\n38\tВсе эти варианты содержат одни и те же листья в одном и том же порядке, различаясь лишь структурой дерева. Количество различных деревьев для последовательности длины $n$ определяется [числом Каталана](https://ru.wikipedia.org/wiki/Числа_Каталана).\n39\t\n40\tОпределены три алгоритма создания последовательностей:\n41\t- **ListToBalancedTree** — сбалансированный вариант (как в [BalancedVariantConverter](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs))\n42\t- **ListToRightStaircase** — правая лестница $(1, (2, (3, 4)))$\n43\t- **ListToLeftStaircase** — левая лестница $(((1, 2), 3), 4)$\n44\t\n45\t##### Rocq\n46\t\n47\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v)\n48\t\n49\t```rocq\n50\tRequire Import NetworkDefinitions.\n51\tRequire Import NetworkConversions.\n52\t\n53\t(* Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети *)\n54\tDefinition LinkSequence := Reference.\n55\t\n56\t(* Вспомогательное дерево для алгоритмов построения последовательностей *)\n57\tInductive LinkTree : Type :=\n58\t | Leaf : Reference -> LinkTree\n59\t | Node : LinkTree -> LinkTree -> LinkTree.\n60\t\n61\t(* Запись дерева в сеть дуплетов *)\n62\tFixpoint TreeToDupletList_ (t : LinkTree) (offset : nat)\n63\t : NetworkDupletList * nat := ...\n64\t\n65\t(* Получение ссылки на корень (= последовательность) *)\n66\tDefinition TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : nat) : LinkSequence := ...\n67\t\n68\t(* Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень *)\n69\tDefinition ListToSequence (l : list Reference) (offset : nat)\n70\t : option (LinkSequence * NetworkDupletList) := ...\n71\t```\n72\t\n73\t##### Lean\n74\t\n75\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean)\n76\t\n77\t```lean\n78\timport NetworkDefinitions\n79\timport NetworkConversions\n80\t\n81\t-- Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети\n82\tabbrev LinkSequence := Reference\n83\t\n84\t/-- Вспомогательное дерево для алгоритмов построения последовательностей -/\n85\tinductive LinkTree where\n86\t | Leaf : Reference → LinkTree\n87\t | Node : LinkTree → LinkTree → LinkTree\n88\t deriving Repr\n89\t\n90\t-- Запись дерева в сеть дуплетов\n91\tdef TreeToDupletList_ : LinkTree → Nat → NetworkDupletList × Nat\n92\t\n93\t-- Получение ссылки на корень (= последовательность)\n94\tdef TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : Nat) : LinkSequence\n95\t\n96\t-- Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень\n97\tdef ListToSequence (l : List Reference) (offset : Nat)\n98\t : Option (LinkSequence × NetworkDupletList)\n99\t```\n100\t\n101\t#### Эквивалентность множеств и последовательностей\n102\t\n103\tПрежде чем определить множества, необходимо формально доказать, что любое конечное множество может быть представлено как **упорядоченная уникальная последовательность** — последовательность без дубликатов, отсортированная в строго возрастающем порядке.\n104\t\n105\tЭто доказательство адаптировано из [проекта set_sequence_equivalence](https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence) и включает:\n106\t\n107\t1. **StrictlyAscending** — предикат строго возрастающего списка\n108\t2. **NoDuplicates** — предикат списка без дубликатов\n109\t3. **insertSorted** — вставка элемента в отсортированный список с пропуском дубликатов\n110\t4. **toOrderedUnique** — преобразование произвольного списка в строго возрастающий\n111\t\n112\t**Основная теорема** (`set_sequence_equivalence`): для любого списка натуральных чисел существует строго возрастающий список, содержащий в точности те же элементы.\n113\t\n114\t##### Rocq\n115\t\n116\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v)\n117\t\n118\t```rocq\n119\t(* ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности *)\n120\tTheorem set_sequence_equivalence : forall l : list nat,\n121\t exists l' : list nat,\n122\t IsOrderedUniqueSequence l' /\\\n123\t (forall x, In x l' <-> In x l).\n124\t```\n125\t\n126\t##### Lean\n127\t\n128\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean)\n129\t\n130\t```lean\n131\t/-- Основная теорема: Каждый список может быть преобразован в упорядоченную\n132\t уникальную последовательность с теми же элементами -/\n133\ttheorem set_sequence_equivalence (l : List Nat) :\n134\t ∃ l' : List Nat,\n135\t IsOrderedUniqueSequence l' ∧\n136\t (∀ x, x ∈ l' ↔ x ∈ l)\n137\t```\n138\t\n139\t#### Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей\n140\t\n141\tИспользуя доказанную эквивалентность, мы определяем **множество** как **ссылку (Reference) на корень дерева** в сети, листья которого образуют строго возрастающий список. Для создания множества из произвольного списка сначала применяется `toOrderedUnique` (сортировка и удаление дубликатов), затем строится сбалансированное дерево и записывается в сеть.\n142\t\n143\t> $\\displaystyle LinkSet := Reference$\n144\t\n145\t##### Rocq\n146\t\n147\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v)\n148\t\n149\t```rocq\n150\tRequire Import NetworkDefinitions.\n151\tRequire Import NetworkConversions.\n152\tRequire Import SequenceDefinitions.\n153\tRequire Import SetSequenceEquivalence.\n154\t\n155\t(* Множество ссылок — это ссылка на корень дерева в сети *)\n156\tDefinition LinkSet := Reference.\n157\t\n158\t(* Предикат корректности множества (через дерево) *)\n159\tDefinition IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n160\t IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s).\n161\t\n162\t(* Преобразование списка в множество: ссылка на корень + сеть дуплетов *)\n163\tDefinition ListToSet (l : list Reference) (offset : nat)\n164\t : option (LinkSet * NetworkDupletList) :=\n165\t let sorted := toOrderedUnique l in\n166\t match ListToBalancedTree sorted with\n167\t | None => None\n168\t | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n169\t end.\n170\t```\n171\t\n172\t##### Lean\n173\t\n174\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean)\n175\t\n176\t```lean\n177\timport NetworkDefinitions\n178\timport NetworkConversions\n179\timport SequenceDefinitions\n180\timport SetSequenceEquivalence\n181\t\n182\t-- Множество ссылок — это ссылка на корень дерева в сети\n183\tabbrev LinkSet := Reference\n184\t\n185\t-- Предикат корректности множества (через дерево)\n186\tdef IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n187\t IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s)\n188\t\n189\t-- Преобразование списка в множество: ссылка на корень + сеть дуплетов\n190\tdef ListToSet (l : List Reference) (offset : Nat)\n191\t : Option (LinkSet × NetworkDupletList)\n192\t```\n193\t\n194\t#### Значение результатов\n195\t\n196\tТаким образом, мы формально показали, что:\n197\t\n198\t1. **Последовательности** определены как ссылки на корни деревьев связей-дуплетов ($R \\to R^2$) в сети\n199\t2. **Множества** определены как последовательности с инвариантом упорядоченности и уникальности листьев\n200\t3. Теорема `set_sequence_equivalence` гарантирует, что любое конечное множество натуральных чисел может быть представлено как упорядоченная уникальная последовательность\n201\t\n202\tВсё это означает, что и последовательности, и множества **выражены исключительно через связи-дуплеты** — минимальную структуру теории связей $R \\to R^2$.\n203\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "c91e8528-016d-4ff9-9fff-9759562820ce", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:42.610Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/08-sequences-and-sets.md", | |
| "content": "### Последовательности и множества, определённые в терминах связей\n\nВ предыдущих разделах мы показали, что любой кортеж длины $n$ может быть эквивалентно представлен в виде цепочки связей-дуплетов ($R \\to R^2$). Теперь мы делаем следующий шаг: формально определяем **последовательности** и **множества** исключительно в терминах связей-дуплетов.\n\nЭто важный шаг, поскольку последовательности и множества являются фундаментальными структурами данных, лежащими в основе теории множеств и теории типов. Показав, что они могут быть полностью выражены через связи, мы демонстрируем выразительную мощь теории связей.\n\n#### Последовательности как деревья связей-дуплетов\n\nПоследовательность в теории связей — это **ссылка (Reference) на корень дерева**, хранимого в сети дуплетов. Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет $(ссылка\\_на\\_левое, ссылка\\_на\\_правое)$, а листья — это элементы последовательности.\n\nНапример, последовательность $[1, 2, 3, 4]$ в сбалансированном варианте $((1, 2), (3, 4))$ хранится как:\n\nВ математической нотации: $5 \\to (1, 2),\\ 6 \\to (3, 4),\\ 7 \\to (5, 6)$\n\nВ [нотации связей](https://github.com/link-foundation/links-notation):\n```\n(5: 1 2) — дуплет для пары (1, 2)\n(6: 3 4) — дуплет для пары (3, 4)\n(7: 5 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n```\n\nПоследовательность = ссылка 7. Все элементы закодированы исключительно через связи-дуплеты.\n\nФормально:\n\n> $\\displaystyle LinkSequence := Reference$\n\nПоследовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева в сети.\n\nОдна и та же последовательность может быть представлена деревьями различной формы:\n\n```\n[1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4)) — сбалансированный вариант\n[1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n[1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n```\n\nВсе эти варианты содержат одни и те же листья в одном и том же порядке, различаясь лишь структурой дерева. Количество различных деревьев для последовательности длины $n$ определяется [числом Каталана](https://ru.wikipedia.org/wiki/Числа_Каталана).\n\nОпределены три алгоритма создания последовательностей:\n- **ListToBalancedTree** — сбалансированный вариант (как в [BalancedVariantConverter](https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs))\n- **ListToRightStaircase** — правая лестница $(1, (2, (3, 4)))$\n- **ListToLeftStaircase** — левая лестница $(((1, 2), 3), 4)$\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v)\n\n```rocq\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\n\n(* Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети *)\nDefinition LinkSequence := Reference.\n\n(* Вспомогательное дерево для алгоритмов построения последовательностей *)\nInductive LinkTree : Type :=\n | Leaf : Reference -> LinkTree\n | Node : LinkTree -> LinkTree -> LinkTree.\n\n(* Запись дерева в сеть дуплетов *)\nFixpoint TreeToDupletList_ (t : LinkTree) (offset : nat)\n : NetworkDupletList * nat := ...\n\n(* Получение ссылки на корень (= последовательность) *)\nDefinition TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : nat) : LinkSequence := ...\n\n(* Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень *)\nDefinition ListToSequence (l : list Reference) (offset : nat)\n : option (LinkSequence * NetworkDupletList) := ...\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean)\n\n```lean\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети\nabbrev LinkSequence := Reference\n\n/-- Вспомогательное дерево для алгоритмов построения последовательностей -/\ninductive LinkTree where\n | Leaf : Reference → LinkTree\n | Node : LinkTree → LinkTree → LinkTree\n deriving Repr\n\n-- Запись дерева в сеть дуплетов\ndef TreeToDupletList_ : LinkTree → Nat → NetworkDupletList × Nat\n\n-- Получение ссылки на корень (= последовательность)\ndef TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : Nat) : LinkSequence\n\n-- Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень\ndef ListToSequence (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSequence × NetworkDupletList)\n```\n\n#### Эквивалентность множеств и последовательностей\n\nПрежде чем определить множества, необходимо формально доказать, что любое конечное множество может быть представлено как **упорядоченная уникальная последовательность** — последовательность без дубликатов, отсортированная в строго возрастающем порядке.\n\nЭто доказательство адаптировано из [проекта set_sequence_equivalence](https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence) и включает:\n\n1. **StrictlyAscending** — предикат строго возрастающего списка\n2. **NoDuplicates** — предикат списка без дубликатов\n3. **insertSorted** — вставка элемента в отсортированный список с пропуском дубликатов\n4. **toOrderedUnique** — преобразование произвольного списка в строго возрастающий\n\n**Основная теорема** (`set_sequence_equivalence`): для любого списка натуральных чисел существует строго возрастающий список, содержащий в точности те же элементы.\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v)\n\n```rocq\n(* ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности *)\nTheorem set_sequence_equivalence : forall l : list nat,\n exists l' : list nat,\n IsOrderedUniqueSequence l' /\\\n (forall x, In x l' <-> In x l).\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean)\n\n```lean\n/-- Основная теорема: Каждый список может быть преобразован в упорядоченную\n уникальную последовательность с теми же элементами -/\ntheorem set_sequence_equivalence (l : List Nat) :\n ∃ l' : List Nat,\n IsOrderedUniqueSequence l' ∧\n (∀ x, x ∈ l' ↔ x ∈ l)\n```\n\n#### Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей\n\nИспользуя доказанную эквивалентность, мы определяем **множество** как **ссылку (Reference) на корень дерева** в сети, листья которого образуют строго возрастающий список. Для создания множества из произвольного списка сначала применяется `toOrderedUnique` (сортировка и удаление дубликатов), затем строится сбалансированное дерево и записывается в сеть.\n\n> $\\displaystyle LinkSet := Reference$\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v)\n\n```rocq\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\nRequire Import SequenceDefinitions.\nRequire Import SetSequenceEquivalence.\n\n(* Множество ссылок — это ссылка на корень дерева в сети *)\nDefinition LinkSet := Reference.\n\n(* Предикат корректности множества (через дерево) *)\nDefinition IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s).\n\n(* Преобразование списка в множество: ссылка на корень + сеть дуплетов *)\nDefinition ListToSet (l : list Reference) (offset : nat)\n : option (LinkSet * NetworkDupletList) :=\n let sorted := toOrderedUnique l in\n match ListToBalancedTree sorted with\n | None => None\n | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n end.\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean)\n\n```lean\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\n-- Множество ссылок — это ссылка на корень дерева в сети\nabbrev LinkSet := Reference\n\n-- Предикат корректности множества (через дерево)\ndef IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s)\n\n-- Преобразование списка в множество: ссылка на корень + сеть дуплетов\ndef ListToSet (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSet × NetworkDupletList)\n```\n\n#### Значение результатов\n\nТаким образом, мы формально показали, что:\n\n1. **Последовательности** определены как ссылки на корни деревьев связей-дуплетов ($R \\to R^2$) в сети\n2. **Множества** определены как последовательности с инвариантом упорядоченности и уникальности листьев\n3. Теорема `set_sequence_equivalence` гарантирует, что любое конечное множество натуральных чисел может быть представлено как упорядоченная уникальная последовательность\n\nВсё это означает, что и последовательности, и множества **выражены исключительно через связи-дуплеты** — минимальную структуру теории связей $R \\to R^2$.\n", | |
| "numLines": 203, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 203 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.733Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f135b6, request-id: "req_011CZdjkhV6e2WhqZg7aVBwT"] post https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true succeeded with status 200 in 585ms | |
| [2026-04-01T21:10:42.734Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f135b6] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95017d2fe7b1-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-length': '22', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:42 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkhV6e2WhqZg7aVBwT', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=462', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '459', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 585 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:42.734Z] [INFO] [stdout-guard] [log_f135b6] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: { input_tokens: 14491 }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 586 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:42.751Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "File content (14491 tokens) exceeds maximum allowed tokens (10000). Use offset and limit parameters to read specific portions of the file, or search for specific content instead of reading the whole file.", | |
| "is_error": true, | |
| "tool_use_id": "toolu_01JoC7CzD45aUrhDktoZ5CsT" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "bd7b76e5-bffa-4667-8300-e57bba116aa5", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:42.749Z", | |
| "tool_use_result": "Error: File content (14491 tokens) exceeds maximum allowed tokens (10000). Use offset and limit parameters to read specific portions of the file, or search for specific content instead of reading the whole file." | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:42.781Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3035f1] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [2026-04-01T21:10:42.781Z] [INFO] [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [2026-04-01T21:10:42.782Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'eeaa626d-23bc-4fa6-b170-4a60b148de93', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [2026-04-01T21:10:42.782Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [2026-04-01T21:10:42.782Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [2026-04-01T21:10:42.783Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:45.430Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3035f1, request-id: "req_011CZdjkkFHvoSYSew6CGeyV"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 2650ms | |
| [2026-04-01T21:10:45.431Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3035f1] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [2026-04-01T21:10:45.432Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [2026-04-01T21:10:45.432Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [2026-04-01T21:10:45.432Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:45.432Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [2026-04-01T21:10:45.432Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9505791cdbd7-FRA', | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:45 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkkFHvoSYSew6CGeyV', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2514', | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2501', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 2650 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:45.433Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:45 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjkkFHvoSYSew6CGeyV', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '2501', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=2514', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=.buSWh29ipeYZJ9y.urHgpSLWf0B9qxGNp.hxEOFDZM-1775077842.7915492-1.0.1.1-a5RpxoDyxiV0UrhGCpKFWVEvkRwNcN1_5A6oKhZkXYE; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9505791cdbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:10:45.434Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:45.435Z] [INFO] [stdout-guard] [log_3035f1] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:10:45.435Z] [INFO] [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:45.435Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 2652 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:46.813Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01HdwK1N97tncw6fuNsbRoZy", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Now let me read the 05-type-theory-projection.md in chunks, and the archive READMEs and source code files." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 5627, | |
| "cache_creation_input_tokens": 14753, | |
| "cache_read_input_tokens": 33670, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 14753 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "985437d0-f287-47b2-8258-1722b69a473b" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:48.197Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01HdwK1N97tncw6fuNsbRoZy", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_015XwwGWMocJTmWnhoUjjShw", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/05-type-theory-projection.md", | |
| "limit": 500 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 5627, | |
| "cache_creation_input_tokens": 14753, | |
| "cache_read_input_tokens": 33670, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 14753 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "94cb57b4-e4d2-4ed4-994c-6176e86f2aa7" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:48.201Z] [INFO] [stdout-guard] [log_615f18] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [2026-04-01T21:10:48.202Z] [INFO] [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { model: 'claude-opus-4-6', messages: [Array], tools: [] } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,token-counting-2024-11-01', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:48.421Z] [INFO] [stdout-guard] [log_615f18, request-id: "req_011CZdjm9Ppo232JLQhngPYz"] post https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true succeeded with status 200 in 220ms | |
| [2026-04-01T21:10:48.421Z] [INFO] [stdout-guard] [log_615f18] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95276a77dbab-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-length': '21', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:48 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjm9Ppo232JLQhngPYz', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:10:48.422Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=88', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [2026-04-01T21:10:48.422Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:48.422Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '86', | |
| [2026-04-01T21:10:48.422Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [2026-04-01T21:10:48.422Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:48.423Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 220 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:48.423Z] [INFO] [stdout-guard] [log_615f18] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:10:48.423Z] [INFO] [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: { input_tokens: 8538 }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 221 | |
| [2026-04-01T21:10:48.423Z] [INFO] [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:48.713Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_015XwwGWMocJTmWnhoUjjShw", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t### Проекция теории связей в теорию типов (Rocq и Lean) через теорию множеств\n2\t\n3\t#### О Rocq\n4\t\n5\t[Rocq](https://rocq-prover.org/) (ранее известный как [Coq](https://ru.wikipedia.org/wiki/Coq)) — это интерактивное средство доказательства теорем, основанное на теории типов высшего порядка, также известной как Исчисление Индуктивных Построений (Calculus of Inductive Constructions, CIC). Это мощная среда для формализации сложных математических теорем, проверки доказательств на корректность и извлечения работающего программного кода из формально проверенных спецификаций. Rocq широко используется в академических кругах для формализации математики, а также в IT-индустрии для верификации программного обеспечения и оборудования.\n6\t\n7\tРешение применить Rocq для описания теории связей в рамках теории типов было обусловлено необходимостью строгой формализации доказательств и гарантирования логической корректности в рамках разработки теории связей. Использование Rocq позволяет выразить свойства и операции над связями в точных и надёжных терминах, благодаря системе типов Rocq и мощным средствам для создания и проверки доказательств.\n8\t\n9\tВ преддверии обширной работы по доказательству эквивалентности реляционной модели и сети дуплетов, мы представляем в этом разделе начальные шаги, выполненные с использованием систем доказательств Rocq и Lean. На первом этапе стоит задача формализации структур сетей через определения базовых типов, функций и структур.\n10\t\n11\t#### О Lean\n12\t\n13\t[Lean](https://lean-lang.org/) — это функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем, разработанное в Microsoft Research. Lean 4, текущая версия, сочетает в себе мощную систему зависимых типов с полноценным языком программирования, что позволяет использовать один и тот же язык как для написания доказательств, так и для исполняемого кода. Lean широко применяется в проектах по формализации математики, таких как Mathlib — крупнейшая библиотека формализованных математических теорем.\n14\t\n15\tИспользование Lean в дополнение к Rocq позволяет обеспечить более широкую верифицируемость теории связей, а также делает формализацию доступной для более широкой аудитории математиков и разработчиков, знакомых с экосистемой Lean.\n16\t\n17\t#### Определения сетей\n18\t\n19\t##### Rocq\n20\t\n21\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v)\n22\t\n23\t```rocq\n24\tRequire Import PeanoNat.\n25\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n26\tRequire Import Vector.\n27\tRequire Import List.\n28\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n29\tImport ListNotations.\n30\tImport VectorNotations.\n31\t\n32\t(* Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀ *)\n33\tDefinition Reference := nat.\n34\t\n35\t(* Значение Reference по умолчанию: ноль *)\n36\tDefinition ReferenceDefault : Reference := 0.\n37\t\n38\t(* Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ *)\n39\tDefinition TupleOfReferences (n : nat) := t Reference n.\n40\t\n41\t(* Значение TupleOfReferences по умолчанию *)\n42\tDefinition TupleOfReferencesDefault (n : nat) : TupleOfReferences n := Vector.const ReferenceDefault n.\n43\t\n44\t(* Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences *)\n45\tDefinition Link (n : nat) := prod Reference (TupleOfReferences n).\n46\t\n47\t(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences} *)\n48\tDefinition NetworkTupleFunction (n : nat) := Reference -> TupleOfReferences n.\n49\t\n50\t(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности *)\n51\tDefinition NetworkTupleList (n : nat) := list (TupleOfReferences n).\n52\t\n53\t(* Вложенные упорядоченные пары *)\n54\tDefinition ReferenceList := list Reference.\n55\t\n56\t(* Сеть вложенных упорядоченных пар: N^{list} : Reference → ReferenceList *)\n57\tDefinition NetworkReferenceListFunction := Reference -> ReferenceList.\n58\t\n59\t(* Сеть вложенных упорядоченных пар в виде последовательности вложенных упорядоченных пар *)\n60\tDefinition NetworkReferenceListList := list ReferenceList.\n61\t\n62\t(* Дуплет ссылок *)\n63\tDefinition Duplet := prod Reference Reference.\n64\t\n65\t(* Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета *)\n66\tDefinition DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault).\n67\t\n68\t(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference² *)\n69\tDefinition NetworkDupletFunction := Reference -> Duplet.\n70\t\n71\t(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов *)\n72\tDefinition NetworkDupletList := list Duplet.\n73\t```\n74\t\n75\t##### Lean\n76\t\n77\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean)\n78\t\n79\t```lean\n80\t-- Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀\n81\tabbrev Reference := Nat\n82\t\n83\t-- Значение Reference по умолчанию: ноль\n84\tdef ReferenceDefault : Reference := 0\n85\t\n86\t-- Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ\n87\tabbrev TupleOfReferences (n : Nat) := Vector Reference n\n88\t\n89\t-- Значение TupleOfReferences по умолчанию\n90\tdef TupleOfReferencesDefault (n : Nat) : TupleOfReferences n := Vector.replicate n ReferenceDefault\n91\t\n92\t-- Вложенные упорядоченные пары\n93\tabbrev ReferenceList := List Reference\n94\t\n95\t-- Сеть вложенных упорядоченных пар: N^{list} : Reference → ReferenceList\n96\tabbrev NetworkReferenceListFunction := Reference → ReferenceList\n97\t\n98\t-- Сеть вложенных упорядоченных пар в виде последовательности вложенных упорядоченных пар\n99\tabbrev NetworkReferenceListList := List ReferenceList\n100\t\n101\t-- Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\n102\tabbrev Link (n : Nat) := Reference × TupleOfReferences n\n103\t\n104\t-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences}\n105\tabbrev NetworkTupleFunction (n : Nat) := Reference → TupleOfReferences n\n106\t\n107\t-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности\n108\tabbrev NetworkTupleList (n : Nat) := List (TupleOfReferences n)\n109\t\n110\t-- Дуплет ссылок\n111\tabbrev Duplet := Reference × Reference\n112\t\n113\t-- Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета\n114\tdef DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault)\n115\t\n116\t-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference²\n117\tabbrev NetworkDupletFunction := Reference → Duplet\n118\t\n119\t-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов\n120\tabbrev NetworkDupletList := List Duplet\n121\t```\n122\t\n123\t#### Функции преобразования сетей\n124\t\n125\t##### Rocq\n126\t\n127\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v)\n128\t\n129\t```rocq\n130\t(* Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList *)\n131\tFixpoint TupleOfReferencesToReferenceList {n : nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n132\t match v with\n133\t | Vector.nil _ => List.nil\n134\t | Vector.cons _ h _ t => List.cons h (TupleOfReferencesToReferenceList t)\n135\t end.\n136\t\n137\t(* Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction *)\n138\tDefinition TupleFunctionToReferenceListFunction {n : nat} (a: NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n139\t fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id).\n140\t\n141\t(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList *)\n142\tDefinition TupleListToReferenceListList {n: nat} (net: NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n143\t map TupleOfReferencesToReferenceList net.\n144\t\n145\t(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option *)\n146\tFixpoint ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n: nat) (p: ReferenceList) : option (TupleOfReferences n) :=\n147\t match n, p with\n148\t | 0, List.nil => Some (Vector.nil nat)\n149\t | S n', List.cons f p' =>\n150\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n' p' with\n151\t | None => None\n152\t | Some t => Some (Vector.cons nat f n' t)\n153\t end\n154\t | _, _ => None\n155\t end.\n156\t\n157\t(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault *)\n158\tDefinition ReferenceListToTupleOfReferences(n: nat) (p: ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n159\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n160\t | None => TupleOfReferencesDefault n\n161\t | Some t => t\n162\t end.\n163\t\n164\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction *)\n165\tDefinition ReferenceListFunctionToTupleFunction { n: nat } (net: NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n166\t fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n167\t | Some t => t\n168\t | None => TupleOfReferencesDefault n\n169\t end.\n170\t\n171\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList *)\n172\tDefinition ReferenceListListToTupleList {n: nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n173\t map (ReferenceListToTupleOfReferences n) net.\n174\t\n175\t(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации *)\n176\tFixpoint ReferenceListToDupletList_ (offset: nat) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n177\t match np with\n178\t | nil => nil\n179\t | cons h nil => cons (h, offset) nil\n180\t | cons h t => cons (h, S offset) (ReferenceListToDupletList_ (S offset) t)\n181\t end.\n182\t\n183\t(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList *)\n184\tDefinition ReferenceListToDupletList (np: ReferenceList) : NetworkDupletList := ReferenceListToDupletList_ 0 np.\n185\t\n186\t(* Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList *)\n187\tDefinition AddReferenceListToDupletList (anet: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n188\t app anet (ReferenceListToDupletList_ (length anet) np).\n189\t\n190\t(* Функция отрезает голову anetd и возвращает хвост начиная с offset *)\n191\tFixpoint DupletListBehead (anet: NetworkDupletList) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n192\t match offset with\n193\t | 0 => anet\n194\t | S n' =>\n195\t match anet with\n196\t | nil => nil\n197\t | cons h t => DupletListBehead t n'\n198\t end\n199\t end.\n200\t\n201\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset *)\n202\tFixpoint DupletListToReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat): ReferenceList :=\n203\t match anet with\n204\t | nil => nil\n205\t | cons (x, next_index) tail_anet =>\n206\t if offset =? index then\n207\t cons x (DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) next_index)\n208\t else\n209\t DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n210\t end.\n211\t\n212\t(* Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета *)\n213\tDefinition DupletListReadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : ReferenceList :=\n214\t DupletListToReferenceList_ anet 0 index.\n215\t\n216\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети *)\n217\tDefinition DupletListToReferenceList (anet: NetworkDupletList) : ReferenceList := DupletListReadReferenceList anet 0.\n218\t\n219\t(*\n220\t Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n221\t в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n222\t\n223\t Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n224\t либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n225\t сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n226\t*)\n227\t\n228\t(* Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\n229\tFixpoint AddReferenceListListToDupletList (anetd: NetworkDupletList) (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n230\t match anetl with\n231\t | nil => anetd\n232\t | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n233\t end.\n234\t\n235\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\n236\tDefinition ReferenceListListToDupletList (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n237\t match anetl with\n238\t | nil => nil\n239\t | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n240\t end.\n241\t\n242\t(* Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n243\t Возвращает offset ReferenceList. *)\n244\tFixpoint DupletListOffsetReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat) : nat :=\n245\t match anet with\n246\t | nil => offset + (length anet)\n247\t | cons (_, next_index) tail_anet =>\n248\t match index with\n249\t | O => offset\n250\t | S index' =>\n251\t if offset =? next_index then\n252\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index'\n253\t else\n254\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n255\t end\n256\t end.\n257\t\n258\t(* Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList. *)\n259\tDefinition DupletListOffsetReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : nat :=\n260\t DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index.\n261\t\n262\t(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList *)\n263\tDefinition TupleListToDupletList {n : nat} (anetv: NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n264\t ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv).\n265\t\n266\t(*\n267\t Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n268\t в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n269\t\n270\t Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n271\t Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n272\t сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n273\t*)\n274\t\n275\t(* Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост *)\n276\tFixpoint DupletListBeheadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) : NetworkDupletList :=\n277\t match anet with\n278\t | nil => nil\n279\t | cons (_, next_index) tail_anet =>\n280\t if offset =? next_index then (* конец ReferenceList *)\n281\t tail_anet\n282\t else (* ещё не конец ReferenceList *)\n283\t DupletListBeheadReferenceList tail_anet (S offset)\n284\t end.\n285\t\n286\t(* Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList *)\n287\tFixpoint DupletListToReferenceListList_ (anetd: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) (offset: nat) : NetworkReferenceListList :=\n288\t match anetd with\n289\t | nil => nil (* отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена *)\n290\t | cons (x, next_index) tail_anet =>\n291\t if offset =? next_index then (* конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList *)\n292\t cons (app np (cons x nil)) (DupletListToReferenceListList_ tail_anet nil (S offset))\n293\t else (* ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше *)\n294\t DupletListToReferenceListList_ tail_anet (app np (cons x nil)) (S offset)\n295\t end.\n296\t\n297\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList *)\n298\tDefinition DupletListToReferenceListList (anetd: NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n299\t DupletListToReferenceListList_ anetd nil ReferenceDefault.\n300\t```\n301\t\n302\t##### Lean\n303\t\n304\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean)\n305\t\n306\t```lean\n307\t-- Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList\n308\tdef TupleOfReferencesToReferenceList {n : Nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n309\t v.toList\n310\t\n311\t-- Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction\n312\tdef TupleFunctionToReferenceListFunction {n : Nat} (a : NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n313\t fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id)\n314\t\n315\t-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList\n316\tdef TupleListToReferenceListList {n : Nat} (net : NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n317\t net.map TupleOfReferencesToReferenceList\n318\t\n319\t-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option\n320\tdef ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n : Nat) (p : ReferenceList) : Option (TupleOfReferences n) :=\n321\t let arr := p.toArray\n322\t if h : arr.size = n then\n323\t some ⟨arr, h⟩\n324\t else\n325\t none\n326\t\n327\t-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault\n328\tdef ReferenceListToTupleOfReferences(n : Nat) (p : ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n329\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n330\t | none => TupleOfReferencesDefault n\n331\t | some t => t\n332\t\n333\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction\n334\tdef ReferenceListFunctionToTupleFunction {n : Nat} (net : NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n335\t fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n336\t | some t => t\n337\t | none => TupleOfReferencesDefault n\n338\t\n339\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList\n340\tdef ReferenceListListToTupleList {n : Nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n341\t net.map (ReferenceListToTupleOfReferences n)\n342\t\n343\t-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации\n344\tdef ReferenceListToDupletList_ (offset : Nat) : ReferenceList → NetworkDupletList\n345\t | [] => []\n346\t | [h] => [(h, offset)]\n347\t | h :: t => (h, offset + 1) :: ReferenceListToDupletList_ (offset + 1) t\n348\t\n349\t-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList\n350\tdef ReferenceListToDupletList (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n351\t ReferenceListToDupletList_ 0 np\n352\t\n353\t-- Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList\n354\tdef AddReferenceListToDupletList (anet : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n355\t anet ++ ReferenceListToDupletList_ anet.length np\n356\t\n357\t-- Функция отрезает голову anetd и возвращает хвост начиная с offset\n358\tdef DupletListBehead (anet : NetworkDupletList) : Nat → NetworkDupletList\n359\t | 0 => anet\n360\t | Nat.succ n => match anet with\n361\t | [] => []\n362\t | _ :: t => DupletListBehead t n\n363\t\n364\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList\n365\tdef DupletListToReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : ReferenceList :=\n366\t match anet with\n367\t | [] => []\n368\t | (x, next_index) :: tail_anet =>\n369\t if offset == index then\n370\t x :: DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) next_index\n371\t else\n372\t DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n373\t\n374\t-- Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета\n375\tdef DupletListReadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : ReferenceList :=\n376\t DupletListToReferenceList_ anet 0 index\n377\t\n378\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList\n379\tdef DupletListToReferenceList (anet : NetworkDupletList) : ReferenceList :=\n380\t DupletListReadReferenceList anet 0\n381\t\n382\t-- Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\n383\tdef AddReferenceListListToDupletList : NetworkDupletList → NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n384\t | anetd, [] => anetd\n385\t | anetd, h :: t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n386\t\n387\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\n388\tdef ReferenceListListToDupletList : NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n389\t | [] => []\n390\t | h :: t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n391\t\n392\t-- Функция поиска ReferenceList по порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList.\n393\tdef DupletListOffsetReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : Nat :=\n394\t match anet with\n395\t | [] => offset + anet.length\n396\t | (_, next_index) :: tail_anet =>\n397\t match index with\n398\t | 0 => offset\n399\t | Nat.succ index' =>\n400\t if offset == next_index then\n401\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index'\n402\t else\n403\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n404\t\n405\t-- Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру\n406\tdef DupletListOffsetReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : Nat :=\n407\t DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index\n408\t\n409\t-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList\n410\tdef TupleListToDupletList {n : Nat} (anetv : NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n411\t ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv)\n412\t\n413\t-- Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост\n414\tdef DupletListBeheadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n415\t match anet with\n416\t | [] => []\n417\t | (_, next_index) :: tail_anet =>\n418\t if offset == next_index then\n419\t tail_anet\n420\t else\n421\t DupletListBeheadReferenceList tail_anet (offset + 1)\n422\t\n423\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\n424\tdef DupletListToReferenceListList_ (anetd : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) (offset : Nat) : NetworkReferenceListList :=\n425\t match anetd with\n426\t | [] => []\n427\t | (x, next_index) :: tail_anet =>\n428\t if offset == next_index then\n429\t (np ++ [x]) :: DupletListToReferenceListList_ tail_anet [] (offset + 1)\n430\t else\n431\t DupletListToReferenceListList_ tail_anet (np ++ [x]) (offset + 1)\n432\t\n433\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\n434\tdef DupletListToReferenceListList (anetd : NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n435\t DupletListToReferenceListList_ anetd [] ReferenceDefault\n436\t```\n437\t\n438\t#### Предикаты эквивалентности сетей\n439\t\n440\t##### Rocq\n441\t\n442\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v)\n443\t\n444\t```rocq\n445\t(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n446\t anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n447\t\n448\t Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n449\t Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n450\t связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\n451\t*)\n452\tDefinition TupleFunctionEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleFunction n) (anet2: NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n453\t forall id, anet1 id = anet2 id.\n454\t\n455\t(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n456\t anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\n457\t*)\n458\tDefinition TupleListEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleList n) (anet2: NetworkTupleList n) : Prop :=\n459\t anet1 = anet2.\n460\t\n461\t(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction *)\n462\tDefinition DupletFunctionEquivalence (anet1: NetworkDupletFunction) (anet2: NetworkDupletFunction) : Prop := forall id, anet1 id = anet2 id.\n463\t\n464\t(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList *)\n465\tDefinition DupletListEquivalence (anet1: NetworkDupletList) (anet2: NetworkDupletList) : Prop := anet1 = anet2.\n466\t```\n467\t\n468\t##### Lean\n469\t\n470\t[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean)\n471\t\n472\t```lean\n473\t-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n\n474\tdef TupleFunctionEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n475\t ∀ id, anet1 id = anet2 id\n476\t\n477\t-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n в виде списков\n478\tdef TupleListEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleList n) : Prop :=\n479\t anet1 = anet2\n480\t\n481\t-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction\n482\tdef DupletFunctionEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletFunction) : Prop :=\n483\t ∀ id, anet1 id = anet2 id\n484\t\n485\t-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList\n486\tdef DupletListEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletList) : Prop :=\n487\t anet1 = anet2\n488\t```\n489\t\n490\t#### Леммы эквивалентности сетей\n491\t\n492\t##### Rocq\n493\t\n494\t[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v)\n495\t\n496\t```rocq\n497\t(* Лемма о сохранении длины кортежей сети *)\n498\tLemma TupleOfReferencesDimensionPreserved : forall {l: nat} (t: TupleOfReferences l), List.length (TupleOfReferencesToReferenceList t) = l.\n499\tProof.\n500\t intros l t." | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "8a92f35a-34d4-4dd7-84ab-a0e4ef07c287", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:48.424Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/05-type-theory-projection.md", | |
| "content": "### Проекция теории связей в теорию типов (Rocq и Lean) через теорию множеств\n\n#### О Rocq\n\n[Rocq](https://rocq-prover.org/) (ранее известный как [Coq](https://ru.wikipedia.org/wiki/Coq)) — это интерактивное средство доказательства теорем, основанное на теории типов высшего порядка, также известной как Исчисление Индуктивных Построений (Calculus of Inductive Constructions, CIC). Это мощная среда для формализации сложных математических теорем, проверки доказательств на корректность и извлечения работающего программного кода из формально проверенных спецификаций. Rocq широко используется в академических кругах для формализации математики, а также в IT-индустрии для верификации программного обеспечения и оборудования.\n\nРешение применить Rocq для описания теории связей в рамках теории типов было обусловлено необходимостью строгой формализации доказательств и гарантирования логической корректности в рамках разработки теории связей. Использование Rocq позволяет выразить свойства и операции над связями в точных и надёжных терминах, благодаря системе типов Rocq и мощным средствам для создания и проверки доказательств.\n\nВ преддверии обширной работы по доказательству эквивалентности реляционной модели и сети дуплетов, мы представляем в этом разделе начальные шаги, выполненные с использованием систем доказательств Rocq и Lean. На первом этапе стоит задача формализации структур сетей через определения базовых типов, функций и структур.\n\n#### О Lean\n\n[Lean](https://lean-lang.org/) — это функциональный язык программирования и интерактивное средство доказательства теорем, разработанное в Microsoft Research. Lean 4, текущая версия, сочетает в себе мощную систему зависимых типов с полноценным языком программирования, что позволяет использовать один и тот же язык как для написания доказательств, так и для исполняемого кода. Lean широко применяется в проектах по формализации математики, таких как Mathlib — крупнейшая библиотека формализованных математических теорем.\n\nИспользование Lean в дополнение к Rocq позволяет обеспечить более широкую верифицируемость теории связей, а также делает формализацию доступной для более широкой аудитории математиков и разработчиков, знакомых с экосистемой Lean.\n\n#### Определения сетей\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v)\n\n```rocq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\n\n(* Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀ *)\nDefinition Reference := nat.\n\n(* Значение Reference по умолчанию: ноль *)\nDefinition ReferenceDefault : Reference := 0.\n\n(* Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ *)\nDefinition TupleOfReferences (n : nat) := t Reference n.\n\n(* Значение TupleOfReferences по умолчанию *)\nDefinition TupleOfReferencesDefault (n : nat) : TupleOfReferences n := Vector.const ReferenceDefault n.\n\n(* Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences *)\nDefinition Link (n : nat) := prod Reference (TupleOfReferences n).\n\n(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences} *)\nDefinition NetworkTupleFunction (n : nat) := Reference -> TupleOfReferences n.\n\n(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности *)\nDefinition NetworkTupleList (n : nat) := list (TupleOfReferences n).\n\n(* Вложенные упорядоченные пары *)\nDefinition ReferenceList := list Reference.\n\n(* Сеть вложенных упорядоченных пар: N^{list} : Reference → ReferenceList *)\nDefinition NetworkReferenceListFunction := Reference -> ReferenceList.\n\n(* Сеть вложенных упорядоченных пар в виде последовательности вложенных упорядоченных пар *)\nDefinition NetworkReferenceListList := list ReferenceList.\n\n(* Дуплет ссылок *)\nDefinition Duplet := prod Reference Reference.\n\n(* Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета *)\nDefinition DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault).\n\n(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference² *)\nDefinition NetworkDupletFunction := Reference -> Duplet.\n\n(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов *)\nDefinition NetworkDupletList := list Duplet.\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean)\n\n```lean\n-- Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀\nabbrev Reference := Nat\n\n-- Значение Reference по умолчанию: ноль\ndef ReferenceDefault : Reference := 0\n\n-- Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ\nabbrev TupleOfReferences (n : Nat) := Vector Reference n\n\n-- Значение TupleOfReferences по умолчанию\ndef TupleOfReferencesDefault (n : Nat) : TupleOfReferences n := Vector.replicate n ReferenceDefault\n\n-- Вложенные упорядоченные пары\nabbrev ReferenceList := List Reference\n\n-- Сеть вложенных упорядоченных пар: N^{list} : Reference → ReferenceList\nabbrev NetworkReferenceListFunction := Reference → ReferenceList\n\n-- Сеть вложенных упорядоченных пар в виде последовательности вложенных упорядоченных пар\nabbrev NetworkReferenceListList := List ReferenceList\n\n-- Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\nabbrev Link (n : Nat) := Reference × TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences}\nabbrev NetworkTupleFunction (n : Nat) := Reference → TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности\nabbrev NetworkTupleList (n : Nat) := List (TupleOfReferences n)\n\n-- Дуплет ссылок\nabbrev Duplet := Reference × Reference\n\n-- Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета\ndef DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault)\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference²\nabbrev NetworkDupletFunction := Reference → Duplet\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов\nabbrev NetworkDupletList := List Duplet\n```\n\n#### Функции преобразования сетей\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v)\n\n```rocq\n(* Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList *)\nFixpoint TupleOfReferencesToReferenceList {n : nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n match v with\n | Vector.nil _ => List.nil\n | Vector.cons _ h _ t => List.cons h (TupleOfReferencesToReferenceList t)\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction *)\nDefinition TupleFunctionToReferenceListFunction {n : nat} (a: NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id).\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList *)\nDefinition TupleListToReferenceListList {n: nat} (net: NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n map TupleOfReferencesToReferenceList net.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option *)\nFixpoint ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n: nat) (p: ReferenceList) : option (TupleOfReferences n) :=\n match n, p with\n | 0, List.nil => Some (Vector.nil nat)\n | S n', List.cons f p' =>\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n' p' with\n | None => None\n | Some t => Some (Vector.cons nat f n' t)\n end\n | _, _ => None\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault *)\nDefinition ReferenceListToTupleOfReferences(n: nat) (p: ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n | None => TupleOfReferencesDefault n\n | Some t => t\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction *)\nDefinition ReferenceListFunctionToTupleFunction { n: nat } (net: NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n | Some t => t\n | None => TupleOfReferencesDefault n\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList *)\nDefinition ReferenceListListToTupleList {n: nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n map (ReferenceListToTupleOfReferences n) net.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации *)\nFixpoint ReferenceListToDupletList_ (offset: nat) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n match np with\n | nil => nil\n | cons h nil => cons (h, offset) nil\n | cons h t => cons (h, S offset) (ReferenceListToDupletList_ (S offset) t)\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList *)\nDefinition ReferenceListToDupletList (np: ReferenceList) : NetworkDupletList := ReferenceListToDupletList_ 0 np.\n\n(* Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList *)\nDefinition AddReferenceListToDupletList (anet: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n app anet (ReferenceListToDupletList_ (length anet) np).\n\n(* Функция отрезает голову anetd и возвращает хвост начиная с offset *)\nFixpoint DupletListBehead (anet: NetworkDupletList) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n match offset with\n | 0 => anet\n | S n' =>\n match anet with\n | nil => nil\n | cons h t => DupletListBehead t n'\n end\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset *)\nFixpoint DupletListToReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat): ReferenceList :=\n match anet with\n | nil => nil\n | cons (x, next_index) tail_anet =>\n if offset =? index then\n cons x (DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) next_index)\n else\n DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n end.\n\n(* Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета *)\nDefinition DupletListReadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : ReferenceList :=\n DupletListToReferenceList_ anet 0 index.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети *)\nDefinition DupletListToReferenceList (anet: NetworkDupletList) : ReferenceList := DupletListReadReferenceList anet 0.\n\n(*\n Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n\n Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n*)\n\n(* Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\nFixpoint AddReferenceListListToDupletList (anetd: NetworkDupletList) (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n match anetl with\n | nil => anetd\n | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\nDefinition ReferenceListListToDupletList (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n match anetl with\n | nil => nil\n | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n end.\n\n(* Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n Возвращает offset ReferenceList. *)\nFixpoint DupletListOffsetReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat) : nat :=\n match anet with\n | nil => offset + (length anet)\n | cons (_, next_index) tail_anet =>\n match index with\n | O => offset\n | S index' =>\n if offset =? next_index then\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index'\n else\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n end\n end.\n\n(* Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList. *)\nDefinition DupletListOffsetReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : nat :=\n DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index.\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList *)\nDefinition TupleListToDupletList {n : nat} (anetv: NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv).\n\n(*\n Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n\n Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n*)\n\n(* Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост *)\nFixpoint DupletListBeheadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) : NetworkDupletList :=\n match anet with\n | nil => nil\n | cons (_, next_index) tail_anet =>\n if offset =? next_index then (* конец ReferenceList *)\n tail_anet\n else (* ещё не конец ReferenceList *)\n DupletListBeheadReferenceList tail_anet (S offset)\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList *)\nFixpoint DupletListToReferenceListList_ (anetd: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) (offset: nat) : NetworkReferenceListList :=\n match anetd with\n | nil => nil (* отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена *)\n | cons (x, next_index) tail_anet =>\n if offset =? next_index then (* конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList *)\n cons (app np (cons x nil)) (DupletListToReferenceListList_ tail_anet nil (S offset))\n else (* ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше *)\n DupletListToReferenceListList_ tail_anet (app np (cons x nil)) (S offset)\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList *)\nDefinition DupletListToReferenceListList (anetd: NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n DupletListToReferenceListList_ anetd nil ReferenceDefault.\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean)\n\n```lean\n-- Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList\ndef TupleOfReferencesToReferenceList {n : Nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n v.toList\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction\ndef TupleFunctionToReferenceListFunction {n : Nat} (a : NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id)\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList\ndef TupleListToReferenceListList {n : Nat} (net : NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n net.map TupleOfReferencesToReferenceList\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option\ndef ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n : Nat) (p : ReferenceList) : Option (TupleOfReferences n) :=\n let arr := p.toArray\n if h : arr.size = n then\n some ⟨arr, h⟩\n else\n none\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault\ndef ReferenceListToTupleOfReferences(n : Nat) (p : ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n | some t => t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction\ndef ReferenceListFunctionToTupleFunction {n : Nat} (net : NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n | some t => t\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList\ndef ReferenceListListToTupleList {n : Nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n net.map (ReferenceListToTupleOfReferences n)\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации\ndef ReferenceListToDupletList_ (offset : Nat) : ReferenceList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | [h] => [(h, offset)]\n | h :: t => (h, offset + 1) :: ReferenceListToDupletList_ (offset + 1) t\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListToDupletList (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListToDupletList_ 0 np\n\n-- Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList\ndef AddReferenceListToDupletList (anet : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n anet ++ ReferenceListToDupletList_ anet.length np\n\n-- Функция отрезает голову anetd и возвращает хвост начиная с offset\ndef DupletListBehead (anet : NetworkDupletList) : Nat → NetworkDupletList\n | 0 => anet\n | Nat.succ n => match anet with\n | [] => []\n | _ :: t => DupletListBehead t n\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList\ndef DupletListToReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : ReferenceList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == index then\n x :: DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) next_index\n else\n DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета\ndef DupletListReadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : ReferenceList :=\n DupletListToReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList\ndef DupletListToReferenceList (anet : NetworkDupletList) : ReferenceList :=\n DupletListReadReferenceList anet 0\n\n-- Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef AddReferenceListListToDupletList : NetworkDupletList → NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | anetd, [] => anetd\n | anetd, h :: t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListListToDupletList : NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | h :: t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n\n-- Функция поиска ReferenceList по порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList.\ndef DupletListOffsetReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : Nat :=\n match anet with\n | [] => offset + anet.length\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n match index with\n | 0 => offset\n | Nat.succ index' =>\n if offset == next_index then\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index'\n else\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру\ndef DupletListOffsetReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : Nat :=\n DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList\ndef TupleListToDupletList {n : Nat} (anetv : NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv)\n\n-- Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост\ndef DupletListBeheadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then\n tail_anet\n else\n DupletListBeheadReferenceList tail_anet (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList_ (anetd : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) (offset : Nat) : NetworkReferenceListList :=\n match anetd with\n | [] => []\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then\n (np ++ [x]) :: DupletListToReferenceListList_ tail_anet [] (offset + 1)\n else\n DupletListToReferenceListList_ tail_anet (np ++ [x]) (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList (anetd : NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n DupletListToReferenceListList_ anetd [] ReferenceDefault\n```\n\n#### Предикаты эквивалентности сетей\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v)\n\n```rocq\n(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n\n Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\n*)\nDefinition TupleFunctionEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleFunction n) (anet2: NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n forall id, anet1 id = anet2 id.\n\n(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\n*)\nDefinition TupleListEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleList n) (anet2: NetworkTupleList n) : Prop :=\n anet1 = anet2.\n\n(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction *)\nDefinition DupletFunctionEquivalence (anet1: NetworkDupletFunction) (anet2: NetworkDupletFunction) : Prop := forall id, anet1 id = anet2 id.\n\n(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList *)\nDefinition DupletListEquivalence (anet1: NetworkDupletList) (anet2: NetworkDupletList) : Prop := anet1 = anet2.\n```\n\n##### Lean\n\n[[Ссылка на исходный код (Lean)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean)\n\n```lean\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n\ndef TupleFunctionEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n в виде списков\ndef TupleListEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleList n) : Prop :=\n anet1 = anet2\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction\ndef DupletFunctionEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletFunction) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList\ndef DupletListEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletList) : Prop :=\n anet1 = anet2\n```\n\n#### Леммы эквивалентности сетей\n\n##### Rocq\n\n[[Ссылка на исходный код (Rocq)]](https://github.com/link-foundation/meta-theory/blob/main/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v)\n\n```rocq\n(* Лемма о сохранении длины кортежей сети *)\nLemma TupleOfReferencesDimensionPreserved : forall {l: nat} (t: TupleOfReferences l), List.length (TupleOfReferencesToReferenceList t) = l.\nProof.\n intros l t.", | |
| "numLines": 500, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 814 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.023Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01HdwK1N97tncw6fuNsbRoZy", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01AZTEJ6zHJKLEMzEq8iTcQA", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.0/article.md", | |
| "limit": 50 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 5627, | |
| "cache_creation_input_tokens": 14753, | |
| "cache_read_input_tokens": 33670, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 14753 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4d35e9a8-7a59-479f-b6e2-2ef3a956f4bb" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.530Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01AZTEJ6zHJKLEMzEq8iTcQA", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t# Math introduction to Deep Theory\n2\t\n3\t**Author:** [Иван Сергеевич Глазунов (IvanSGlazunov)](https://habr.com/en/users/IvanSGlazunov/)\n4\t\n5\t**Published:** April 1, 2022 (updated April 1, 2024)\n6\t\n7\t**Reading time: 4 min | Difficulty: Hard | Views: 4837**\n8\t\n9\t**Hubs:** Deep.Foundation corporate blog, Data Engineering, Mathematics, SQL\n10\t\n11\t**Tags:** links, связи, ассоциативность, deep.foundation, триплеты, дуплеты, associative\n12\t\n13\t---\n14\t\n15\tThe article is written as a continuation of the [previous article](https://habr.com/ru/post/656879/).\n16\t\n17\t> We *will begin to write this article in English, later it can be translated to Russian.*\n18\t\n19\t### Introduction\n20\t\n21\tIn this article, we would like to compare the core mathematical bases of the two most popular theories and associative theory.\n22\t\n23\t### Relational algebra\n24\t\n25\tRelational algebra and the [relational model](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) are based on the concept of relation and n-tuples.\n26\t\n27\tA relation is defined as a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) of [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n28\t\n29\t\n30\t\n31\tWhere:\n32\t\n33\t- **R** stands for relation (a table);\n34\t- **Sn** stands for domain of each column;\n35\t- Rows or elements of **R** set are represented as n-tuples.\n36\t\n37\tData in relational model is grouped into relations. Using n-tuples in a relational model, you can exactly represent any possible data structure. But we are not sure, you need n-tuples for that at all. For example, each n-tuple can be represented as nested ordered pairs (2-tuples). You also don’t often see that columns in tables are used as indexes for sequence (n-tuple) elements. In some databases, you're even prohibited to use more than 32 columns in a table and its row (n-tuple). So the N is usually less than 32. So there are no real n-tuples in this case, even in relational databases of today.\n38\t\n39\t### Directed graph definition\n40\t\n41\tDirected graph and graphs in general are based on concepts of vertex and edge (2-tuple).\n42\t\n43\tA [directed graph](https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_graph) G is defined as an ordered pair *G*(*V*, E):\n44\t\n45\t\n46\t\n47\tWhere:\n48\t\n49\t- **V** is a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) whose [elements](https://en.wikipedia.org/wiki/Element_(mathematics)) are called [*vertices*](https://en.wikipedia.org/wiki/Vertex_(graph_theory)), *nodes*, or *points*;\n50\t- **E** is a set of [ordered pairs](https://en.wikipedia.org/wiki/Ordered_pair) (2-tuples) of vertices, called *arcs*, *directed edges* (sometimes simply *edges*), *arrows*, or *directed lines*." | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "858d5a7a-0b54-4bb6-a59c-41450c6c5902", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:49.026Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.0/article.md", | |
| "content": "# Math introduction to Deep Theory\n\n**Author:** [Иван Сергеевич Глазунов (IvanSGlazunov)](https://habr.com/en/users/IvanSGlazunov/)\n\n**Published:** April 1, 2022 (updated April 1, 2024)\n\n**Reading time: 4 min | Difficulty: Hard | Views: 4837**\n\n**Hubs:** Deep.Foundation corporate blog, Data Engineering, Mathematics, SQL\n\n**Tags:** links, связи, ассоциативность, deep.foundation, триплеты, дуплеты, associative\n\n---\n\nThe article is written as a continuation of the [previous article](https://habr.com/ru/post/656879/).\n\n> We *will begin to write this article in English, later it can be translated to Russian.*\n\n### Introduction\n\nIn this article, we would like to compare the core mathematical bases of the two most popular theories and associative theory.\n\n### Relational algebra\n\nRelational algebra and the [relational model](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) are based on the concept of relation and n-tuples.\n\nA relation is defined as a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) of [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n\n\n\nWhere:\n\n- **R** stands for relation (a table);\n- **Sn** stands for domain of each column;\n- Rows or elements of **R** set are represented as n-tuples.\n\nData in relational model is grouped into relations. Using n-tuples in a relational model, you can exactly represent any possible data structure. But we are not sure, you need n-tuples for that at all. For example, each n-tuple can be represented as nested ordered pairs (2-tuples). You also don’t often see that columns in tables are used as indexes for sequence (n-tuple) elements. In some databases, you're even prohibited to use more than 32 columns in a table and its row (n-tuple). So the N is usually less than 32. So there are no real n-tuples in this case, even in relational databases of today.\n\n### Directed graph definition\n\nDirected graph and graphs in general are based on concepts of vertex and edge (2-tuple).\n\nA [directed graph](https://en.wikipedia.org/wiki/Directed_graph) G is defined as an ordered pair *G*(*V*, E):\n\n\n\nWhere:\n\n- **V** is a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) whose [elements](https://en.wikipedia.org/wiki/Element_(mathematics)) are called [*vertices*](https://en.wikipedia.org/wiki/Vertex_(graph_theory)), *nodes*, or *points*;\n- **E** is a set of [ordered pairs](https://en.wikipedia.org/wiki/Ordered_pair) (2-tuples) of vertices, called *arcs*, *directed edges* (sometimes simply *edges*), *arrows*, or *directed lines*.", | |
| "numLines": 50, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 222 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.545Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01HdwK1N97tncw6fuNsbRoZy", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_012Wdg58f8rSwHPsKae1irkn", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.1/article.md", | |
| "limit": 50 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 5627, | |
| "cache_creation_input_tokens": 14753, | |
| "cache_read_input_tokens": 33670, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 14753 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "ec2c6cad-1eb7-445d-9761-66fd661a9a13" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.922Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_012Wdg58f8rSwHPsKae1irkn", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t# Глубокая Теория Связей 0.0.1\n2\t\n3\t**Author:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n4\t\n5\t**Type:** Перевод\n6\t\n7\t**Original article:** [Василий Солопов, Иван Глазунов, Константин Дьяченко](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/658705/)\n8\t\n9\t**Published:** April 1, 2024 (updated March 30, 2025)\n10\t\n11\t**Reading time: 24 мин | Difficulty: Сложный | Views: 10574**\n12\t\n13\t**Hubs:** Блог компании Deep.Foundation, Математика, Программирование, Open source, Data Engineering\n14\t\n15\t**Tags:** математика, теория графов, теория множеств, реляционная алгебра, теория типов, теория связей, метатеория, теория отношений, ассоциативная теория, ассоциативная модель данных\n16\t\n17\t---\n18\t\n19\tВ прошлое первое апреля, как вы могли догадаться, мы пошутили. Пора это исправить, и теперь $100\\\\%$ всё серьёзно.\n20\t\n21\t### TL;DR (too long; didn't read)\n22\t\n23\tВ этой статье много букв, но её можно записать всего 4-мя символами [теории множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_theory):\n24\t\n25\t> $\\displaystyle L \\to L^2$\n26\t\n27\tВсё остальное следствие из них.\n28\t\n29\t## Сравнение теорий\n30\t\n31\tНачнём мы со сравнения математических основ двух самых популярных [моделей данных](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) и [ассоциативной модели данных](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data). Это позволит быстро ввести читателя в контекст.\n32\t\n33\t### Реляционная алгебра\n34\t\n35\t[Реляционная алгебра](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra) и [реляционная модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) основаны на понятиях [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) и [n-кортежей](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple).\n36\t\n37\t[Отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) определяется как [множество](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) [n-кортежей](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n38\t\n39\t> $\\mathbf{R \\subseteq S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n.}$ [[1]](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n40\t\n41\t\n42\t\n43\tРис. 1. Таблица описывается отношением $\\mathbf{R}$, которое представляется множеством строк $\\mathbf{r}$, принадлежащих декартову произведению $\\mathbf{S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n}$.\n44\t\n45\tГде:\n46\t\n47\t- $\\mathbf{R}$ обозначает [отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) (таблицу);\n48\t- $\\subseteq$ обозначает, что левая часть выражения является [подмножеством](https://en.wikipedia.org/wiki/Subset) правой части выражения;\n49\t- $\\times$ обозначает [декартово произведение множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product);\n50\t- $\\mathbf{S_n}$ обозначает [множество](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) возможных значений ([домен](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_domain)) которые может содержать каждая ячейка в столбце $\\mathbf{n}$;" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "54ff4092-7ee3-4071-9029-d645a7dc7d0b", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:49.549Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.1/article.md", | |
| "content": "# Глубокая Теория Связей 0.0.1\n\n**Author:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/ru/users/Konard/)\n\n**Type:** Перевод\n\n**Original article:** [Василий Солопов, Иван Глазунов, Константин Дьяченко](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/658705/)\n\n**Published:** April 1, 2024 (updated March 30, 2025)\n\n**Reading time: 24 мин | Difficulty: Сложный | Views: 10574**\n\n**Hubs:** Блог компании Deep.Foundation, Математика, Программирование, Open source, Data Engineering\n\n**Tags:** математика, теория графов, теория множеств, реляционная алгебра, теория типов, теория связей, метатеория, теория отношений, ассоциативная теория, ассоциативная модель данных\n\n---\n\nВ прошлое первое апреля, как вы могли догадаться, мы пошутили. Пора это исправить, и теперь $100\\\\%$ всё серьёзно.\n\n### TL;DR (too long; didn't read)\n\nВ этой статье много букв, но её можно записать всего 4-мя символами [теории множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_theory):\n\n> $\\displaystyle L \\to L^2$\n\nВсё остальное следствие из них.\n\n## Сравнение теорий\n\nНачнём мы со сравнения математических основ двух самых популярных [моделей данных](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) и [ассоциативной модели данных](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data). Это позволит быстро ввести читателя в контекст.\n\n### Реляционная алгебра\n\n[Реляционная алгебра](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra) и [реляционная модель](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) основаны на понятиях [отношения](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) и [n-кортежей](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple).\n\n[Отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) определяется как [множество](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) [n-кортежей](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n\n> $\\mathbf{R \\subseteq S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n.}$ [[1]](https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/362384.362685)\n\n\n\nРис. 1. Таблица описывается отношением $\\mathbf{R}$, которое представляется множеством строк $\\mathbf{r}$, принадлежащих декартову произведению $\\mathbf{S_1 \\times S_2 \\times \\dots \\times S_n}$.\n\nГде:\n\n- $\\mathbf{R}$ обозначает [отношение](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) (таблицу);\n- $\\subseteq$ обозначает, что левая часть выражения является [подмножеством](https://en.wikipedia.org/wiki/Subset) правой части выражения;\n- $\\times$ обозначает [декартово произведение множеств](https://en.wikipedia.org/wiki/Cartesian_product);\n- $\\mathbf{S_n}$ обозначает [множество](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) возможных значений ([домен](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_domain)) которые может содержать каждая ячейка в столбце $\\mathbf{n}$;", | |
| "numLines": 50, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 918 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.953Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01HdwK1N97tncw6fuNsbRoZy", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01ShExQy7vB4paGPunTwMeaF", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.2/article.md", | |
| "limit": 50 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 5627, | |
| "cache_creation_input_tokens": 14753, | |
| "cache_read_input_tokens": 33670, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 14753 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "f84cbb95-ed29-489d-ba65-7b30e8815ff9" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.970Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01ShExQy7vB4paGPunTwMeaF", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t# The Links Theory 0.0.2\n2\t\n3\t**Author:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/en/users/Konard/)\n4\t\n5\t**Type:** Translation\n6\t\n7\t**Original article:** [Vasily Solopov, Roman Vertushkin, Ivan Glazunov, Konstantin Diachenko](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/804617/)\n8\t\n9\t**Published:** April 1, 2025 (updated August 10, 2025)\n10\t\n11\t**Reading time: 27 min | Difficulty: Medium | Views: 5259**\n12\t\n13\t**Hubs:** Data Engineering, Open source, Mathematics, Abnormal programming, Programming\n14\t\n15\t**Tags:** metatheory, links theory, relational theory, associative theory, math, set theory, type theory, graph theory, relational algebra, associative model of data\n16\t\n17\t---\n18\t\n19\tLast April 1st, as you might have guessed, we were joking. It’s time to fix that, and now everything is $100\\\\%$ serious.\n20\t\n21\t#### TL;DR (too long; didn't read)\n22\t\n23\tThis article contains many letters, but it can be represented using just 4 symbols from [set theory](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_theory):\n24\t\n25\t> $\\displaystyle L \\to L^2$\n26\t\n27\tEverything else follows from them.\n28\t\n29\t## Overview\n30\t\n31\tThis article is primarily aimed at programmers and mathematicians, yet we’ve designed it to be accessible to anyone interested in the ideas it presents. We believe that the concepts discussed here can serve as inspiration across a wide range of scientific disciplines.\n32\t\n33\tOur goal was to create a self-contained text that guides you through each topic in a clear, logical order. Throughout the article, you’ll find links to [Wikipedia](https://www.wikipedia.org) for those who wish to explore specific terms or concepts in more depth — but this is entirely optional. The text is intended to be easily understood when read from start to finish.\n34\t\n35\tEvery symbol and formula is explained individually, with concise definitions provided where needed. We’ve also included images to help illustrate key ideas. If you come across anything that isn’t clear, please let us know so we can improve it.\n36\t\n37\t## Comparison of theories\n38\t\n39\tTo quickly dive in, we begin by comparing the mathematical foundations of the two most popular [data models](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) with that of the [associative model of data](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data).\n40\t\n41\tIn the course of our research, we discovered that traditional theories were sometimes overly complex or redundant, while at other times they imposed too many artificial constraints.\n42\t\n43\tThis overall lack of flexibility, adaptability, and universality motivated us to search for a simpler yet all-encompassing informational theory and a data storage model that future artificial intelligence could easily understand and effectively utilize. Along the way, we drew inspiration from the workings of our own associative memory and associative thought processes.\n44\t\n45\t### Relational Algebra\n46\t\n47\t[Relational algebra](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra) and the [relational model](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) are based on the concepts of [relations](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) and [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple).\n48\t\n49\tA [relation](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) is defined as a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) of [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n50\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "e0e67ad3-33b4-4fe4-8c63-53687e897bbf", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:10:49.956Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "type": "text", | |
| "file": { | |
| "filePath": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/archive/0.0.2/article.md", | |
| "content": "# The Links Theory 0.0.2\n\n**Author:** [Константин Дьяченко (Konard)](https://habr.com/en/users/Konard/)\n\n**Type:** Translation\n\n**Original article:** [Vasily Solopov, Roman Vertushkin, Ivan Glazunov, Konstantin Diachenko](https://habr.com/ru/companies/deepfoundation/articles/804617/)\n\n**Published:** April 1, 2025 (updated August 10, 2025)\n\n**Reading time: 27 min | Difficulty: Medium | Views: 5259**\n\n**Hubs:** Data Engineering, Open source, Mathematics, Abnormal programming, Programming\n\n**Tags:** metatheory, links theory, relational theory, associative theory, math, set theory, type theory, graph theory, relational algebra, associative model of data\n\n---\n\nLast April 1st, as you might have guessed, we were joking. It’s time to fix that, and now everything is $100\\\\%$ serious.\n\n#### TL;DR (too long; didn't read)\n\nThis article contains many letters, but it can be represented using just 4 symbols from [set theory](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_theory):\n\n> $\\displaystyle L \\to L^2$\n\nEverything else follows from them.\n\n## Overview\n\nThis article is primarily aimed at programmers and mathematicians, yet we’ve designed it to be accessible to anyone interested in the ideas it presents. We believe that the concepts discussed here can serve as inspiration across a wide range of scientific disciplines.\n\nOur goal was to create a self-contained text that guides you through each topic in a clear, logical order. Throughout the article, you’ll find links to [Wikipedia](https://www.wikipedia.org) for those who wish to explore specific terms or concepts in more depth — but this is entirely optional. The text is intended to be easily understood when read from start to finish.\n\nEvery symbol and formula is explained individually, with concise definitions provided where needed. We’ve also included images to help illustrate key ideas. If you come across anything that isn’t clear, please let us know so we can improve it.\n\n## Comparison of theories\n\nTo quickly dive in, we begin by comparing the mathematical foundations of the two most popular [data models](https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model) with that of the [associative model of data](https://web.archive.org/web/20210814063207/https://en.wikipedia.org/wiki/Associative_model_of_data).\n\nIn the course of our research, we discovered that traditional theories were sometimes overly complex or redundant, while at other times they imposed too many artificial constraints.\n\nThis overall lack of flexibility, adaptability, and universality motivated us to search for a simpler yet all-encompassing informational theory and a data storage model that future artificial intelligence could easily understand and effectively utilize. Along the way, we drew inspiration from the workings of our own associative memory and associative thought processes.\n\n### Relational Algebra\n\n[Relational algebra](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra) and the [relational model](https://en.wikipedia.org/wiki/Relational_model) are based on the concepts of [relations](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) and [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple).\n\nA [relation](https://en.wikipedia.org/wiki/Relation_(database)) is defined as a [set](https://en.wikipedia.org/wiki/Set_(mathematics)) of [n-tuples](https://en.wikipedia.org/wiki/Tuple):\n", | |
| "numLines": 50, | |
| "startLine": 1, | |
| "totalLines": 948 | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:10:49.989Z] [INFO] [stdout-guard] [log_c86e46] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [2026-04-01T21:10:49.990Z] [INFO] [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'e3af9a1b-1d01-4723-881b-bec489ee8188', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:53.594Z] [INFO] [stdout-guard] [log_c86e46, request-id: "req_011CZdjmHNJKmj966f7r1NDE"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 3605ms | |
| [2026-04-01T21:10:53.595Z] [INFO] [stdout-guard] [log_c86e46] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95327c1fdbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:53 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjmHNJKmj966f7r1NDE', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3473', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [2026-04-01T21:10:53.595Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3469', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [2026-04-01T21:10:53.597Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 3605 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:53.597Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:10:53 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:10:53.598Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjmHNJKmj966f7r1NDE', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:10:53.598Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:10:53.598Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3469', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:10:53.599Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3473', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=0rTKua_iPnEQvwi1NM6niWqV1WwTiVp5G59PRSjpauc-1775077849.9987068-1.0.1.1-obD5l2sm52ENnUCGh38VMdcIYOmfIgyKKFPK9DK1Lzs; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:10:53.599Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95327c1fdbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:10:53.599Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:10:53.599Z] [INFO] [stdout-guard] [log_c86e46] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:10:53.599Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 3606 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:10:54.661Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01RBEy2xiswtwRMXSur8bJGk", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Now let me read the source code files in parallel to cross-check with the article." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 18784, | |
| "cache_read_input_tokens": 48423, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 18784 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "0c5d3ae3-03a5-4638-8cf8-13a0cf46ed9e" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:01.020Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01RBEy2xiswtwRMXSur8bJGk", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "name": "Agent", | |
| "input": { | |
| "description": "Read all Rocq source files", | |
| "prompt": "Read ALL the following Rocq source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "subagent_type": "Explore" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 18784, | |
| "cache_read_input_tokens": 48423, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 18784 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "efe86915-87e0-47be-8258-851e94e03572" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:01.029Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_started", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Read all Rocq source files", | |
| "task_type": "local_agent", | |
| "prompt": "Read ALL the following Rocq source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "uuid": "9227d08b-64df-4672-9835-5a02c8a64622", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:01.030Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Read ALL the following Rocq source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code." | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "80663777-29bb-48d6-8560-f25bed133168", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:01.023Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:01.045Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2b80c1] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-haiku-4-5-20251001', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [2026-04-01T21:11:01.046Z] [INFO] [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 64000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,claude-code-20250219', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '693dd809-1bd6-4f88-9466-40d8b0fd7a6a', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:01.735Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2b80c1, request-id: "req_011CZdjn6Ja8JUKMXkZqwoDu"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 677ms | |
| [stdout-guard] [log_2b80c1] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9577ac69dbc7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:01 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjn6Ja8JUKMXkZqwoDu', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=542', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '538', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 677 | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:01 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.05', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjn6Ja8JUKMXkZqwoDu', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '538', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=542', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=QacMUPF0GM7xdZNU4Ujg.51AN9ilpnhx7w.Bkosl_8g-1775077861.0636241-1.0.1.1-IfVXTqEIT4jv_dFZOhFV5WMe7Xd7YOp86fSXiUX86RM; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a9577ac69dbc7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [stdout-guard] [log_2b80c1] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 686 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:04.536Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16936, | |
| "tool_uses": 1, | |
| "duration_ms": 1462 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "ed5b33de-eaa0-49c5-ba40-0d45a4e7b3fa", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.538Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16941, | |
| "tool_uses": 2, | |
| "duration_ms": 1604 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "9d98cadb-f440-4068-9d49-087cc9f609ac", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.539Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16946, | |
| "tool_uses": 3, | |
| "duration_ms": 1914 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "2ab9a293-813f-4177-88b3-d8ea529606ba", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.539Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16951, | |
| "tool_uses": 4, | |
| "duration_ms": 1992 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "166df6c7-6b01-4f8f-91bc-1a256fe4e217", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.539Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16956, | |
| "tool_uses": 5, | |
| "duration_ms": 2256 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "890bc78c-3940-493c-bf21-189c3e4d7f4e", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.540Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16961, | |
| "tool_uses": 6, | |
| "duration_ms": 3418 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "9a1b4652-ae2f-42e7-827b-9c02436e700a", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.540Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16966, | |
| "tool_uses": 7, | |
| "duration_ms": 3507 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "4b9b3eb0-9544-454e-a4c2-5870d09a2d31", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.540Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01Rr3h15nY7jP6mHFwnG8xef", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "29bfa0a2-6c3a-42e1-8bee-6382c06f8ddd" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.540Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01Rr3h15nY7jP6mHFwnG8xef", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t(**\n2\t MetaDefinitions.v - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\n3\t терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\n4\t определены в терминах связей.\n5\t\n6\t Этот файл замыкает цикл определений:\n7\t 1. Ссылки (Reference) определены как натуральные числа (ℕ₀)\n8\t 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\n9\t 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\n10\t 4. Теперь мы переопределяем ссылки через множества и последовательности\n11\t\n12\t Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\n13\t начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\n14\t что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\n15\t*)\n16\t\n17\tRequire Import PeanoNat.\n18\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n19\tRequire Import List.\n20\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n21\tImport ListNotations.\n22\tRequire Import NetworkDefinitions.\n23\tRequire Import NetworkConversions.\n24\tRequire Import SequenceDefinitions.\n25\tRequire Import SetDefinitions.\n26\tRequire Import SetSequenceEquivalence.\n27\t\n28\t(** * Мета-определения: ссылки через последовательности и множества *)\n29\t\n30\t(**\n31\t Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\n32\t определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\n33\t в сети.\n34\t\n35\t В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\n36\t В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\n37\t где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\n38\t\n39\t Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\n40\t через мета-ссылки — цикл замкнут.\n41\t*)\n42\t\n43\t(** Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей *)\n44\tDefinition MetaReference := Reference.\n45\t\n46\t(** Мета-пространство ссылок: множество всех допустимых мета-ссылок,\n47\t представленное как ссылка на корень дерева в сети *)\n48\tDefinition MetaReferenceSpace := LinkSet.\n49\t\n50\t(** Мета-дуплет: пара мета-ссылок — это связь-дуплет *)\n51\tDefinition MetaDuplet := prod MetaReference MetaReference.\n52\t\n53\t(** Мета-сеть: функция из мета-ссылок в мета-дуплеты *)\n54\tDefinition MetaNetwork := MetaReference -> MetaDuplet.\n55\t\n56\t(** Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов *)\n57\tDefinition MetaNetworkList := list MetaDuplet.\n58\t\n59\t(**\n60\t Ключевая конструкция: определение множества мета-ссылок\n61\t через деревья связей-дуплетов в сети.\n62\t\n63\t Мы берём множество натуральных чисел {0, 1, 2, ..., n} и\n64\t представляем его как LinkSet — ссылку на корень дерева в сети,\n65\t листья которого образуют упорядоченную уникальную последовательность.\n66\t*)\n67\t\n68\t(** Создание списка мета-ссылок заданного размера *)\n69\tFixpoint makeMetaReferenceSpace_ (n : nat) : list Reference :=\n70\t match n with\n71\t | 0 => [0]\n72\t | S n' => makeMetaReferenceSpace_ n' ++ [S n']\n73\t end.\n74\t\n75\t(** Создание мета-пространства ссылок — множество в сети *)\n76\tDefinition MakeMetaReferenceSpace (size : nat) (offset : nat)\n77\t : option (MetaReferenceSpace * NetworkDupletList) :=\n78\t ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset.\n79\t\n80\t(** * Определение мета-сети через последовательности *)\n81\t\n82\t(** Преобразование мета-сети в сеть дуплетов *)\n83\tDefinition MetaNetworkToDupletList (net : MetaNetworkList) : NetworkDupletList :=\n84\t net.\n85\t\n86\t(**\n87\t ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n88\t\n89\t Любая мета-сеть (определённая через последовательности и множества,\n90\t которые определены через связи-дуплеты) может быть представлена как обычная\n91\t сеть дуплетов.\n92\t\n93\t Это формально показывает, что мета-определения совместимы с исходными:\n94\t теория связей может определять свои термины через себя без противоречий.\n95\t*)\n96\tTheorem meta_network_is_duplet_network :\n97\t forall (net : MetaNetworkList),\n98\t MetaNetworkToDupletList net = net.\n99\tProof.\n100\t intro net.\n101\t unfold MetaNetworkToDupletList.\n102\t reflexivity.\n103\tQed.\n104\t\n105\t(** Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы *)\n106\tTheorem meta_reference_space_elements_valid : forall (size : nat),\n107\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)).\n108\tProof.\n109\t intro size.\n110\t apply toOrderedUnique_is_ascending.\n111\tQed.\n112\t\n113\t(** * Демонстрация цикла определений *)\n114\t\n115\t(**\n116\t Цикл определений теории связей как мета-теории:\n117\t\n118\t Уровень 0 (базовый):\n119\t Reference := ℕ₀\n120\t Duplet := Reference × Reference\n121\t Network := Reference → Duplet\n122\t\n123\t Уровень 1 (последовательности через связи):\n124\t LinkSequence := Reference (ссылка на корень дерева дуплетов в сети)\n125\t Дерево дуплетов хранится в NetworkDupletList\n126\t Варианты: сбалансированный, левая/правая лестница\n127\t\n128\t Уровень 2 (множества через последовательности):\n129\t LinkSet := Reference (ссылка на корень, с инвариантом IsOrderedUniqueSequence на листьях)\n130\t\n131\t Уровень 3 (мета-определения через множества):\n132\t MetaReference := Reference\n133\t MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n134\t MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n135\t\n136\t Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0,\n137\t но определён через конструкции Уровней 1 и 2,\n138\t которые сами определены через конструкции Уровня 0.\n139\t\n140\t Это замыкает цикл: теория связей определяет себя через себя.\n141\t\n142\t Все мета-термины описываются через связи:\n143\t - Ссылка (Reference) — это связь нулевой размерности: r ≡ (r, ()),\n144\t поскольку при n = 0 кортеж T₀ = R⁰ пуст, и L = R × T₀ ≡ R.\n145\t - MetaReference — это связь произвольной размерности с самоссылкой.\n146\t - MetaDuplet — это двумерная связь (пара мета-ссылок).\n147\t - MetaNetwork — это связь связей (последовательность, которая сама является связью).\n148\t\n149\t Таким образом, все термины теории связей описываются как связи —\n150\t термин, введённый в самой теории. Теория полностью самодостаточна.\n151\t*)\n152\t\n153\t(** Пример: создание мета-пространства из 5 ссылок *)\n154\tCompute MakeMetaReferenceSpace 4 10.\n155\t(* Множество {0, 1, 2, 3, 4} в виде дуплетов в сети *)\n156\t\n157\t(** Пример: создание мета-сети *)\n158\tDefinition exampleMetaNetwork : MetaNetworkList :=\n159\t [(1, 2); (2, 3); (3, 1)].\n160\t\n161\t(** Преобразование мета-сети в дуплеты *)\n162\tCompute MetaNetworkToDupletList exampleMetaNetwork.\n163\t(* Ожидается: [(1, 2), (2, 3), (3, 1)] — структурно идентично исходной сети *)\n164\t\n165\t(** * Проверки верификации *)\n166\t\n167\tCheck meta_network_is_duplet_network.\n168\tCheck meta_reference_space_elements_valid.\n169\t\n170\t(** Все мета-определения успешно верифицированы! *)\n171\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "009d21f3-3164-41f8-96c4-b2e51e9517ea", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:02.494Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.541Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_017JukLmMbw1PGY3F23VW9ac", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "1633f862-7390-487f-a442-4f0074c7b334" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.541Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_017JukLmMbw1PGY3F23VW9ac", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tRequire Import PeanoNat.\n2\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n3\tRequire Import Vector.\n4\tRequire Import List.\n5\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n6\tImport ListNotations.\n7\tImport VectorNotations.\n8\t\n9\t(* Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀ *)\n10\t(* Ссылка также является связью нулевой размерности: при n = 0 связь L = R × T₀ ≡ R,\n11\t поэтому r ≡ (r, ()), и множество ссылок R является подмножеством множества связей L. *)\n12\tDefinition Reference := nat.\n13\t\n14\t(* Значение Reference по умолчанию: ноль *)\n15\tDefinition ReferenceDefault : Reference := 0.\n16\t\n17\t(* Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ *)\n18\tDefinition TupleOfReferences (n : nat) := t Reference n.\n19\t\n20\t(* Значение TupleOfReferences по умолчанию *)\n21\tDefinition TupleOfReferencesDefault (n : nat) : TupleOfReferences n := Vector.const ReferenceDefault n.\n22\t\n23\t(* Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\n24\t Link (связь) — это пара из ссылки и кортежа ссылок *)\n25\tDefinition Link (n : nat) := prod Reference (TupleOfReferences n).\n26\t\n27\t(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences} *)\n28\tDefinition NetworkTupleFunction (n : nat) := Reference -> TupleOfReferences n.\n29\t\n30\t(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности *)\n31\tDefinition NetworkTupleList (n : nat) := list (TupleOfReferences n).\n32\t\n33\t(* Список ссылок: ReferenceList ⊆ List(R) *)\n34\tDefinition ReferenceList := list Reference.\n35\t\n36\t(* Сеть списков ссылок: N^{list} : Reference → ReferenceList *)\n37\tDefinition NetworkReferenceListFunction := Reference -> ReferenceList.\n38\t\n39\t(* Сеть списков ссылок в виде последовательности списков ссылок *)\n40\tDefinition NetworkReferenceListList := list ReferenceList.\n41\t\n42\t(* Дуплет ссылок: упорядоченная пара (Reference, Reference).\n43\t В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n44\t дуплет записывается как (id: from to), например (3: 1 2) *)\n45\tDefinition Duplet := prod Reference Reference.\n46\t\n47\t(* Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета *)\n48\tDefinition DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault).\n49\t\n50\t(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference² *)\n51\tDefinition NetworkDupletFunction := Reference -> Duplet.\n52\t\n53\t(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов *)\n54\tDefinition NetworkDupletList := list Duplet.\n55\t\n56\t(** * Сеть всех сетей *)\n57\t\n58\t(**\n59\t Сеть всех сетей (Ω) — пространство, в котором каждая возможная сеть\n60\t произвольной размерности и размера получает уникальную ссылку.\n61\t\n62\t 𝒩 = ⋃_{n ∈ ℕ₀} ⋃_{s ∈ ℕ₀} {Nⁿ размера s}\n63\t Ω: R → 𝒩\n64\t\n65\t Поскольку в Rocq мы не можем напрямую определить тип, параметризованный\n66\t произвольным n на уровне значений, мы представляем элемент 𝒩 как запись\n67\t (размерность, список кортежей переменной длины), используя списки ссылок\n68\t для представления кортежей произвольной размерности.\n69\t*)\n70\t\n71\t(* Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей).\n72\t Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList *)\n73\tRecord AnyNetwork := mkAnyNetwork {\n74\t dimension : nat;\n75\t tuples : list ReferenceList\n76\t}.\n77\t\n78\t(* Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера *)\n79\t(* Ω: R → 𝒩 *)\n80\tDefinition NetworkOfAllNetworks := Reference -> AnyNetwork.\n81\t\n82\t(* Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента) *)\n83\tDefinition NetworkOfAllNetworksList := list AnyNetwork.\n84\t\n85\t(* Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩 *)\n86\tDefinition emptyNetwork : AnyNetwork := mkAnyNetwork 0 nil.\n87\t\n88\t(* Размер сети (количество кортежей) *)\n89\tDefinition anyNetworkSize (net : AnyNetwork) : nat :=\n90\t length (tuples net).\n91\t\n92\t(* Проверка корректности: все кортежи имеют длину, равную размерности *)\n93\tDefinition anyNetworkIsWellFormed (net : AnyNetwork) : bool :=\n94\t forallb (fun t => Nat.eqb (length t) (dimension net)) (tuples net).\n95\t\n96\t(* Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩 *)\n97\tDefinition exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n98\t mkAnyNetwork 2 ((cons 1 (cons 1 nil)) :: (cons 2 (cons 2 nil)) :: (cons 1 (cons 2 nil)) :: nil).\n99\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "1f18e7b1-acb2-4203-85b5-b4612efb7f52", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:02.632Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.541Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01UtwttSWBx8Y52EqHz6o6uD", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "f28410db-01e3-40ab-86d9-777e92e69c98" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.542Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01UtwttSWBx8Y52EqHz6o6uD", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tRequire Import PeanoNat.\n2\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n3\tRequire Import Vector.\n4\tRequire Import List.\n5\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n6\tImport ListNotations.\n7\tImport VectorNotations.\n8\tRequire Import NetworkDefinitions.\n9\t\n10\t(* Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList *)\n11\tFixpoint TupleOfReferencesToReferenceList {n : nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n12\t match v with\n13\t | Vector.nil _ => List.nil\n14\t | Vector.cons _ h _ t => List.cons h (TupleOfReferencesToReferenceList t)\n15\t end.\n16\t\n17\t(* Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction *)\n18\tDefinition TupleFunctionToReferenceListFunction {n : nat} (a: NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n19\t fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id).\n20\t\n21\t(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList *)\n22\tDefinition TupleListToReferenceListList {n: nat} (net: NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n23\t map TupleOfReferencesToReferenceList net.\n24\t\n25\t(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option *)\n26\tFixpoint ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n: nat) (p: ReferenceList) : option (TupleOfReferences n) :=\n27\t match n, p with\n28\t | 0, List.nil => Some (Vector.nil nat)\n29\t | S n', List.cons f p' =>\n30\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n' p' with\n31\t | None => None\n32\t | Some t => Some (Vector.cons nat f n' t)\n33\t end\n34\t | _, _ => None\n35\t end.\n36\t\n37\t(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault *)\n38\tDefinition ReferenceListToTupleOfReferences (n: nat) (p: ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n39\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n40\t | None => TupleOfReferencesDefault n\n41\t | Some t => t\n42\t end.\n43\t\n44\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction *)\n45\tDefinition ReferenceListFunctionToTupleFunction { n: nat } (net: NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n46\t fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n47\t | Some t => t\n48\t | None => TupleOfReferencesDefault n\n49\t end.\n50\t\n51\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList *)\n52\tDefinition ReferenceListListToTupleList {n: nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n53\t map (ReferenceListToTupleOfReferences n) net.\n54\t\n55\t(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации *)\n56\tFixpoint ReferenceListToDupletList_ (offset: nat) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n57\t match np with\n58\t | nil => nil\n59\t | cons h nil => cons (h, offset) nil\n60\t | cons h t => cons (h, S offset) (ReferenceListToDupletList_ (S offset) t)\n61\t end.\n62\t\n63\t(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList *)\n64\tDefinition ReferenceListToDupletList (np: ReferenceList) : NetworkDupletList := ReferenceListToDupletList_ 0 np.\n65\t\n66\t(* Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList *)\n67\tDefinition AddReferenceListToDupletList (anet: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n68\t app anet (ReferenceListToDupletList_ (length anet) np).\n69\t\n70\t(* Функция отрезает голову N² и возвращает хвост начиная с offset *)\n71\tFixpoint DupletListBehead (anet: NetworkDupletList) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n72\t match offset with\n73\t | 0 => anet\n74\t | S n' =>\n75\t match anet with\n76\t | nil => nil\n77\t | cons h t => DupletListBehead t n'\n78\t end\n79\t end.\n80\t\n81\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset *)\n82\tFixpoint DupletListToReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat): ReferenceList :=\n83\t match anet with\n84\t | nil => nil\n85\t | cons (x, next_index) tail_anet =>\n86\t if offset =? index then\n87\t cons x (DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) next_index)\n88\t else\n89\t DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n90\t end.\n91\t\n92\t(* Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета *)\n93\tDefinition DupletListReadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : ReferenceList :=\n94\t DupletListToReferenceList_ anet 0 index.\n95\t\n96\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети *)\n97\tDefinition DupletListToReferenceList (anet: NetworkDupletList) : ReferenceList := DupletListReadReferenceList anet 0.\n98\t\n99\t(*\n100\t Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n101\t в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n102\t\n103\t Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n104\t либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n105\t сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n106\t*)\n107\t\n108\t(* Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\n109\tFixpoint AddReferenceListListToDupletList (anetd: NetworkDupletList) (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n110\t match anetl with\n111\t | nil => anetd\n112\t | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n113\t end.\n114\t\n115\t(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\n116\tDefinition ReferenceListListToDupletList (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n117\t match anetl with\n118\t | nil => nil\n119\t | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n120\t end.\n121\t\n122\t(* Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n123\t Возвращает offset ReferenceList. *)\n124\tFixpoint DupletListOffsetReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat) : nat :=\n125\t match anet with\n126\t | nil => offset + (length anet)\n127\t | cons (_, next_index) tail_anet =>\n128\t match index with\n129\t | O => offset\n130\t | S index' =>\n131\t if offset =? next_index then\n132\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index'\n133\t else\n134\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n135\t end\n136\t end.\n137\t\n138\t(* Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList. *)\n139\tDefinition DupletListOffsetReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : nat :=\n140\t DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index.\n141\t\n142\t(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList *)\n143\tDefinition TupleListToDupletList {n : nat} (anetv: NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n144\t ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv).\n145\t\n146\t(*\n147\t Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n148\t в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n149\t\n150\t Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n151\t Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n152\t сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n153\t*)\n154\t\n155\t(* Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост *)\n156\tFixpoint DupletListBeheadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) : NetworkDupletList :=\n157\t match anet with\n158\t | nil => nil\n159\t | cons (_, next_index) tail_anet =>\n160\t if offset =? next_index then (* конец ReferenceList *)\n161\t tail_anet\n162\t else (* ещё не конец ReferenceList *)\n163\t DupletListBeheadReferenceList tail_anet (S offset)\n164\t end.\n165\t\n166\t(* Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList *)\n167\tFixpoint DupletListToReferenceListList_ (anetd: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) (offset: nat) : NetworkReferenceListList :=\n168\t match anetd with\n169\t | nil => nil (* отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена *)\n170\t | cons (x, next_index) tail_anet =>\n171\t if offset =? next_index then (* конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList *)\n172\t cons (app np (cons x nil)) (DupletListToReferenceListList_ tail_anet nil (S offset))\n173\t else (* ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше *)\n174\t DupletListToReferenceListList_ tail_anet (app np (cons x nil)) (S offset)\n175\t end.\n176\t\n177\t(* Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList *)\n178\tDefinition DupletListToReferenceListList (anetd: NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n179\t DupletListToReferenceListList_ anetd nil ReferenceDefault.\n180\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "5aa1fae0-c650-4a3f-9269-5d27269dcf0b", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:02.946Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.543Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01ErxwkevG2wyf4E1xqDWdAA", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "82b9129d-f2c8-4175-9a77-fd13b7da4ba1" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.543Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01ErxwkevG2wyf4E1xqDWdAA", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tRequire Import PeanoNat.\n2\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n3\tRequire Import Vector.\n4\tRequire Import List.\n5\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n6\tImport ListNotations.\n7\tImport VectorNotations.\n8\tRequire Import NetworkDefinitions.\n9\tRequire Import NetworkConversions.\n10\t\n11\t(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n12\t anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n13\t\n14\t Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n15\t Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n16\t связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\n17\t*)\n18\tDefinition TupleFunctionEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleFunction n) (anet2: NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n19\t forall id, anet1 id = anet2 id.\n20\t\n21\t(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n22\t anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\n23\t*)\n24\tDefinition TupleListEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleList n) (anet2: NetworkTupleList n) : Prop :=\n25\t anet1 = anet2.\n26\t\n27\t(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction *)\n28\tDefinition DupletFunctionEquivalence (anet1: NetworkDupletFunction) (anet2: NetworkDupletFunction) : Prop := forall id, anet1 id = anet2 id.\n29\t\n30\t(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList *)\n31\tDefinition DupletListEquivalence (anet1: NetworkDupletList) (anet2: NetworkDupletList) : Prop := anet1 = anet2.\n32\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "96dd3b7f-204e-4749-bae8-49836572d6e0", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:03.022Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.544Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01PgxLQErPEtTqhLE3THXqUZ", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "44306ac1-2628-4675-9f41-116549a88e29" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.544Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01PgxLQErPEtTqhLE3THXqUZ", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tRequire Import PeanoNat.\n2\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n3\tRequire Import Vector.\n4\tRequire Import List.\n5\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n6\tImport ListNotations.\n7\tImport VectorNotations.\n8\tRequire Import NetworkDefinitions.\n9\tRequire Import NetworkConversions.\n10\t\n11\t(* Нотация записи списков *)\n12\tNotation \"{ }\" := (nil) (at level 0).\n13\tNotation \"{ x , .. , y }\" := (cons x .. (cons y nil) ..) (at level 0).\n14\t\n15\t(* Трёхмерная сеть *)\n16\tDefinition complexExampleNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n17\t fun id => match id with\n18\t | 0 => [0; 0; 0]\n19\t | 1 => [1; 1; 2]\n20\t | 2 => [2; 4; 0]\n21\t | 3 => [3; 0; 5]\n22\t | 4 => [4; 1; 1]\n23\t | S _ => [0; 0; 0]\n24\t end.\n25\t\n26\t(* Кортежи ссылок *)\n27\tDefinition exampleTuple0 : TupleOfReferences 0 := [].\n28\tDefinition exampleTuple1 : TupleOfReferences 1 := [0].\n29\tDefinition exampleTuple4 : TupleOfReferences 4 := [3; 2; 1; 0].\n30\t\n31\t(* Преобразование кортежей ссылок во вложенные упорядоченные пары (списки) *)\n32\tDefinition nestedPair0 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple0.\n33\tDefinition nestedPair1 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple1.\n34\tDefinition nestedPair4 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple4.\n35\t\n36\tCompute nestedPair0. (* Ожидается результат: { } *)\n37\tCompute nestedPair1. (* Ожидается результат: {0} *)\n38\tCompute nestedPair4. (* Ожидается результат: {3, 2, 1, 0} *)\n39\t\n40\t(* Вычисление значений преобразованной функции трёхмерной сети *)\n41\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 0. (* Ожидается результат: {0, 0, 0} *)\n42\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 1. (* Ожидается результат: {1, 1, 2} *)\n43\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 2. (* Ожидается результат: {2, 4, 0} *)\n44\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 3. (* Ожидается результат: {3, 0, 5} *)\n45\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 4. (* Ожидается результат: {4, 1, 1} *)\n46\tCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 5. (* Ожидается результат: {0, 0, 0} *)\n47\t\n48\t(* Сеть вложенных упорядоченных пар *)\n49\tDefinition testPairsNetwork : NetworkReferenceListFunction :=\n50\t fun id => match id with\n51\t | 0 => {5, 0, 8}\n52\t | 1 => {7, 1, 2}\n53\t | 2 => {2, 4, 5}\n54\t | 3 => {3, 1, 5}\n55\t | 4 => {4, 2, 1}\n56\t | S _ => {0, 0, 0}\n57\t end.\n58\t\n59\t(* Преобразованная сеть вложенных УП в трёхмерную сеть (размерность должна совпадать) *)\n60\tDefinition testTuplesNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n61\t ReferenceListFunctionToTupleFunction testPairsNetwork.\n62\t\n63\t(* Вычисление значений преобразованной функции сети вложенных УП *)\n64\tCompute testTuplesNetwork 0. (* Ожидается результат: [5; 0; 8] *)\n65\tCompute testTuplesNetwork 1. (* Ожидается результат: [7; 1; 2] *)\n66\tCompute testTuplesNetwork 2. (* Ожидается результат: [2; 4; 5] *)\n67\tCompute testTuplesNetwork 3. (* Ожидается результат: [3; 1; 5] *)\n68\tCompute testTuplesNetwork 4. (* Ожидается результат: [4; 2; 1] *)\n69\tCompute testTuplesNetwork 5. (* Ожидается результат: [0; 0; 0] *)\n70\t\n71\t(* Преобразование вложенных УП в сеть дуплетов *)\n72\tCompute ReferenceListToDupletList { 121, 21, 1343 }.\n73\t(* Должно вернуть: {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)} *)\n74\t\n75\t(* Добавление вложенных УП в сеть дуплетов *)\n76\tCompute AddReferenceListToDupletList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)} {12, 23, 34}.\n77\t(* Ожидается результат: {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} *)\n78\t\n79\t(* Преобразование сети дуплетов во вложенные УП *)\n80\tCompute DupletListToReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)}.\n81\t(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n82\t\n83\tCompute DupletListToReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)}.\n84\t(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n85\t\n86\t(* Чтение вложенных УП из сети дуплетов по индексу дуплета — начала вложенных УП *)\n87\tCompute DupletListReadReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} 0.\n88\t(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n89\t\n90\tCompute DupletListReadReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} 3.\n91\t(* Ожидается результат: {12, 23, 34} *)\n92\t\n93\t(* Определяем сеть вложенных УП *)\n94\tDefinition testReferenceListList := { {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}, {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34} }.\n95\t\n96\t(* Преобразованная сеть вложенных УП в сеть дуплетов *)\n97\tDefinition testDupletList := ReferenceListListToDupletList testReferenceListList.\n98\t\n99\t(* Вычисление преобразованной сети вложенных УП в сеть дуплетов *)\n100\tCompute testDupletList.\n101\t(* Ожидается результат:\n102\t {(121, 1), (21, 2), (1343, 2),\n103\t (12, 4), (23, 4),\n104\t (34, 5),\n105\t (121, 7), (21, 8), (1343, 8),\n106\t (12, 10), (23, 10),\n107\t (34, 11)} *)\n108\t\n109\t(* Вычисление преобразования сети вложенных УП в сеть дуплетов и обратно в testReferenceListList *)\n110\tCompute DupletListToReferenceListList testDupletList.\n111\t(* Ожидается результат:\n112\t {{121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}, {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}} *)\n113\t\n114\t(* Вычисление смещения вложенных УП в сети дуплетов по их порядковому номеру *)\n115\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 0. (* Ожидается результат: 0 *)\n116\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 1. (* Ожидается результат: 3 *)\n117\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 2. (* Ожидается результат: 5 *)\n118\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 3. (* Ожидается результат: 6 *)\n119\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 4. (* Ожидается результат: 9 *)\n120\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 5. (* Ожидается результат: 11 *)\n121\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 6. (* Ожидается результат: 12 *)\n122\tCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 7. (* Ожидается результат: 12 *)\n123\t\n124\t(* Определяем трёхмерную сеть как последовательность кортежей длины 3 *)\n125\tDefinition testTupleList : NetworkTupleList 3 :=\n126\t { [0; 0; 0], [1; 1; 2], [2; 4; 0], [3; 0; 5], [4; 1; 1], [0; 0; 0] }.\n127\t\n128\t(* Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП *)\n129\tDefinition testTuplesToDupletList : NetworkDupletList := TupleListToDupletList testTupleList.\n130\t\n131\t(* Вычисление трёхмерной сети преобразованной в сеть дуплетов через сеть вложенных УП *)\n132\tCompute testTuplesToDupletList.\n133\t(* Ожидается результат:\n134\t{ (0, 1), (0, 2), (0, 2),\n135\t (1, 4), (1, 5), (2, 5),\n136\t (2, 7), (4, 8), (0, 8),\n137\t (3, 10), (0, 11), (5, 11),\n138\t (4, 13), (1, 14), (1, 14),\n139\t (0, 16), (0, 17), (0, 17)} *)\n140\t\n141\t(* Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП и обратно в трёхмерную сеть *)\n142\tDefinition resultTuplesNetwork : NetworkTupleList 3 :=\n143\t ReferenceListListToTupleList (DupletListToReferenceListList testTuplesToDupletList).\n144\t\n145\t(* Итоговая проверка эквивалентности сетей *)\n146\tCompute resultTuplesNetwork.\n147\t(* Ожидается результат:\n148\t { [0; 0; 0], [1; 1; 2], [2; 4; 0], [3; 0; 5], [4; 1; 1], [0; 0; 0] } *)\n149\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "ab6be2c4-a518-45c6-b8b0-b34e7faf518f", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:03.290Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.545Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01L4aU9DKcWDbLpxokWhuJzt", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "5cd78820-4f67-4b6d-8f07-77095f1f0572" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.546Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01L4aU9DKcWDbLpxokWhuJzt", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tRequire Import PeanoNat.\n2\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n3\tRequire Import Vector.\n4\tRequire Import List.\n5\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n6\tImport ListNotations.\n7\tImport VectorNotations.\n8\tRequire Import NetworkDefinitions.\n9\tRequire Import NetworkConversions.\n10\tRequire Import NetworkEquivalence.\n11\t\n12\t(* Лемма о сохранении длины кортежей сети *)\n13\tLemma TupleOfReferencesDimensionPreserved : forall {l: nat} (t: TupleOfReferences l), List.length (TupleOfReferencesToReferenceList t) = l.\n14\tProof.\n15\t intros l t.\n16\t induction t.\n17\t - simpl. reflexivity.\n18\t - simpl. rewrite IHt. reflexivity.\n19\tQed.\n20\t\n21\t\n22\t(* Лемма о взаимном обращении функций ReferenceListToTupleOfReferencesOption и TupleOfReferencesToReferenceList\n23\t\n24\t ReferenceListToTupleOfReferencesInverse доказывает, что каждый кортеж TupleOfReferences без потери данных может быть преобразован в ReferenceList\n25\t с помощью TupleOfReferencesToReferenceList и обратно в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption.\n26\t\n27\t В формальном виде forall n: nat, forall t: TupleOfReferences n, ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = Some t говорит о том,\n28\t что для всякого натурального числа n и каждого кортежа TupleOfReferences длины n,\n29\t мы можем преобразовать TupleOfReferences в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList,\n30\t затем обратно преобразовать результат в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption n,\n31\t и в итоге получить тот же кортеж TupleOfReferences, что и в начале.\n32\t\n33\t Это свойство очень важно, потому что оно гарантирует,\n34\t что эти две функции образуют обратную пару на множестве преобразуемых кортежей TupleOfReferences и ReferenceList.\n35\t Когда вы применяете обе функции к значениям в этом множестве, вы в итоге получаете исходное значение.\n36\t Это означает, что никакая информация не теряется при преобразованиях,\n37\t так что можно свободно конвертировать между TupleOfReferences и ReferenceList,\n38\t если это требуется в реализации или доказательствах.\n39\t*)\n40\tLemma ReferenceListToTupleOfReferencesInverse: forall n: nat, forall t: TupleOfReferences n, ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = Some t.\n41\tProof.\n42\t intros n.\n43\t induction t as [| h n' t' IH].\n44\t - simpl. reflexivity.\n45\t - simpl. rewrite IH. reflexivity.\n46\tQed.\n47\t\n48\t\n49\t(*\n50\t Теорема обёртывания и восстановления сети кортежей:\n51\t\n52\t Пусть дана сеть кортежей длины n, обозначенная как Nⁿ : Reference → Tⁿ.\n53\t Определим операцию отображения этой сети в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList,\n54\t где ReferenceList = {(∅,∅) | (l, np), l ∈ Reference, np ∈ ReferenceList}.\n55\t Затем определим обратное отображение из сети вложенных упорядоченных пар обратно\n56\t в сеть кортежей длины n.\n57\t\n58\t Теорема утверждает:\n59\t\n60\t Для любой сети кортежей длины n, Nⁿ, применение операции преобразования\n61\t в сеть вложенных упорядоченных пар и обратное преобразование обратно\n62\t в сеть кортежей длины n обеспечивает восстановление исходной сети Nⁿ.\n63\t Иначе говоря:\n64\t\n65\t ∀ Nⁿ : Reference → Tⁿ, обратно(вперёд(Nⁿ)) = Nⁿ.\n66\t*)\n67\tTheorem TupleFunctionEquivalenceAfterTransforms : forall {n: nat} (anet: NetworkTupleFunction n),\n68\t TupleFunctionEquivalence anet (fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n ((TupleFunctionToReferenceListFunction anet) id) with\n69\t | Some t => t\n70\t | None => anet id\n71\t end).\n72\tProof.\n73\t intros n net id.\n74\t unfold TupleFunctionToReferenceListFunction.\n75\t simpl.\n76\t rewrite ReferenceListToTupleOfReferencesInverse.\n77\t reflexivity.\n78\tQed.\n79\t\n80\t\n81\t(* Лемма о сохранении длины списков ReferenceList в сети дуплетов *)\n82\tLemma ReferenceListDimensionPreserved : forall (offset: nat) (np: ReferenceList),\n83\t length np = length (ReferenceListToDupletList_ offset np).\n84\tProof.\n85\t intros offset np.\n86\t generalize dependent offset.\n87\t induction np as [| n np' IHnp']; intros offset.\n88\t - simpl. reflexivity.\n89\t - destruct np' as [| m np'']; simpl; simpl in IHnp'.\n90\t + reflexivity.\n91\t + rewrite IHnp' with (offset := S offset). reflexivity.\n92\tQed.\n93\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "3ccc7a13-449a-4e67-aab2-43de2d9f1a5b", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.446Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.546Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_014As6b22ZRfQ4nYB53hHYa8", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "b1e37ee0-f78a-44e1-afd3-a0ffb58d385f" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.546Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_014As6b22ZRfQ4nYB53hHYa8", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t(**\n2\t SequenceDefinitions.v - Определение последовательностей в терминах связей.\n3\t\n4\t Последовательность — это вложенная структура связей-дуплетов,\n5\t хранимая в сети. Последовательность идентифицируется\n6\t ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов.\n7\t\n8\t Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n9\t Листья — это связи-ссылающиеся-на-себя (элемент, элемент).\n10\t\n11\t Пример: [1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))\n12\t Хранится в сети как:\n13\t (5: 1, 2) — дуплет для пары (1, 2)\n14\t (6: 3, 4) — дуплет для пары (3, 4)\n15\t (7: 5, 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n16\t Последовательность = ссылка 7\n17\t\n18\t В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n19\t (5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)\n20\t\n21\t Другие варианты:\n22\t [1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n23\t [1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n24\t\n25\t Адаптировано из: https://github.com/linksplatform/Documentation/tree/main/doc/LinksTheoryManuscriptDraft/05%20Sequences\n26\t См. также: https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs\n27\t*)\n28\t\n29\tRequire Import PeanoNat.\n30\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n31\tRequire Import List.\n32\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n33\tImport ListNotations.\n34\tRequire Import NetworkDefinitions.\n35\tRequire Import NetworkConversions.\n36\t\n37\t(** * Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети *)\n38\t\n39\t(** Последовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов,\n40\t хранимого в сети. Это не отдельный тип — это просто Reference. *)\n41\tDefinition LinkSequence := Reference.\n42\t\n43\t(** * Вспомогательное дерево для построения последовательностей\n44\t\n45\t LinkTree используется как промежуточная структура для алгоритмов\n46\t построения деревьев (сбалансированный вариант, лестницы).\n47\t Конечный результат всегда записывается в сеть дуплетов. *)\n48\t\n49\tInductive LinkTree : Type :=\n50\t | Leaf : Reference -> LinkTree\n51\t | Node : LinkTree -> LinkTree -> LinkTree.\n52\t\n53\t(** * Запись дерева в сеть дуплетов *)\n54\t\n55\t(** Запись дерева в сеть дуплетов.\n56\t Каждый узел Node записывается как дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n57\t Листья — это элементы последовательности (не записываются как отдельные дуплеты).\n58\t Возвращает пару: (сеть дуплетов, следующее свободное смещение). *)\n59\tFixpoint TreeToDupletList_ (t : LinkTree) (offset : nat)\n60\t : NetworkDupletList * nat :=\n61\t match t with\n62\t | Leaf _ => ([], offset)\n63\t | Node l r =>\n64\t let cur := offset in\n65\t let '(left_net, left_next) := TreeToDupletList_ l (S offset) in\n66\t let left_root := match l with Leaf x => x | Node _ _ => S offset end in\n67\t let '(right_net, right_next) := TreeToDupletList_ r left_next in\n68\t let right_root := match r with Leaf x => x | Node _ _ => left_next end in\n69\t ((left_root, right_root) :: left_net ++ right_net, right_next)\n70\t end.\n71\t\n72\tDefinition TreeToDupletList (t : LinkTree) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n73\t fst (TreeToDupletList_ t offset).\n74\t\n75\t(** Получение ссылки на корень дерева (= последовательность) *)\n76\tDefinition TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : nat) : LinkSequence :=\n77\t match t with\n78\t | Leaf x => x\n79\t | Node _ _ => offset\n80\t end.\n81\t\n82\t(** Получение листьев дерева (элементов последовательности) слева направо *)\n83\tFixpoint TreeToList (t : LinkTree) : list Reference :=\n84\t match t with\n85\t | Leaf x => [x]\n86\t | Node l r => TreeToList l ++ TreeToList r\n87\t end.\n88\t\n89\t(** * Алгоритмы создания последовательностей *)\n90\t\n91\t(** Правая лестница: (1, (2, (3, 4)))\n92\t Каждый следующий элемент вкладывается вправо. *)\n93\tFixpoint ListToRightStaircase (l : list Reference) : option LinkTree :=\n94\t match l with\n95\t | [] => None\n96\t | [x] => Some (Leaf x)\n97\t | x :: rest =>\n98\t match ListToRightStaircase rest with\n99\t | None => None\n100\t | Some t => Some (Node (Leaf x) t)\n101\t end\n102\t end.\n103\t\n104\t(** Левая лестница: (((1, 2), 3), 4)\n105\t Каждый следующий элемент вкладывается влево. *)\n106\tFixpoint ListToLeftStaircase_ (acc : LinkTree) (l : list Reference) : LinkTree :=\n107\t match l with\n108\t | [] => acc\n109\t | x :: rest => ListToLeftStaircase_ (Node acc (Leaf x)) rest\n110\t end.\n111\t\n112\tDefinition ListToLeftStaircase (l : list Reference) : option LinkTree :=\n113\t match l with\n114\t | [] => None\n115\t | [x] => Some (Leaf x)\n116\t | x :: rest => Some (ListToLeftStaircase_ (Leaf x) rest)\n117\t end.\n118\t\n119\t(** Сбалансированный вариант: ((1, 2), (3, 4))\n120\t Список делится пополам, каждая половина рекурсивно превращается в дерево.\n121\t Адаптировано из BalancedVariantConverter.\n122\t Использует fuel-параметр для гарантии завершения. *)\n123\tFixpoint ListToBalancedTree_ (l : list Reference) (fuel : nat) : option LinkTree :=\n124\t match fuel with\n125\t | 0 => None\n126\t | S fuel' =>\n127\t match l with\n128\t | [] => None\n129\t | [x] => Some (Leaf x)\n130\t | _ =>\n131\t let mid := length l / 2 in\n132\t let left_part := firstn mid l in\n133\t let right_part := skipn mid l in\n134\t match ListToBalancedTree_ left_part fuel', ListToBalancedTree_ right_part fuel' with\n135\t | Some lt, Some rt => Some (Node lt rt)\n136\t | _, _ => None\n137\t end\n138\t end\n139\t end.\n140\t\n141\tDefinition ListToBalancedTree (l : list Reference) : option LinkTree :=\n142\t ListToBalancedTree_ l (S (length l)).\n143\t\n144\t(** * Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень *)\n145\t\n146\t(** Преобразование списка в последовательность (ссылку на корень) и сеть *)\n147\tDefinition ListToSequence (l : list Reference) (offset : nat)\n148\t : option (LinkSequence * NetworkDupletList) :=\n149\t match ListToBalancedTree l with\n150\t | None => None\n151\t | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n152\t end.\n153\t\n154\t(** Чтение последовательности из сети дуплетов *)\n155\tFixpoint ReadSequence_ (anet : NetworkDupletList) (root : Reference) (fuel : nat)\n156\t : list Reference :=\n157\t match fuel with\n158\t | 0 => []\n159\t | S fuel' =>\n160\t if root <? length anet then\n161\t let d := nth root anet (0, 0) in\n162\t let l := fst d in\n163\t let r := snd d in\n164\t ReadSequence_ anet l fuel' ++ ReadSequence_ anet r fuel'\n165\t else\n166\t [root]\n167\t end.\n168\t\n169\tDefinition ReadSequence (anet : NetworkDupletList) (root : LinkSequence) : list Reference :=\n170\t ReadSequence_ anet root (S (length anet)).\n171\t\n172\t(** * Примеры *)\n173\t\n174\t(** Пример: [1, 2, 3, 4] — сбалансированное дерево, записанное в сеть *)\n175\tCompute ListToSequence [1; 2; 3; 4] 5.\n176\t(* Ожидается: Some (5, [(5_root: 6, 7), (6: 1, 2), (7: 3, 4)])\n177\t Последовательность = ссылка 5\n178\t (5: 6, 7) — корень, указывает на поддеревья 6 и 7\n179\t (6: 1, 2) — левое поддерево\n180\t (7: 3, 4) — правое поддерево *)\n181\t\n182\t(** Пример: правая лестница *)\n183\tCompute match ListToRightStaircase [1; 2; 3; 4] with\n184\t | Some t => Some (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n185\t | None => None\n186\t end.\n187\t(* (1, (2, (3, 4))) хранится как дуплеты *)\n188\t\n189\t(** Пример: левая лестница *)\n190\tCompute match ListToLeftStaircase [1; 2; 3; 4] with\n191\t | Some t => Some (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n192\t | None => None\n193\t end.\n194\t(* (((1, 2), 3), 4) хранится как дуплеты *)\n195\t\n196\t(** Все три варианта содержат одни и те же элементы *)\n197\tDefinition balanced_1234 := match ListToBalancedTree [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\n198\tDefinition right_1234 := match ListToRightStaircase [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\n199\tDefinition left_1234 := match ListToLeftStaircase [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\n200\t\n201\tCompute balanced_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\n202\tCompute right_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\n203\tCompute left_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\n204\t\n205\t(** Пустая последовательность *)\n206\tCompute ListToSequence [] 5.\n207\t(* Ожидается: None *)\n208\t\n209\t(** Последовательность из одного элемента *)\n210\tCompute ListToSequence [42] 5.\n211\t(* Ожидается: Some (42, []) — лист не создаёт дуплетов, сама ссылка 42 и есть последовательность *)\n212\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "45f12a2d-0837-4fda-8185-458593f0eea1", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.540Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.606Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16971, | |
| "tool_uses": 8, | |
| "duration_ms": 3538 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "00af362b-5beb-4b45-ad53-32f3c947fb65", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.607Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16976, | |
| "tool_uses": 9, | |
| "duration_ms": 3578 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "3ec582d3-a389-4bef-8fc7-08a3466b12a2", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.608Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01H35nh3gMZskuNnWGgm8AYi", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "046bb954-ca1c-48f6-ae4f-a6c2555ee7f3" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.608Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01H35nh3gMZskuNnWGgm8AYi", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t(**\n2\t SetDefinitions.v - Определение множеств в терминах последовательностей связей.\n3\t\n4\t Множество определяется как последовательность связей-дуплетов,\n5\t листья которой образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n6\t\n7\t Как и последовательность, множество идентифицируется ссылкой (Reference)\n8\t на корень дерева в сети.\n9\t\n10\t Это ключевой шаг: имея последовательности, определённые через связи-дуплеты,\n11\t мы теперь определяем множества как особый вид последовательностей.\n12\t Таким образом, множества также выражены исключительно через связи.\n13\t*)\n14\t\n15\tRequire Import PeanoNat.\n16\tRequire Import Coq.Init.Nat.\n17\tRequire Import List.\n18\tRequire Import Coq.Init.Datatypes.\n19\tImport ListNotations.\n20\tRequire Import NetworkDefinitions.\n21\tRequire Import NetworkConversions.\n22\tRequire Import SequenceDefinitions.\n23\tRequire Import SetSequenceEquivalence.\n24\t\n25\t(** * Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей *)\n26\t\n27\t(** Множество ссылок — это ссылка (Reference) на корень дерева связей\n28\t в сети, листья которого образуют строго возрастающий\n29\t список без дубликатов. Как и последовательность, множество — это Reference. *)\n30\tDefinition LinkSet := Reference.\n31\t\n32\t(** Предикат: является ли дерево связей корректным множеством\n33\t (упорядоченная уникальная последовательность листьев) *)\n34\tDefinition IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n35\t IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s).\n36\t\n37\t(** Множество из одного элемента — ссылка на сам элемент *)\n38\tDefinition SingletonSet (value : Reference) : LinkSet := value.\n39\t\n40\t(** Преобразование списка ссылок в множество: сортировка, удаление дубликатов,\n41\t построение сбалансированного дерева и запись в сеть.\n42\t Возвращает ссылку на корень (= множество) и сеть дуплетов. *)\n43\tDefinition ListToSet (l : list Reference) (offset : nat)\n44\t : option (LinkSet * NetworkDupletList) :=\n45\t let sorted := toOrderedUnique l in\n46\t match ListToBalancedTree sorted with\n47\t | None => None\n48\t | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n49\t end.\n50\t\n51\t(** Принадлежность элемента множеству (проверка через дерево) *)\n52\tDefinition InSetTree (x : Reference) (s : LinkTree) : Prop :=\n53\t In x (TreeToList s).\n54\t\n55\t(** Подмножество: s1 ⊆ s2 (через деревья) *)\n56\tDefinition IsSubsetTree (s1 s2 : LinkTree) : Prop :=\n57\t forall x, InSetTree x s1 -> InSetTree x s2.\n58\t\n59\t(** * Теорема: ListToSet всегда содержит упорядоченные уникальные элементы *)\n60\t\n61\tTheorem ListToSet_elements_valid : forall l : list Reference,\n62\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique l).\n63\tProof.\n64\t intro l.\n65\t unfold IsOrderedUniqueSequence.\n66\t apply toOrderedUnique_is_ascending.\n67\tQed.\n68\t\n69\t(** Элемент принадлежит множеству тогда и только тогда, когда он принадлежит исходному списку *)\n70\tTheorem ListToSet_membership : forall (x : Reference) (l : list Reference),\n71\t In x (toOrderedUnique l) <-> In x l.\n72\tProof.\n73\t intros x l.\n74\t apply mem_toOrderedUnique.\n75\tQed.\n76\t\n77\t(** * Примеры *)\n78\t\n79\t(** Создание множества из списка с дубликатами *)\n80\tCompute ListToSet [3; 1; 4; 1; 5; 9; 2; 6; 5; 3] 10.\n81\t(* Множество {1, 2, 3, 4, 5, 6, 9} в сети *)\n82\t\n83\t(** Множество из одного элемента *)\n84\tCompute SingletonSet 42.\n85\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "244d1f6a-3e73-4d3a-ab27-e73c5582fa79", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.566Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.609Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01R87neHmvi6Avr94qmar1uV", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "cd189bdf-9eb0-4aa3-ba0c-fe5d74757d46" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.616Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01R87neHmvi6Avr94qmar1uV", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t(**\n2\t SetSequenceEquivalence.v - Формальное доказательство того, что конечное множество\n3\t эквивалентно упорядоченной последовательности с уникальными элементами.\n4\t\n5\t Основная теорема: Для любого конечного множества натуральных чисел существует\n6\t единственная строго возрастающая последовательность (список без дубликатов,\n7\t отсортированный по возрастанию), содержащая в точности те же элементы.\n8\t\n9\t Адаптировано из: https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence\n10\t*)\n11\t\n12\tFrom Stdlib Require Import Arith.\n13\tFrom Stdlib Require Import List.\n14\tFrom Stdlib Require Import Lia.\n15\tFrom Stdlib Require Import Bool.\n16\tImport ListNotations.\n17\t\n18\t(** * Определения *)\n19\t\n20\t(** Список является строго возрастающим, если каждый элемент строго меньше следующего *)\n21\tFixpoint StrictlyAscending (l : list nat) : Prop :=\n22\t match l with\n23\t | [] => True\n24\t | [_] => True\n25\t | x :: ((y :: _) as rest) => x < y /\\ StrictlyAscending rest\n26\t end.\n27\t\n28\t(** Список не содержит дубликатов *)\n29\tFixpoint NoDuplicates (l : list nat) : Prop :=\n30\t match l with\n31\t | [] => True\n32\t | x :: rest => ~ In x rest /\\ NoDuplicates rest\n33\t end.\n34\t\n35\t(** Упорядоченная уникальная последовательность — это строго возрастающий список *)\n36\tDefinition IsOrderedUniqueSequence (l : list nat) : Prop :=\n37\t StrictlyAscending l.\n38\t\n39\t(** * Вспомогательные леммы *)\n40\t\n41\t(** Все элементы после позиции в строго возрастающем списке больше *)\n42\tLemma strictly_ascending_all_greater : forall l x y,\n43\t StrictlyAscending (x :: y :: l) ->\n44\t forall z, In z (y :: l) -> x < z.\n45\tProof.\n46\t induction l as [| w ws IH].\n47\t - intros x y H z Hz.\n48\t simpl in H. destruct H as [Hxy _].\n49\t simpl in Hz. destruct Hz as [Hz | Hz].\n50\t + subst. exact Hxy.\n51\t + contradiction.\n52\t - intros x y H z Hz.\n53\t simpl in H. destruct H as [Hxy Hrest].\n54\t simpl in Hz. destruct Hz as [Hz | Hz].\n55\t + subst. exact Hxy.\n56\t + assert (Hy_asc : StrictlyAscending (y :: w :: ws)).\n57\t { exact Hrest. }\n58\t assert (Hyz : y < z).\n59\t { apply (IH y w Hrest z Hz). }\n60\t lia.\n61\tQed.\n62\t\n63\t(** Строго возрастающий список не содержит дубликатов *)\n64\tTheorem strictly_ascending_implies_no_dup : forall l : list nat,\n65\t StrictlyAscending l -> NoDuplicates l.\n66\tProof.\n67\t induction l as [| x rest IH].\n68\t - intro H. simpl. exact I.\n69\t - intro H.\n70\t simpl. split.\n71\t + destruct rest as [| y ys].\n72\t * simpl. auto.\n73\t * intro Hx_in.\n74\t assert (Hxy : x < y).\n75\t { simpl in H. destruct H as [Hxy _]. exact Hxy. }\n76\t assert (Hxz : forall z, In z (y :: ys) -> x < z).\n77\t { apply strictly_ascending_all_greater. exact H. }\n78\t specialize (Hxz x Hx_in).\n79\t lia.\n80\t + destruct rest as [| y ys].\n81\t * simpl. exact I.\n82\t * simpl in H. destruct H as [_ Hrest].\n83\t apply IH. exact Hrest.\n84\tQed.\n85\t\n86\t(** * Вставка в отсортированный список *)\n87\t\n88\t(** Вставка элемента в отсортированный список с сохранением порядка *)\n89\tFixpoint insertSorted (x : nat) (l : list nat) : list nat :=\n90\t match l with\n91\t | [] => [x]\n92\t | y :: rest =>\n93\t if x <? y then x :: y :: rest\n94\t else if x =? y then y :: rest (* Пропуск дубликатов *)\n95\t else y :: insertSorted x rest\n96\t end.\n97\t\n98\t(** Сортировка списка в строго возрастающем порядке (с удалением дубликатов) *)\n99\tFixpoint toOrderedUnique (l : list nat) : list nat :=\n100\t match l with\n101\t | [] => []\n102\t | x :: rest => insertSorted x (toOrderedUnique rest)\n103\t end.\n104\t\n105\t(** * Свойства insertSorted *)\n106\t\n107\t(** Получение головы строго возрастающего списка *)\n108\tLemma strictly_ascending_head : forall x y rest,\n109\t StrictlyAscending (x :: y :: rest) -> x < y.\n110\tProof.\n111\t intros x y rest H.\n112\t simpl in H. destruct H as [Hxy _]. exact Hxy.\n113\tQed.\n114\t\n115\t(** Хвост строго возрастающего списка также строго возрастающий *)\n116\tLemma strictly_ascending_tail : forall x rest,\n117\t StrictlyAscending (x :: rest) -> StrictlyAscending rest.\n118\tProof.\n119\t intros x rest H.\n120\t destruct rest as [| y ys].\n121\t - simpl. exact I.\n122\t - simpl in H. destruct H as [_ Hrest]. exact Hrest.\n123\tQed.\n124\t\n125\t(** Добавление меньшего элемента сохраняет строгое возрастание *)\n126\tLemma strictly_ascending_cons : forall x y rest,\n127\t x < y -> StrictlyAscending (y :: rest) -> StrictlyAscending (x :: y :: rest).\n128\tProof.\n129\t intros x y rest Hxy Hrest.\n130\t simpl. split.\n131\t - exact Hxy.\n132\t - exact Hrest.\n133\tQed.\n134\t\n135\t(** Голова результата insertSorted x (y :: ys) — это либо x, либо y *)\n136\tLemma insertSorted_head_cases : forall x y ys h hs,\n137\t insertSorted x (y :: ys) = h :: hs ->\n138\t h = x \\/ h = y.\n139\tProof.\n140\t intros x y ys h hs Heq.\n141\t simpl in Heq.\n142\t destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n143\t - injection Heq as Hh Hrest.\n144\t left. symmetry. exact Hh.\n145\t - destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n146\t + injection Heq as Hh Hrest.\n147\t right. symmetry. exact Hh.\n148\t + injection Heq as Hh Hrest.\n149\t right. symmetry. exact Hh.\n150\tQed.\n151\t\n152\t(** insertSorted в непустой список даёт непустой список *)\n153\tLemma insertSorted_non_empty : forall x y ys,\n154\t exists h hs, insertSorted x (y :: ys) = h :: hs.\n155\tProof.\n156\t intros x y ys.\n157\t simpl.\n158\t destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n159\t - exists x, (y :: ys). reflexivity.\n160\t - destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n161\t + exists y, ys. reflexivity.\n162\t + exists y, (insertSorted x ys). reflexivity.\n163\tQed.\n164\t\n165\t(** insertSorted сохраняет свойство строгого возрастания *)\n166\tTheorem insertSorted_preserves_ascending : forall l x,\n167\t StrictlyAscending l -> StrictlyAscending (insertSorted x l).\n168\tProof.\n169\t induction l as [| y ys IH].\n170\t - intros x H. simpl. exact I.\n171\t - intros x H.\n172\t simpl.\n173\t destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n174\t + apply Nat.ltb_lt in Hxy.\n175\t simpl. split; [exact Hxy | exact H].\n176\t + destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n177\t * exact H.\n178\t * apply Nat.ltb_ge in Hxy.\n179\t apply Nat.eqb_neq in Hxy_eq.\n180\t assert (Hgt : x > y) by lia.\n181\t clear Hxy Hxy_eq.\n182\t destruct ys as [| z zs].\n183\t -- simpl. split; [exact Hgt | exact I].\n184\t -- assert (Hyz : y < z) by (apply strictly_ascending_head in H; exact H).\n185\t assert (Hrest : StrictlyAscending (z :: zs)) by (apply strictly_ascending_tail in H; exact H).\n186\t specialize (IH x Hrest).\n187\t destruct (insertSorted_non_empty x z zs) as [h [hs Heq]].\n188\t assert (Hh_cases : h = x \\/ h = z) by (apply (insertSorted_head_cases x z zs h hs Heq)).\n189\t rewrite Heq in IH.\n190\t rewrite Heq. simpl.\n191\t split.\n192\t ++ destruct Hh_cases as [Hh_is_x | Hh_is_z]; lia.\n193\t ++ exact IH.\n194\tQed.\n195\t\n196\t(** toOrderedUnique выдаёт строго возрастающие списки *)\n197\tTheorem toOrderedUnique_is_ascending : forall l,\n198\t StrictlyAscending (toOrderedUnique l).\n199\tProof.\n200\t induction l as [| x rest IH].\n201\t - simpl. exact I.\n202\t - simpl.\n203\t apply insertSorted_preserves_ascending.\n204\t exact IH.\n205\tQed.\n206\t\n207\t(** * Сохранение принадлежности элементов *)\n208\t\n209\t(** Принадлежность элемента сохраняется при insertSorted *)\n210\tTheorem mem_insertSorted : forall x y l,\n211\t In y (insertSorted x l) <-> y = x \\/ In y l.\n212\tProof.\n213\t intros x y.\n214\t induction l as [| z rest IH].\n215\t - split.\n216\t + intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n217\t * left. symmetry. exact H.\n218\t * contradiction.\n219\t + intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n220\t * left. symmetry. exact H.\n221\t * contradiction.\n222\t - simpl.\n223\t destruct (x <? z) eqn:Hxz.\n224\t + split.\n225\t * intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n226\t -- left. symmetry. exact H.\n227\t -- right. exact H.\n228\t * intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n229\t -- left. symmetry. exact H.\n230\t -- right. exact H.\n231\t + destruct (x =? z) eqn:Hxz_eq.\n232\t * apply Nat.eqb_eq in Hxz_eq. subst z.\n233\t split.\n234\t -- intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n235\t ++ left. symmetry. exact H.\n236\t ++ right. right. exact H.\n237\t -- intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n238\t ++ left. symmetry. exact H.\n239\t ++ destruct H as [H | H].\n240\t ** left. exact H.\n241\t ** right. exact H.\n242\t * split.\n243\t -- intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n244\t ++ right. left. exact H.\n245\t ++ rewrite IH in H. destruct H as [H | H].\n246\t ** left. exact H.\n247\t ** right. right. exact H.\n248\t -- intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n249\t ++ right. rewrite IH. left. exact H.\n250\t ++ destruct H as [H | H].\n251\t ** left. exact H.\n252\t ** right. rewrite IH. right. exact H.\n253\tQed.\n254\t\n255\t(** Принадлежность элемента сохраняется при toOrderedUnique *)\n256\tTheorem mem_toOrderedUnique : forall x l,\n257\t In x (toOrderedUnique l) <-> In x l.\n258\tProof.\n259\t intros x.\n260\t induction l as [| y rest IH].\n261\t - simpl. tauto.\n262\t - simpl.\n263\t rewrite mem_insertSorted.\n264\t rewrite IH.\n265\t split.\n266\t + intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n267\t * left. symmetry. exact H.\n268\t * right. exact H.\n269\t + intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n270\t * left. symmetry. exact H.\n271\t * right. exact H.\n272\tQed.\n273\t\n274\t(** * Основная теорема: Эквивалентность множества и последовательности *)\n275\t\n276\t(**\n277\t ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности\n278\t\n279\t Для любого списка (представляющего мультимножество) существует строго\n280\t возрастающий список, содержащий в точности те же элементы (как множество).\n281\t*)\n282\tTheorem set_sequence_equivalence : forall l : list nat,\n283\t exists l' : list nat,\n284\t IsOrderedUniqueSequence l' /\\\n285\t (forall x, In x l' <-> In x l).\n286\tProof.\n287\t intro l.\n288\t exists (toOrderedUnique l).\n289\t split.\n290\t - unfold IsOrderedUniqueSequence.\n291\t apply toOrderedUnique_is_ascending.\n292\t - intro x.\n293\t apply mem_toOrderedUnique.\n294\tQed.\n295\t\n296\t(** Следствие: Упорядоченная уникальная последовательность не содержит дубликатов *)\n297\tCorollary ordered_unique_has_no_dup : forall l : list nat,\n298\t NoDuplicates (toOrderedUnique l).\n299\tProof.\n300\t intro l.\n301\t apply strictly_ascending_implies_no_dup.\n302\t apply toOrderedUnique_is_ascending.\n303\tQed.\n304\t\n305\t(** * Проверки верификации *)\n306\t\n307\tCheck set_sequence_equivalence.\n308\tCheck ordered_unique_has_no_dup.\n309\t\n310\t(** Все доказательства эквивалентности множества и последовательности успешно верифицированы! *)\n311\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "652d9e93-8059-4ca1-8a53-355f802a15ec", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.608Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.653Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16981, | |
| "tool_uses": 10, | |
| "duration_ms": 3619 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "1ac404cc-7549-489e-a074-243a86e0110e", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.653Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_018KtkrSnP71iNAsPJsUQDMC", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_011GqvaQiMdYDwjKnisUrybw", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 16923, | |
| "cache_read_input_tokens": 0, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 16923, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 5, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "59ed057f-66a6-4609-b93b-e50956e58459" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.660Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_011GqvaQiMdYDwjKnisUrybw", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t-R . Network\n2\t\n3\tNetworkDefinitions.v\n4\tNetworkConversions.v\n5\tNetworkEquivalence.v\n6\tNetworkExamples.v\n7\tNetworkLemmas.v\n8\tSetSequenceEquivalence.v\n9\tSequenceDefinitions.v\n10\tSetDefinitions.v\n11\tMetaDefinitions.v\n12\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4b55849d-4938-4d28-b551-7ad18022aa39", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.647Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.701Z] [INFO] [stdout-guard] [log_dfb130] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-haiku-4-5-20251001', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [2026-04-01T21:11:04.702Z] [INFO] [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 64000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,claude-code-20250219', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '94849041-3340-4e16-b46e-03f37eeb852a', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:04.767Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_01RBEy2xiswtwRMXSur8bJGk", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "name": "Agent", | |
| "input": { | |
| "description": "Read all Lean source files", | |
| "prompt": "Read ALL the following Lean source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean\n11. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "subagent_type": "Explore" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 1, | |
| "cache_creation_input_tokens": 18784, | |
| "cache_read_input_tokens": 48423, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 18784 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "c9fb8e94-83f7-4605-8af3-f6e86c4d3aab" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.778Z] [INFO] [stdout-guard] [log_8ed72a] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [2026-04-01T21:11:04.778Z] [INFO] [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-haiku-4-5-20251001', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 64000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,claude-code-20250219', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [2026-04-01T21:11:04.779Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '663eb2dc-021d-4463-8937-22e52abe2022', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [2026-04-01T21:11:04.779Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [2026-04-01T21:11:04.780Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [2026-04-01T21:11:04.780Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [2026-04-01T21:11:04.780Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [2026-04-01T21:11:04.781Z] [INFO] [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:04.781Z] [INFO] [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:04.783Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_started", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Read all Lean source files", | |
| "task_type": "local_agent", | |
| "prompt": "Read ALL the following Lean source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean\n11. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "uuid": "d53d7f7d-be77-45fa-b065-ae3428d29625", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:04.783Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Read ALL the following Lean source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean\n11. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code." | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "a2f25498-c7ba-4ce5-b63a-5d03f7b4c88a", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:04.768Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:05.404Z] [INFO] [stdout-guard] [log_8ed72a, request-id: "req_011CZdjnNNxCTXwU5pyuN1Zo"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 626ms | |
| [2026-04-01T21:11:05.404Z] [INFO] [stdout-guard] [log_8ed72a] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [2026-04-01T21:11:05.405Z] [INFO] [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [2026-04-01T21:11:05.405Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [2026-04-01T21:11:05.405Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:11:05.406Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [2026-04-01T21:11:05.406Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [2026-04-01T21:11:05.406Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:11:05.406Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:11:05.406Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a958f2edfdc80-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:05 GMT', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjnNNxCTXwU5pyuN1Zo', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:11:05.407Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=470', | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '467', | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 626 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:05 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:11:05.408Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [2026-04-01T21:11:05.409Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [2026-04-01T21:11:05.410Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjnNNxCTXwU5pyuN1Zo', | |
| [2026-04-01T21:11:05.410Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '467', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=470', | |
| [2026-04-01T21:11:05.410Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=yOnZYO828ErUQGlDgnHOqlB9a1NMHT61kC18bbMgb5c-1775077864.8232822-1.0.1.1-hm8Jx9_sO8gB8BmY98pz5MXg85JDxuUB9LxmOsi6glA; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [2026-04-01T21:11:05.411Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [2026-04-01T21:11:05.411Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [2026-04-01T21:11:05.411Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a958f2edfdc80-FRA' | |
| [2026-04-01T21:11:05.411Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:11:05.412Z] [INFO] [stdout-guard] [log_8ed72a] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:11:05.412Z] [INFO] [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 628 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:05.716Z] [INFO] [stdout-guard] [log_dfb130, request-id: "req_011CZdjnMvBDrD61cnY4HB3d"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 1014ms | |
| [2026-04-01T21:11:05.717Z] [INFO] [stdout-guard] [log_dfb130] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a958e6d24dbc7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:05 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjnMvBDrD61cnY4HB3d', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=888', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [2026-04-01T21:11:05.717Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '884', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 1014 | |
| [2026-04-01T21:11:05.718Z] [INFO] [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:05.718Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:05 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [2026-04-01T21:11:05.718Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [2026-04-01T21:11:05.718Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [2026-04-01T21:11:05.718Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjnMvBDrD61cnY4HB3d', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '884', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=888', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=YX_Et51z0I8k7xM7g41jvMgFDVJ734EwpQCSFqKbLqI-1775077864.7092998-1.0.1.1-TafXqhq8qmWhPuETdHKoftrQN7p868yGejwoauE8ozM; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a958e6d24dbc7-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:11:05.719Z] [INFO] [stdout-guard] [log_dfb130] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [2026-04-01T21:11:05.720Z] [INFO] [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [2026-04-01T21:11:05.720Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:11:05.720Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 1016 | |
| [2026-04-01T21:11:05.720Z] [INFO] [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:05.868Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16957, | |
| "tool_uses": 1, | |
| "duration_ms": 1098 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "17c0edee-8521-4ce6-9e1c-c527bc6c574a", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:05.869Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01CUn35AeRG4SfKYyhumXSZB", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "1361c71c-3b74-44e8-9e6e-158d990a0248" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.074Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01CUn35AeRG4SfKYyhumXSZB", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t MetaDefinitions.lean - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\n3\t терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\n4\t определены в терминах связей.\n5\t\n6\t Этот файл замыкает цикл определений:\n7\t 1. Связи (Reference) и ссылки определены как натуральные числа (ℕ₀)\n8\t 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\n9\t 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\n10\t 4. Теперь мы переопределяем связи и ссылки через множества и последовательности\n11\t\n12\t Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\n13\t начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\n14\t что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\n15\t-/\n16\timport NetworkDefinitions\n17\timport NetworkConversions\n18\timport SequenceDefinitions\n19\timport SetDefinitions\n20\timport SetSequenceEquivalence\n21\t\n22\topen SetSequenceEquivalence\n23\t\n24\t-- * Мета-определения: связи и ссылки через последовательности и множества\n25\t\n26\t/-\n27\t Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\n28\t определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\n29\t в сети.\n30\t\n31\t В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\n32\t В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\n33\t где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\n34\t\n35\t Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\n36\t через мета-ссылки — цикл замкнут.\n37\t-/\n38\t\n39\t-- Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей\n40\tabbrev MetaReference := Reference\n41\t\n42\t-- Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети\n43\tabbrev MetaReferenceSpace := LinkSet\n44\t\n45\t-- Мета-дуплет: пара мета-ссылок — это связь-дуплет\n46\tabbrev MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n47\t\n48\t-- Мета-сеть: функция из мета-ссылок в мета-дуплеты\n49\tabbrev MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n50\t\n51\t-- Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов\n52\tabbrev MetaNetworkList := List MetaDuplet\n53\t\n54\t-- Создание списка мета-ссылок заданного размера\n55\tdef makeMetaReferenceSpace_ : Nat → List Reference\n56\t | 0 => [0]\n57\t | n + 1 => makeMetaReferenceSpace_ n ++ [n + 1]\n58\t\n59\t-- Создание мета-пространства ссылок — множество в сети\n60\tdef MakeMetaReferenceSpace (size : Nat) (offset : Nat)\n61\t : Option (MetaReferenceSpace × NetworkDupletList) :=\n62\t ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset\n63\t\n64\t-- * Определение мета-сети через последовательности\n65\t\n66\t-- Преобразование мета-сети в сеть дуплетов\n67\tdef MetaNetworkToDupletList (net : MetaNetworkList) : NetworkDupletList :=\n68\t net\n69\t\n70\t/-\n71\t ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n72\t\n73\t Любая мета-сеть (определённая через последовательности и множества,\n74\t которые определены через связи-дуплеты) может быть представлена как обычная\n75\t сеть дуплетов.\n76\t\n77\t Это формально показывает, что мета-определения совместимы с исходными:\n78\t теория связей может определять свои термины через себя без противоречий.\n79\t-/\n80\ttheorem meta_network_is_duplet_network :\n81\t ∀ (net : MetaNetworkList),\n82\t MetaNetworkToDupletList net = net := by\n83\t intro net\n84\t rfl\n85\t\n86\t-- Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы\n87\ttheorem meta_reference_space_elements_valid (size : Nat) :\n88\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)) := by\n89\t exact toOrderedUnique_is_ascending (makeMetaReferenceSpace_ size)\n90\t\n91\t-- * Демонстрация цикла определений\n92\t\n93\t/-\n94\t Цикл определений теории связей как мета-теории:\n95\t\n96\t Уровень 0 (базовый):\n97\t Reference := ℕ₀\n98\t Duplet := Reference × Reference\n99\t Network := Reference → Duplet\n100\t\n101\t Уровень 1 (последовательности через связи):\n102\t LinkSequence := Reference (ссылка на корень дерева дуплетов в сети)\n103\t Дерево дуплетов хранится в NetworkDupletList\n104\t\n105\t Уровень 2 (множества через последовательности):\n106\t LinkSet := Reference (ссылка на корень, с инвариантом IsOrderedUniqueSequence)\n107\t\n108\t Уровень 3 (мета-определения через множества):\n109\t MetaReference := Reference\n110\t MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n111\t MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n112\t\n113\t Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0,\n114\t но определён через конструкции Уровней 1 и 2,\n115\t которые сами определены через конструкции Уровня 0.\n116\t\n117\t Это замыкает цикл: теория связей определяет себя через себя.\n118\t\n119\t Все мета-термины описываются через связи:\n120\t - Ссылка (Reference) — это связь нулевой размерности: r ≡ (r, ()),\n121\t поскольку при n = 0 кортеж T₀ = R⁰ пуст, и L = R × T₀ ≡ R.\n122\t - MetaReference — это связь произвольной размерности с самоссылкой.\n123\t - MetaDuplet — это двумерная связь (пара мета-ссылок).\n124\t - MetaNetwork — это связь связей (последовательность, которая сама является связью).\n125\t\n126\t Таким образом, все термины теории связей описываются как связи —\n127\t термин, введённый в самой теории. Теория полностью самодостаточна.\n128\t-/\n129\t\n130\t-- Пример: создание мета-пространства из 5 ссылок\n131\t#eval MakeMetaReferenceSpace 4 10\n132\t-- Множество {0, 1, 2, 3, 4} в сети\n133\t\n134\t-- Пример: создание мета-сети\n135\tdef exampleMetaNetwork : MetaNetworkList :=\n136\t [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]\n137\t\n138\t-- Преобразование мета-сети в дуплеты\n139\t#eval MetaNetworkToDupletList exampleMetaNetwork\n140\t-- Ожидается: [(1, 2), (2, 3), (3, 1)] — структурно идентично исходной сети\n141\t\n142\t-- * Проверки верификации\n143\t\n144\t#check @meta_network_is_duplet_network\n145\t#check @meta_reference_space_elements_valid\n146\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "993b1c27-c68e-4714-ad99-602462b88e21", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:05.870Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.080Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16960, | |
| "tool_uses": 2, | |
| "duration_ms": 1310 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "9c0276b5-077d-483f-a0b2-c05b37405e89", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.082Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_016e11izd6G1Eojix6ia4grQ", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4429c55e-b9ec-498d-bc2d-1ea1b55943e3" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.498Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_016e11izd6G1Eojix6ia4grQ", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t NetworkDefinitions.lean\n3\t\n4\t Определения основных типов для сетей.\n5\t Lean 4 перевод NetworkDefinitions.v (Rocq).\n6\t-/\n7\t\n8\t-- Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀\n9\t-- Ссылка также является связью нулевой размерности: при n = 0 связь L = R × T₀ ≡ R,\n10\t-- поэтому r ≡ (r, ()), и множество ссылок R является подмножеством множества связей L.\n11\tabbrev Reference := Nat\n12\t\n13\t-- Значение Reference по умолчанию: ноль\n14\tdef ReferenceDefault : Reference := 0\n15\t\n16\t-- Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ\n17\tabbrev TupleOfReferences (n : Nat) := Vector Reference n\n18\t\n19\t-- Значение TupleOfReferences по умолчанию\n20\tdef TupleOfReferencesDefault (n : Nat) : TupleOfReferences n := Vector.replicate n ReferenceDefault\n21\t\n22\t-- Список ссылок: ReferenceList ⊆ List(R)\n23\tabbrev ReferenceList := List Reference\n24\t\n25\t-- Сеть списков ссылок: N^{list} : Reference → ReferenceList\n26\tabbrev NetworkReferenceListFunction := Reference → ReferenceList\n27\t\n28\t-- Сеть списков ссылок в виде последовательности списков ссылок\n29\tabbrev NetworkReferenceListList := List ReferenceList\n30\t\n31\t-- Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\n32\tabbrev Link (n : Nat) := Reference × TupleOfReferences n\n33\t\n34\t-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences}\n35\tabbrev NetworkTupleFunction (n : Nat) := Reference → TupleOfReferences n\n36\t\n37\t-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности\n38\tabbrev NetworkTupleList (n : Nat) := List (TupleOfReferences n)\n39\t\n40\t-- Дуплет ссылок: упорядоченная пара (Reference, Reference).\n41\t-- В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n42\t-- дуплет записывается как (id: from to), например (3: 1 2)\n43\tabbrev Duplet := Reference × Reference\n44\t\n45\t-- Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета\n46\tdef DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault)\n47\t\n48\t-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference²\n49\tabbrev NetworkDupletFunction := Reference → Duplet\n50\t\n51\t-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов\n52\tabbrev NetworkDupletList := List Duplet\n53\t\n54\t-- * Сеть всех сетей\n55\t\n56\t/-\n57\t Сеть всех сетей (Ω) — пространство, в котором каждая возможная сеть\n58\t произвольной размерности и размера получает уникальную ссылку.\n59\t\n60\t 𝒩 = ⋃_{n ∈ ℕ₀} ⋃_{s ∈ ℕ₀} {Nⁿ размера s}\n61\t Ω: R → 𝒩\n62\t\n63\t Поскольку в Lean мы не можем напрямую определить тип, параметризованный\n64\t произвольным n на уровне значений, мы представляем элемент 𝒩 как пару\n65\t (n, список кортежей переменной длины), используя списки ссылок\n66\t для представления кортежей произвольной размерности.\n67\t-/\n68\t\n69\t-- Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей)\n70\t-- Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList\n71\tstructure AnyNetwork where\n72\t dimension : Nat\n73\t tuples : List ReferenceList\n74\t deriving Repr, BEq\n75\t\n76\t-- Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера\n77\t-- Ω: R → 𝒩\n78\tabbrev NetworkOfAllNetworks := Reference → AnyNetwork\n79\t\n80\t-- Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента)\n81\tabbrev NetworkOfAllNetworksList := List AnyNetwork\n82\t\n83\t-- Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩\n84\tdef emptyNetwork : AnyNetwork := ⟨0, []⟩\n85\t\n86\t-- Размер сети (количество кортежей)\n87\tdef AnyNetwork.size (net : AnyNetwork) : Nat := net.tuples.length\n88\t\n89\t-- Проверка корректности: все кортежи имеют длину, равную размерности\n90\tdef AnyNetwork.isWellFormed (net : AnyNetwork) : Bool :=\n91\t net.tuples.all (fun t => t.length == net.dimension)\n92\t\n93\t-- Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩\n94\tdef exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n95\t ⟨2, [[1, 1], [2, 2], [1, 2]]⟩\n96\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "0ad4ab65-04c7-4522-95e7-472d3b6594a0", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:06.082Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.510Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16963, | |
| "tool_uses": 3, | |
| "duration_ms": 1739 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "98e55b30-94a2-41bf-be75-c038946d35b3", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.511Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01CwLUPmvupCUkYLKBJGuZEF", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "0ed51ff3-2809-4fbd-96ae-0658df269dd9" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.774Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01CwLUPmvupCUkYLKBJGuZEF", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t NetworkConversions.lean\n3\t\n4\t Функции преобразования между различными представлениями сетей.\n5\t Lean 4 перевод NetworkConversions.v (Rocq).\n6\t-/\n7\timport NetworkDefinitions\n8\t\n9\t-- Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList\n10\tdef TupleOfReferencesToReferenceList {n : Nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n11\t v.toList\n12\t\n13\t-- Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction\n14\tdef TupleFunctionToReferenceListFunction {n : Nat} (a : NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n15\t fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id)\n16\t\n17\t-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList\n18\tdef TupleListToReferenceListList {n : Nat} (net : NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n19\t net.map TupleOfReferencesToReferenceList\n20\t\n21\t-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option\n22\tdef ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n : Nat) (p : ReferenceList) : Option (TupleOfReferences n) :=\n23\t let arr := p.toArray\n24\t if h : arr.size = n then\n25\t some ⟨arr, h⟩\n26\t else\n27\t none\n28\t\n29\t-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault\n30\tdef ReferenceListToTupleOfReferences (n : Nat) (p : ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n31\t match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n32\t | none => TupleOfReferencesDefault n\n33\t | some t => t\n34\t\n35\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction\n36\tdef ReferenceListFunctionToTupleFunction {n : Nat} (net : NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n37\t fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n38\t | some t => t\n39\t | none => TupleOfReferencesDefault n\n40\t\n41\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList\n42\tdef ReferenceListListToTupleList {n : Nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n43\t net.map (ReferenceListToTupleOfReferences n)\n44\t\n45\t-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации\n46\tdef ReferenceListToDupletList_ (offset : Nat) : ReferenceList → NetworkDupletList\n47\t | [] => []\n48\t | [h] => [(h, offset)]\n49\t | h :: t => (h, offset + 1) :: ReferenceListToDupletList_ (offset + 1) t\n50\t\n51\t-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList\n52\tdef ReferenceListToDupletList (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n53\t ReferenceListToDupletList_ 0 np\n54\t\n55\t-- Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList\n56\tdef AddReferenceListToDupletList (anet : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n57\t anet ++ ReferenceListToDupletList_ anet.length np\n58\t\n59\t-- Функция отрезает голову N² и возвращает хвост начиная с offset\n60\tdef DupletListBehead (anet : NetworkDupletList) : Nat → NetworkDupletList\n61\t | 0 => anet\n62\t | Nat.succ n => match anet with\n63\t | [] => []\n64\t | _ :: t => DupletListBehead t n\n65\t\n66\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset\n67\tdef DupletListToReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : ReferenceList :=\n68\t match anet with\n69\t | [] => []\n70\t | (x, next_index) :: tail_anet =>\n71\t if offset == index then\n72\t x :: DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) next_index\n73\t else\n74\t DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n75\t\n76\t-- Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета\n77\tdef DupletListReadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : ReferenceList :=\n78\t DupletListToReferenceList_ anet 0 index\n79\t\n80\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети\n81\tdef DupletListToReferenceList (anet : NetworkDupletList) : ReferenceList :=\n82\t DupletListReadReferenceList anet 0\n83\t\n84\t/-\n85\t Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n86\t в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n87\t\n88\t Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n89\t либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n90\t сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n91\t-/\n92\t\n93\t-- Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\n94\tdef AddReferenceListListToDupletList : NetworkDupletList → NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n95\t | anetd, [] => anetd\n96\t | anetd, h :: t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n97\t\n98\t-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\n99\tdef ReferenceListListToDupletList : NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n100\t | [] => []\n101\t | h :: t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n102\t\n103\t-- Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n104\t-- Возвращает offset ReferenceList.\n105\tdef DupletListOffsetReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : Nat :=\n106\t match anet with\n107\t | [] => offset + anet.length\n108\t | (_, next_index) :: tail_anet =>\n109\t match index with\n110\t | 0 => offset\n111\t | Nat.succ index' =>\n112\t if offset == next_index then\n113\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index'\n114\t else\n115\t DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n116\t\n117\t-- Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList.\n118\tdef DupletListOffsetReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : Nat :=\n119\t DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index\n120\t\n121\t-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList\n122\tdef TupleListToDupletList {n : Nat} (anetv : NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n123\t ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv)\n124\t\n125\t/-\n126\t Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n127\t в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n128\t\n129\t Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n130\t Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n131\t сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n132\t-/\n133\t\n134\t-- Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост\n135\tdef DupletListBeheadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n136\t match anet with\n137\t | [] => []\n138\t | (_, next_index) :: tail_anet =>\n139\t if offset == next_index then\n140\t tail_anet\n141\t else\n142\t DupletListBeheadReferenceList tail_anet (offset + 1)\n143\t\n144\t-- Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList\n145\tdef DupletListToReferenceListList_ (anetd : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) (offset : Nat) : NetworkReferenceListList :=\n146\t match anetd with\n147\t | [] => [] -- отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена\n148\t | (x, next_index) :: tail_anet =>\n149\t if offset == next_index then -- конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList\n150\t (np ++ [x]) :: DupletListToReferenceListList_ tail_anet [] (offset + 1)\n151\t else -- ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше\n152\t DupletListToReferenceListList_ tail_anet (np ++ [x]) (offset + 1)\n153\t\n154\t-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\n155\tdef DupletListToReferenceListList (anetd : NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n156\t DupletListToReferenceListList_ anetd [] ReferenceDefault\n157\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "37180759-6985-448d-86e4-1d3b30ef7aed", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:06.511Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.834Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16966, | |
| "tool_uses": 4, | |
| "duration_ms": 2063 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "f766f2c4-64d7-409f-95b3-3d5e8f8a6b8e", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.837Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01KQzaL1bg5ynyEJcVsQkKbw", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "6928d092-b9a7-472f-91e2-cc0090a30216" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.918Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01KQzaL1bg5ynyEJcVsQkKbw", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t NetworkEquivalence.lean\n3\t\n4\t Предикаты эквивалентности для различных представлений сетей.\n5\t Lean 4 перевод NetworkEquivalence.v (Rocq).\n6\t-/\n7\timport NetworkDefinitions\n8\timport NetworkConversions\n9\t\n10\t-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n11\t-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n12\t--\n13\t-- Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n14\t-- Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n15\t-- связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\n16\tdef TupleFunctionEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n17\t ∀ id, anet1 id = anet2 id\n18\t\n19\t-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n20\t-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\n21\tdef TupleListEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleList n) : Prop :=\n22\t anet1 = anet2\n23\t\n24\t-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction\n25\tdef DupletFunctionEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletFunction) : Prop :=\n26\t ∀ id, anet1 id = anet2 id\n27\t\n28\t-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList\n29\tdef DupletListEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletList) : Prop :=\n30\t anet1 = anet2\n31\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "25606341-d7c1-451d-b0d7-5ffebd354565", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:06.838Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.923Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16969, | |
| "tool_uses": 5, | |
| "duration_ms": 2151 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "4d7ac04a-d680-495b-a814-e86c1bd3c42e", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:06.924Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01JfkY4bZgxi1iCLbXbXoXNe", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "c6293a4a-e087-4b46-8a85-7448e56e66df" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.140Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01JfkY4bZgxi1iCLbXbXoXNe", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t NetworkExamples.lean\n3\t\n4\t Практические примеры и тесты преобразований сетей.\n5\t Lean 4 перевод NetworkExamples.v (Rocq).\n6\t-/\n7\timport NetworkDefinitions\n8\timport NetworkConversions\n9\t\n10\t-- Трёхмерная сеть\n11\tdef complexExampleNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n12\t fun id => match id with\n13\t | 0 => #v[0, 0, 0]\n14\t | 1 => #v[1, 1, 2]\n15\t | 2 => #v[2, 4, 0]\n16\t | 3 => #v[3, 0, 5]\n17\t | 4 => #v[4, 1, 1]\n18\t | _ => #v[0, 0, 0]\n19\t\n20\t-- Кортежи ссылок\n21\tdef exampleTuple0 : TupleOfReferences 0 := #v[]\n22\tdef exampleTuple1 : TupleOfReferences 1 := #v[0]\n23\tdef exampleTuple4 : TupleOfReferences 4 := #v[3, 2, 1, 0]\n24\t\n25\t-- Преобразование кортежей ссылок во вложенные упорядоченные пары (списки)\n26\tdef nestedPair0 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple0\n27\tdef nestedPair1 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple1\n28\tdef nestedPair4 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple4\n29\t\n30\t#eval nestedPair0 -- Ожидается результат: []\n31\t#eval nestedPair1 -- Ожидается результат: [0]\n32\t#eval nestedPair4 -- Ожидается результат: [3, 2, 1, 0]\n33\t\n34\t-- Вычисление значений преобразованной функции трёхмерной сети\n35\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 0 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n36\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 1 -- Ожидается результат: [1, 1, 2]\n37\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 2 -- Ожидается результат: [2, 4, 0]\n38\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 3 -- Ожидается результат: [3, 0, 5]\n39\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 4 -- Ожидается результат: [4, 1, 1]\n40\t#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 5 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n41\t\n42\t-- Сеть вложенных упорядоченных пар\n43\tdef testPairsNetwork : NetworkReferenceListFunction :=\n44\t fun id => match id with\n45\t | 0 => [5, 0, 8]\n46\t | 1 => [7, 1, 2]\n47\t | 2 => [2, 4, 5]\n48\t | 3 => [3, 1, 5]\n49\t | 4 => [4, 2, 1]\n50\t | _ => [0, 0, 0]\n51\t\n52\t-- Преобразованная сеть вложенных УП в трёхмерную сеть (размерность должна совпадать)\n53\tdef testTuplesNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n54\t ReferenceListFunctionToTupleFunction testPairsNetwork\n55\t\n56\t-- Вычисление значений преобразованной функции сети вложенных УП\n57\t#eval (testTuplesNetwork 0).toList -- Ожидается результат: [5, 0, 8]\n58\t#eval (testTuplesNetwork 1).toList -- Ожидается результат: [7, 1, 2]\n59\t#eval (testTuplesNetwork 2).toList -- Ожидается результат: [2, 4, 5]\n60\t#eval (testTuplesNetwork 3).toList -- Ожидается результат: [3, 1, 5]\n61\t#eval (testTuplesNetwork 4).toList -- Ожидается результат: [4, 2, 1]\n62\t#eval (testTuplesNetwork 5).toList -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n63\t\n64\t-- Преобразование вложенных УП в сеть дуплетов\n65\t#eval ReferenceListToDupletList [121, 21, 1343]\n66\t-- Должно вернуть: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n67\t\n68\t-- Добавление вложенных УП в сеть дуплетов\n69\t#eval AddReferenceListToDupletList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)] [12, 23, 34]\n70\t-- Ожидается результат: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n71\t\n72\t-- Преобразование сети дуплетов во вложенные УП\n73\t#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n74\t-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n75\t\n76\t#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n77\t-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n78\t\n79\t-- Чтение вложенных УП из сети дуплетов по индексу дуплета — начала вложенных УП\n80\t#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 0\n81\t-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n82\t\n83\t#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 3\n84\t-- Ожидается результат: [12, 23, 34]\n85\t\n86\t-- Определяем сеть вложенных УП\n87\tdef testReferenceListList : NetworkReferenceListList :=\n88\t [[121, 21, 1343], [12, 23], [34], [121, 21, 1343], [12, 23], [34]]\n89\t\n90\t-- Преобразованная сеть вложенных УП в сеть дуплетов\n91\tdef testDupletList := ReferenceListListToDupletList testReferenceListList\n92\t\n93\t-- Вычисление преобразованной сети вложенных УП в сеть дуплетов\n94\t#eval testDupletList\n95\t\n96\t-- Вычисление преобразования сети вложенных УП в сеть дуплетов и обратно в testReferenceListList\n97\t#eval DupletListToReferenceListList testDupletList\n98\t\n99\t-- Вычисление смещения вложенных УП в сети дуплетов по их порядковому номеру\n100\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 0 -- Ожидается результат: 0\n101\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 1 -- Ожидается результат: 3\n102\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 2 -- Ожидается результат: 5\n103\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 3 -- Ожидается результат: 6\n104\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 4 -- Ожидается результат: 9\n105\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 5 -- Ожидается результат: 11\n106\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 6 -- Ожидается результат: 12\n107\t#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 7 -- Ожидается результат: 12\n108\t\n109\t-- Определяем трёхмерную сеть как последовательность кортежей длины 3\n110\tdef testTupleList : NetworkTupleList 3 :=\n111\t [#v[0, 0, 0], #v[1, 1, 2], #v[2, 4, 0], #v[3, 0, 5], #v[4, 1, 1], #v[0, 0, 0]]\n112\t\n113\t-- Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП\n114\tdef testTuplesToDupletList : NetworkDupletList := TupleListToDupletList testTupleList\n115\t\n116\t-- Вычисление трёхмерной сети преобразованной в сеть дуплетов\n117\t#eval testTuplesToDupletList\n118\t\n119\t-- Преобразование и обратно в трёхмерную сеть\n120\tdef resultTuplesNetwork : NetworkTupleList 3 :=\n121\t ReferenceListListToTupleList (DupletListToReferenceListList testTuplesToDupletList)\n122\t\n123\t-- Итоговая проверка эквивалентности сетей\n124\t#eval resultTuplesNetwork.map (·.toList)\n125\t-- Ожидается результат:\n126\t-- [[0, 0, 0], [1, 1, 2], [2, 4, 0], [3, 0, 5], [4, 1, 1], [0, 0, 0]]\n127\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "d65042a7-cee1-44e3-9c33-90c369e2e50d", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:06.924Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.148Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16972, | |
| "tool_uses": 6, | |
| "duration_ms": 2378 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "e1fb109f-1dfc-449f-a68d-6e8b6f15a3be", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.149Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01HYG5GP2bh3qtymSDnJsEw6", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "8f783a65-974d-499d-9f73-d6ce55a15c44" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.337Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01HYG5GP2bh3qtymSDnJsEw6", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t NetworkLemmas.lean\n3\t\n4\t Леммы и теоремы о свойствах преобразований сетей.\n5\t Lean 4 перевод NetworkLemmas.v (Rocq).\n6\t-/\n7\timport NetworkDefinitions\n8\timport NetworkConversions\n9\timport NetworkEquivalence\n10\t\n11\t-- Лемма о сохранении длины кортежей сети\n12\ttheorem TupleOfReferencesDimensionPreserved {l : Nat} (t : TupleOfReferences l) :\n13\t (TupleOfReferencesToReferenceList t).length = l := by\n14\t simp [TupleOfReferencesToReferenceList]\n15\t\n16\t/-\n17\t Лемма о взаимном обращении функций ReferenceListToTupleOfReferencesOption и TupleOfReferencesToReferenceList\n18\t\n19\t ReferenceListToTupleOfReferencesInverse доказывает, что каждый кортеж TupleOfReferences без потери данных\n20\t может быть преобразован в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList и обратно в TupleOfReferences\n21\t с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption.\n22\t\n23\t В формальном виде forall n: Nat, forall t: TupleOfReferences n,\n24\t ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t говорит о том,\n25\t что для всякого натурального числа n и каждого кортежа TupleOfReferences длины n,\n26\t мы можем преобразовать TupleOfReferences в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList,\n27\t затем обратно преобразовать результат в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption n,\n28\t и в итоге получить тот же кортеж TupleOfReferences, что и в начале.\n29\t\n30\t Это свойство очень важно, потому что оно гарантирует,\n31\t что эти две функции образуют обратную пару на множестве преобразуемых кортежей TupleOfReferences и ReferenceList.\n32\t Когда вы применяете обе функции к значениям в этом множестве, вы в итоге получаете исходное значение.\n33\t Это означает, что никакая информация не теряется при преобразованиях,\n34\t так что можно свободно конвертировать между TupleOfReferences и ReferenceList,\n35\t если это требуется в реализации или доказательствах.\n36\t-/\n37\ttheorem ReferenceListToTupleOfReferencesInverse (n : Nat) (t : TupleOfReferences n) :\n38\t ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t := by\n39\t simp [ReferenceListToTupleOfReferencesOption, TupleOfReferencesToReferenceList]\n40\t congr 1\n41\t\n42\t/-\n43\t Теорема обёртывания и восстановления сети кортежей:\n44\t\n45\t Пусть дана сеть кортежей длины n, обозначенная как Nⁿ : Reference → Tⁿ.\n46\t Определим операцию отображения этой сети в сеть списков ссылок N^{list} : Reference → ReferenceList,\n47\t где ReferenceList = {(∅,∅) | (l, ll), l ∈ Reference, ll ∈ ReferenceList}.\n48\t Затем определим обратное отображение из сети списков ссылок обратно\n49\t в сеть кортежей длины n.\n50\t\n51\t Теорема утверждает:\n52\t\n53\t Для любой сети кортежей длины n, Nⁿ, применение операции преобразования\n54\t в сеть списков ссылок и обратное преобразование обратно\n55\t в сеть кортежей длины n обеспечивает восстановление исходной сети Nⁿ.\n56\t Иначе говоря:\n57\t\n58\t ∀ Nⁿ : Reference → Tⁿ, обратно(вперёд(Nⁿ)) = Nⁿ.\n59\t-/\n60\ttheorem TupleFunctionEquivalenceAfterTransforms {n : Nat} (anet : NetworkTupleFunction n) :\n61\t TupleFunctionEquivalence anet\n62\t (fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n ((TupleFunctionToReferenceListFunction anet) id) with\n63\t | some t => t\n64\t | none => anet id) := by\n65\t intro id\n66\t simp [TupleFunctionToReferenceListFunction]\n67\t rw [ReferenceListToTupleOfReferencesInverse]\n68\t\n69\t-- Лемма о сохранении длины списков ReferenceList в сети дуплетов\n70\ttheorem ReferenceListDimensionPreserved (offset : Nat) (np : ReferenceList) :\n71\t np.length = (ReferenceListToDupletList_ offset np).length := by\n72\t induction np generalizing offset with\n73\t | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n74\t | cons n np' ih =>\n75\t cases np' with\n76\t | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n77\t | cons m np'' =>\n78\t simp [ReferenceListToDupletList_]\n79\t exact ih (offset + 1)\n80\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "298d609e-34b9-472f-b105-8de26c0e4d0d", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:07.150Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.356Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16975, | |
| "tool_uses": 7, | |
| "duration_ms": 2585 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "0cc9ba61-4d60-4b0c-97e9-aa619879d802", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.356Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01R6qd5K7GWwyP8JrJYYWkzb", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "ad8337d4-44ed-45fc-b473-c6b907fd94f9" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.552Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01R6qd5K7GWwyP8JrJYYWkzb", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t SequenceDefinitions.lean - Определение последовательностей в терминах связей.\n3\t\n4\t Последовательность — это вложенная структура связей-дуплетов,\n5\t хранимая в сети. Последовательность идентифицируется\n6\t ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов.\n7\t\n8\t Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n9\t Листья — это элементы последовательности (ссылки).\n10\t\n11\t Пример: [1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))\n12\t Хранится в сети как:\n13\t (5: 1, 2) — дуплет для пары (1, 2)\n14\t (6: 3, 4) — дуплет для пары (3, 4)\n15\t (7: 5, 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n16\t Последовательность = ссылка 7\n17\t\n18\t В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n19\t (5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)\n20\t\n21\t Другие варианты:\n22\t [1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n23\t [1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n24\t\n25\t Адаптировано из: https://github.com/linksplatform/Documentation/tree/main/doc/LinksTheoryManuscriptDraft/05%20Sequences\n26\t См. также: https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs\n27\t-/\n28\timport NetworkDefinitions\n29\timport NetworkConversions\n30\t\n31\t-- * Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети\n32\t\n33\t/-- Последовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов,\n34\t хранимого в сети. Это не отдельный тип — это просто Reference. -/\n35\tabbrev LinkSequence := Reference\n36\t\n37\t-- * Вспомогательное дерево для построения последовательностей\n38\t\n39\t/-- LinkTree — промежуточная структура для алгоритмов построения деревьев.\n40\t Конечный результат всегда записывается в сеть дуплетов. -/\n41\tinductive LinkTree where\n42\t | Leaf : Reference → LinkTree\n43\t | Node : LinkTree → LinkTree → LinkTree\n44\t deriving Repr\n45\t\n46\t-- * Запись дерева в сеть дуплетов\n47\t\n48\t/-- Запись дерева в сеть дуплетов.\n49\t Каждый узел Node записывается как дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n50\t Листья — это элементы последовательности (не записываются как отдельные дуплеты).\n51\t Возвращает пару: (сеть дуплетов, следующее свободное смещение). -/\n52\tdef TreeToDupletList_ : LinkTree → Nat → NetworkDupletList × Nat\n53\t | .Leaf _, offset => ([], offset)\n54\t | .Node l r, offset =>\n55\t let left_root := match l with | .Leaf x => x | .Node _ _ => offset + 1\n56\t let (left_net, left_next) := TreeToDupletList_ l (offset + 1)\n57\t let right_root := match r with | .Leaf x => x | .Node _ _ => left_next\n58\t let (right_net, right_next) := TreeToDupletList_ r left_next\n59\t ((left_root, right_root) :: left_net ++ right_net, right_next)\n60\t\n61\tdef TreeToDupletList (t : LinkTree) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n62\t (TreeToDupletList_ t offset).1\n63\t\n64\t/-- Получение ссылки на корень дерева (= последовательность) -/\n65\tdef TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : Nat) : LinkSequence :=\n66\t match t with\n67\t | .Leaf x => x\n68\t | .Node _ _ => offset\n69\t\n70\t-- Получение листьев дерева (элементов последовательности) слева направо\n71\tdef TreeToList : LinkTree → List Reference\n72\t | .Leaf x => [x]\n73\t | .Node l r => TreeToList l ++ TreeToList r\n74\t\n75\t-- * Алгоритмы создания последовательностей\n76\t\n77\t/-- Правая лестница: (1, (2, (3, 4)))\n78\t Каждый следующий элемент вкладывается вправо. -/\n79\tdef ListToRightStaircase : List Reference → Option LinkTree\n80\t | [] => none\n81\t | [x] => some (.Leaf x)\n82\t | x :: rest =>\n83\t match ListToRightStaircase rest with\n84\t | none => none\n85\t | some t => some (.Node (.Leaf x) t)\n86\t\n87\t/-- Левая лестница: (((1, 2), 3), 4)\n88\t Каждый следующий элемент вкладывается влево. -/\n89\tdef ListToLeftStaircase_ : LinkTree → List Reference → LinkTree\n90\t | acc, [] => acc\n91\t | acc, x :: rest => ListToLeftStaircase_ (.Node acc (.Leaf x)) rest\n92\t\n93\tdef ListToLeftStaircase : List Reference → Option LinkTree\n94\t | [] => none\n95\t | [x] => some (.Leaf x)\n96\t | x :: rest => some (ListToLeftStaircase_ (.Leaf x) rest)\n97\t\n98\t/-- Сбалансированный вариант: ((1, 2), (3, 4))\n99\t Список делится пополам, каждая половина рекурсивно превращается в дерево.\n100\t Адаптировано из BalancedVariantConverter.\n101\t Использует fuel-параметр для гарантии завершения. -/\n102\tdef ListToBalancedTree (l : List Reference) (fuel : Nat := l.length + 1) : Option LinkTree :=\n103\t match fuel with\n104\t | 0 => none\n105\t | fuel' + 1 =>\n106\t match l with\n107\t | [] => none\n108\t | [x] => some (.Leaf x)\n109\t | _ =>\n110\t let mid := l.length / 2\n111\t let left_part := l.take mid\n112\t let right_part := l.drop mid\n113\t match ListToBalancedTree left_part fuel', ListToBalancedTree right_part fuel' with\n114\t | some lt, some rt => some (.Node lt rt)\n115\t | _, _ => none\n116\t\n117\t-- * Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень\n118\t\n119\t/-- Преобразование списка в последовательность (ссылку на корень) и сеть -/\n120\tdef ListToSequence (l : List Reference) (offset : Nat)\n121\t : Option (LinkSequence × NetworkDupletList) :=\n122\t match ListToBalancedTree l with\n123\t | none => none\n124\t | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n125\t\n126\t/-- Получение элемента списка по индексу с значением по умолчанию -/\n127\tdef listGetD (l : List α) (n : Nat) (default : α) : α :=\n128\t match l, n with\n129\t | [], _ => default\n130\t | x :: _, 0 => x\n131\t | _ :: rest, n + 1 => listGetD rest n default\n132\t\n133\t/-- Чтение последовательности из сети дуплетов -/\n134\tdef ReadSequence_ (anet : NetworkDupletList) (root : Reference) (fuel : Nat)\n135\t : List Reference :=\n136\t match fuel with\n137\t | 0 => []\n138\t | fuel' + 1 =>\n139\t if root < anet.length then\n140\t let d := listGetD anet root (0, 0)\n141\t ReadSequence_ anet d.1 fuel' ++ ReadSequence_ anet d.2 fuel'\n142\t else\n143\t [root]\n144\t\n145\tdef ReadSequence (anet : NetworkDupletList) (root : LinkSequence) : List Reference :=\n146\t ReadSequence_ anet root (anet.length + 1)\n147\t\n148\t-- * Примеры\n149\t\n150\t-- Пример: [1, 2, 3, 4] — сбалансированное дерево, записанное в сеть\n151\t#eval ListToSequence [1, 2, 3, 4] 5\n152\t-- Ожидается: some (5, [(6, 7), (1, 2), (3, 4)])\n153\t-- Последовательность = ссылка 5\n154\t-- (5: 6, 7) — корень, указывает на поддеревья 6 и 7\n155\t-- (6: 1, 2) — левое поддерево\n156\t-- (7: 3, 4) — правое поддерево\n157\t\n158\t-- Пример: правая лестница\n159\t#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]\n160\t return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n161\t\n162\t-- Пример: левая лестница\n163\t#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]\n164\t return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n165\t\n166\t-- Все три варианта содержат одни и те же элементы\n167\t#eval do let t ← ListToBalancedTree [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n168\t#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n169\t#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n170\t\n171\t-- Пустая последовательность\n172\t#eval ListToSequence ([] : List Reference) 5\n173\t-- Ожидается: none\n174\t\n175\t-- Последовательность из одного элемента\n176\t#eval ListToSequence [42] 5\n177\t-- Ожидается: some (42, []) — лист не создаёт дуплетов, сама ссылка 42 и есть последовательность\n178\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "28634a16-7fbf-4396-ae71-10a2c5401649", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:07.358Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.556Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16978, | |
| "tool_uses": 8, | |
| "duration_ms": 2785 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "88f76d7e-33cf-4a7d-9563-6a81a8f4ca63", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.556Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01SSSid1KrWGXi4LQn88vnGr", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "da3dfac8-a9ae-4da2-bb2f-1a2b07b564e6" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.793Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01SSSid1KrWGXi4LQn88vnGr", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t SetDefinitions.lean - Определение множеств в терминах последовательностей связей.\n3\t\n4\t Множество определяется как последовательность связей-дуплетов,\n5\t листья которой образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n6\t\n7\t Как и последовательность, множество идентифицируется ссылкой (Reference)\n8\t на корень дерева в сети.\n9\t\n10\t Это ключевой шаг: имея последовательности, определённые через связи-дуплеты,\n11\t мы теперь определяем множества как особый вид последовательностей.\n12\t Таким образом, множества также выражены исключительно через связи.\n13\t-/\n14\timport NetworkDefinitions\n15\timport NetworkConversions\n16\timport SequenceDefinitions\n17\timport SetSequenceEquivalence\n18\t\n19\topen SetSequenceEquivalence\n20\t\n21\t-- * Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей\n22\t\n23\t/-- Множество ссылок — это ссылка (Reference) на корень дерева связей\n24\t в сети, листья которого образуют строго возрастающий\n25\t список без дубликатов. Как и последовательность, множество — это Reference. -/\n26\tabbrev LinkSet := Reference\n27\t\n28\t-- Предикат: является ли дерево связей корректным множеством\n29\tdef IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n30\t IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s)\n31\t\n32\t-- Множество из одного элемента — ссылка на сам элемент\n33\tdef SingletonSet (value : Reference) : LinkSet := value\n34\t\n35\t/-- Преобразование списка ссылок в множество: сортировка, удаление дубликатов,\n36\t построение сбалансированного дерева и запись в сеть.\n37\t Возвращает ссылку на корень (= множество) и сеть дуплетов. -/\n38\tdef ListToSet (l : List Reference) (offset : Nat)\n39\t : Option (LinkSet × NetworkDupletList) :=\n40\t let sorted := toOrderedUnique l\n41\t match ListToBalancedTree sorted with\n42\t | none => none\n43\t | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n44\t\n45\t-- Принадлежность элемента множеству (проверка через дерево)\n46\tdef InSetTree (x : Reference) (s : LinkTree) : Prop :=\n47\t x ∈ TreeToList s\n48\t\n49\t-- Подмножество: s1 ⊆ s2 (через деревья)\n50\tdef IsSubsetTree (s1 s2 : LinkTree) : Prop :=\n51\t ∀ x, InSetTree x s1 → InSetTree x s2\n52\t\n53\t-- * Теорема: toOrderedUnique всегда содержит упорядоченные уникальные элементы\n54\t\n55\ttheorem ListToSet_elements_valid (l : List Reference) :\n56\t IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique l) := by\n57\t exact toOrderedUnique_is_ascending l\n58\t\n59\t-- Элемент принадлежит множеству тогда и только тогда, когда он принадлежит исходному списку\n60\ttheorem ListToSet_membership (x : Reference) (l : List Reference) :\n61\t x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n62\t exact mem_toOrderedUnique x l\n63\t\n64\t-- * Примеры\n65\t\n66\t-- Создание множества из списка с дубликатами\n67\t#eval ListToSet [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3] 10\n68\t-- Множество {1, 2, 3, 4, 5, 6, 9} в сети\n69\t\n70\t-- Множество из одного элемента\n71\t#eval SingletonSet 42\n72\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "f9a9ac81-1a72-4bb3-a2e1-0a8f9c99a8f9", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:07.557Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.804Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16981, | |
| "tool_uses": 9, | |
| "duration_ms": 3033 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "91e72448-b065-4129-bac0-9db00fba66fd", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.805Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_015e9eSoeUFsaEzYVChMWXAp", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "6fc03a9a-5aab-496b-86bb-652ff4383313" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:07.996Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_015e9eSoeUFsaEzYVChMWXAp", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\t/-\n2\t SetSequenceEquivalence.lean - Формальное доказательство того, что конечное множество\n3\t эквивалентно упорядоченной последовательности с уникальными элементами.\n4\t\n5\t Основная теорема: Для любого конечного множества натуральных чисел существует\n6\t единственная строго возрастающая последовательность (список без дубликатов,\n7\t отсортированный по возрастанию), содержащая в точности те же элементы.\n8\t\n9\t Адаптировано из: https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence\n10\t Полные доказательства см. в Rocq-версии: SetSequenceEquivalence.v\n11\t-/\n12\t\n13\tnamespace SetSequenceEquivalence\n14\t\n15\t/-- Список является строго возрастающим, если каждый элемент строго меньше следующего -/\n16\tdef StrictlyAscending : List Nat → Prop\n17\t | [] => True\n18\t | [_] => True\n19\t | x :: y :: rest => x < y ∧ StrictlyAscending (y :: rest)\n20\t\n21\t/-- Список не содержит дубликатов -/\n22\tdef NoDuplicates : List Nat → Prop\n23\t | [] => True\n24\t | x :: rest => x ∉ rest ∧ NoDuplicates rest\n25\t\n26\t/-- Упорядоченная уникальная последовательность — это строго возрастающий список -/\n27\tdef IsOrderedUniqueSequence (l : List Nat) : Prop :=\n28\t StrictlyAscending l\n29\t\n30\t/-- Вставка элемента в отсортированный список с сохранением порядка -/\n31\tdef insertSorted (x : Nat) : List Nat → List Nat\n32\t | [] => [x]\n33\t | y :: rest =>\n34\t if x < y then x :: y :: rest\n35\t else if x = y then y :: rest\n36\t else y :: insertSorted x rest\n37\t\n38\t/-- Сортировка списка в строго возрастающем порядке (с удалением дубликатов) -/\n39\tdef toOrderedUnique : List Nat → List Nat\n40\t | [] => []\n41\t | x :: rest => insertSorted x (toOrderedUnique rest)\n42\t\n43\t/-- Строго возрастающий список не содержит дубликатов.\n44\t Доказательство: в строго возрастающем списке x < y < z < ...,\n45\t каждый элемент строго меньше всех последующих, поэтому не может повторяться.\n46\t Полное формальное доказательство см. в Rocq-версии. -/\n47\ttheorem strictly_ascending_implies_no_dup (l : List Nat)\n48\t (h : StrictlyAscending l) : NoDuplicates l := by\n49\t sorry\n50\t\n51\t/-- insertSorted сохраняет свойство строгого возрастания.\n52\t Доказательство: разбор случаев по положению вставляемого элемента\n53\t относительно текущего: x < y (вставляем перед), x = y (пропускаем),\n54\t x > y (рекурсия в хвост). Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\n55\ttheorem insertSorted_preserves_ascending (x : Nat) (l : List Nat)\n56\t (h : StrictlyAscending l) : StrictlyAscending (insertSorted x l) := by\n57\t sorry\n58\t\n59\t/-- toOrderedUnique выдаёт строго возрастающие списки -/\n60\ttheorem toOrderedUnique_is_ascending (l : List Nat) :\n61\t StrictlyAscending (toOrderedUnique l) := by\n62\t induction l with\n63\t | nil => simp [toOrderedUnique, StrictlyAscending]\n64\t | cons x rest ih =>\n65\t simp only [toOrderedUnique]\n66\t exact insertSorted_preserves_ascending x (toOrderedUnique rest) ih\n67\t\n68\t/-- Принадлежность элемента сохраняется при insertSorted.\n69\t Доказательство: y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l.\n70\t Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\n71\ttheorem mem_insertSorted (x y : Nat) (l : List Nat) :\n72\t y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l := by\n73\t sorry\n74\t\n75\t/-- Принадлежность элемента сохраняется при toOrderedUnique.\n76\t Доказательство: индукция по списку с использованием mem_insertSorted.\n77\t Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\n78\ttheorem mem_toOrderedUnique (x : Nat) (l : List Nat) :\n79\t x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n80\t sorry\n81\t\n82\t/-\n83\t ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности\n84\t\n85\t Для любого списка (представляющего мультимножество) существует строго\n86\t возрастающий список, содержащий в точности те же элементы (как множество).\n87\t-/\n88\t\n89\t/-- Основная теорема: Каждый список может быть преобразован в упорядоченную уникальную\n90\t последовательность с теми же элементами -/\n91\ttheorem set_sequence_equivalence (l : List Nat) :\n92\t ∃ l' : List Nat,\n93\t IsOrderedUniqueSequence l' ∧\n94\t (∀ x, x ∈ l' ↔ x ∈ l) :=\n95\t ⟨toOrderedUnique l, toOrderedUnique_is_ascending l, fun x => mem_toOrderedUnique x l⟩\n96\t\n97\t/-- Следствие: Упорядоченная уникальная последовательность не содержит дубликатов -/\n98\ttheorem ordered_unique_has_no_dup (l : List Nat) :\n99\t NoDuplicates (toOrderedUnique l) :=\n100\t strictly_ascending_implies_no_dup _ (toOrderedUnique_is_ascending l)\n101\t\n102\tend SetSequenceEquivalence\n103\t\n104\t-- Проверки верификации\n105\t#check SetSequenceEquivalence.set_sequence_equivalence\n106\t#check SetSequenceEquivalence.ordered_unique_has_no_dup\n107\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "12a298a3-5163-4077-af99-1112322803d7", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:07.807Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.000Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16984, | |
| "tool_uses": 10, | |
| "duration_ms": 3229 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "82b8447b-bd2b-4b9c-abde-68b30c47af53", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.001Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_01SqDQzHTqG1EhtBNpMcb7oB", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "09c585d2-ef52-4336-a597-224018aacd4a" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.132Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01SqDQzHTqG1EhtBNpMcb7oB", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\timport Lake\n2\topen Lake DSL\n3\t\n4\tpackage «meta-theory» where\n5\t -- Meta-theory of links formal proofs package\n6\t\n7\t@[default_target]\n8\tlean_lib «meta-theory» where\n9\t roots := #[\n10\t `NetworkDefinitions,\n11\t `NetworkConversions,\n12\t `NetworkEquivalence,\n13\t `NetworkExamples,\n14\t `NetworkLemmas,\n15\t `SetSequenceEquivalence,\n16\t `SequenceDefinitions,\n17\t `SetDefinitions,\n18\t `MetaDefinitions\n19\t ]\n20\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "baff2f16-c4a3-4283-8547-a807827f83e4", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:08.001Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.146Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_progress", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "description": "Reading drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 16987, | |
| "tool_uses": 11, | |
| "duration_ms": 3374 | |
| }, | |
| "last_tool_name": "Read", | |
| "uuid": "b699c4af-3dc4-4cf9-a5f5-b583261cfcb5", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.147Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-haiku-4-5-20251001", | |
| "id": "msg_01PSafBuNsvDZ53Hv9Zt9iKm", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_016WHMp757XAVqEAsgYPLhC3", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain" | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 3, | |
| "cache_creation_input_tokens": 845, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 845, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0 | |
| }, | |
| "output_tokens": 3, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "6f13bb6a-4803-4202-84a9-52706d89d662" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.153Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_016WHMp757XAVqEAsgYPLhC3", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "1\tleanprover/lean4:v4.28.0\n2\t" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "72f9cbe5-40a4-4b57-ba97-9e7950723dac", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:11:08.147Z" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:11:08.189Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c180e] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-haiku-4-5-20251001', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [2026-04-01T21:11:08.189Z] [INFO] [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 64000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,claude-code-20250219', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': 'b4ca53c3-a839-4ecb-9ff3-1f698823b2fe', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:08.915Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c180e, request-id: "req_011CZdjncrr7WKsJaoDv5yXC"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 727ms | |
| [2026-04-01T21:11:08.916Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c180e] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [2026-04-01T21:11:08.917Z] [INFO] [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95a43ba2dbd7-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [2026-04-01T21:11:08.917Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [2026-04-01T21:11:08.918Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:08 GMT', | |
| [2026-04-01T21:11:08.918Z] [INFO] [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjncrr7WKsJaoDv5yXC', | |
| [2026-04-01T21:11:08.919Z] [INFO] [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [2026-04-01T21:11:08.919Z] [INFO] [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=594', | |
| [2026-04-01T21:11:08.921Z] [INFO] [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [2026-04-01T21:11:08.922Z] [INFO] [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '591', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 727 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:11:08.923Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:11:08 GMT', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjncrr7WKsJaoDv5yXC', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '591', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=594', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=15QUKW7ruB5K54UX2154aqCtaNeZsi_rSS4uRH9ar4I-1775077868.1982486-1.0.1.1-5.aE78WiI2pAATsiqqgmD2TNz.cFNcJGjwemsFzky1I; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a95a43ba2dbd7-FRA' | |
| [2026-04-01T21:11:08.924Z] [INFO] [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:11:08.925Z] [INFO] [stdout-guard] [log_2c180e] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [2026-04-01T21:11:08.925Z] [INFO] [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 728 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:13:01.101Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_notification", | |
| "task_id": "ad2ddd71204202c40", | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "status": "completed", | |
| "output_file": "", | |
| "summary": "Read all Lean source files", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 37024, | |
| "tool_uses": 11, | |
| "duration_ms": 116330 | |
| }, | |
| "uuid": "0569703d-3c3c-4245-b45f-579c6e9b4b6e", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:01.106Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_01TSDFns6KzH9WKwwaSxU3Ju", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Here are all the Lean source files in their complete contents:\n\n## 1. MetaDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n MetaDefinitions.lean - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\n терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\n определены в терминах связей.\n\n Этот файл замыкает цикл определений:\n 1. Связи (Reference) и ссылки определены как натуральные числа (ℕ₀)\n 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\n 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\n 4. Теперь мы переопределяем связи и ссылки через множества и последовательности\n\n Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\n начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\n что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\nopen SetSequenceEquivalence\n\n-- * Мета-определения: связи и ссылки через последовательности и множества\n\n/-\n Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\n определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\n в сети.\n\n В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\n В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\n где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\n\n Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\n через мета-ссылки — цикл замкнут.\n-/\n\n-- Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей\nabbrev MetaReference := Reference\n\n-- Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети\nabbrev MetaReferenceSpace := LinkSet\n\n-- Мета-дуплет: пара мета-ссылок — это связь-дуплет\nabbrev MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n\n-- Мета-сеть: функция из мета-ссылок в мета-дуплеты\nabbrev MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n-- Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов\nabbrev MetaNetworkList := List MetaDuplet\n\n-- Создание списка мета-ссылок заданного размера\ndef makeMetaReferenceSpace_ : Nat → List Reference\n | 0 => [0]\n | n + 1 => makeMetaReferenceSpace_ n ++ [n + 1]\n\n-- Создание мета-пространства ссылок — множество в сети\ndef MakeMetaReferenceSpace (size : Nat) (offset : Nat)\n : Option (MetaReferenceSpace × NetworkDupletList) :=\n ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset\n\n-- * Определение мета-сети через последовательности\n\n-- Преобразование мета-сети в сеть дуплетов\ndef MetaNetworkToDupletList (net : MetaNetworkList) : NetworkDupletList :=\n net\n\n/-\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n\n Любая мета-сеть (определённая через последовательности и множества,\n которые определены через связи-дуплеты) может быть представлена как обычная\n сеть дуплетов.\n\n Это формально показывает, что мета-определения совместимы с исходными:\n теория связей может определять свои термины через себя без противоречий.\n-/\ntheorem meta_network_is_duplet_network :\n ∀ (net : MetaNetworkList),\n MetaNetworkToDupletList net = net := by\n intro net\n rfl\n\n-- Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы\ntheorem meta_reference_space_elements_valid (size : Nat) :\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)) := by\n exact toOrderedUnique_is_ascending (makeMetaReferenceSpace_ size)\n\n-- * Демонстрация цикла определений\n\n/-\n Цикл определений теории связей как мета-теории:\n\n Уровень 0 (базовый):\n Reference := ℕ₀\n Duplet := Reference × Reference\n Network := Reference → Duplet\n\n Уровень 1 (последовательности через связи):\n LinkSequence := Reference (ссылка на корень дерева дуплетов в сети)\n Дерево дуплетов хранится в NetworkDupletList\n\n Уровень 2 (множества через последовательности):\n LinkSet := Reference (ссылка на корень, с инвариантом IsOrderedUniqueSequence)\n\n Уровень 3 (мета-определения через множества):\n MetaReference := Reference\n MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0,\n но определён через конструкции Уровней 1 и 2,\n которые сами определены через конструкции Уровня 0.\n\n Это замыкает цикл: теория связей определяет себя через себя.\n\n Все мета-термины описываются через связи:\n - Ссылка (Reference) — это связь нулевой размерности: r ≡ (r, ()),\n поскольку при n = 0 кортеж T₀ = R⁰ пуст, и L = R × T₀ ≡ R.\n - MetaReference — это связь произвольной размерности с самоссылкой.\n - MetaDuplet — это двумерная связь (пара мета-ссылок).\n - MetaNetwork — это связь связей (последовательность, которая сама является связью).\n\n Таким образом, все термины теории связей описываются как связи —\n термин, введённый в самой теории. Теория полностью самодостаточна.\n-/\n\n-- Пример: создание мета-пространства из 5 ссылок\n#eval MakeMetaReferenceSpace 4 10\n-- Множество {0, 1, 2, 3, 4} в сети\n\n-- Пример: создание мета-сети\ndef exampleMetaNetwork : MetaNetworkList :=\n [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]\n\n-- Преобразование мета-сети в дуплеты\n#eval MetaNetworkToDupletList exampleMetaNetwork\n-- Ожидается: [(1, 2), (2, 3), (3, 1)] — структурно идентично исходной сети\n\n-- * Проверки верификации\n\n#check @meta_network_is_duplet_network\n#check @meta_reference_space_elements_valid\n```\n\n## 2. NetworkDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkDefinitions.lean\n\n Определения основных типов для сетей.\n Lean 4 перевод NetworkDefinitions.v (Rocq).\n-/\n\n-- Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀\n-- Ссылка также является связью нулевой размерности: при n = 0 связь L = R × T₀ ≡ R,\n-- поэтому r ≡ (r, ()), и множество ссылок R является подмножеством множества связей L.\nabbrev Reference := Nat\n\n-- Значение Reference по умолчанию: ноль\ndef ReferenceDefault : Reference := 0\n\n-- Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ\nabbrev TupleOfReferences (n : Nat) := Vector Reference n\n\n-- Значение TupleOfReferences по умолчанию\ndef TupleOfReferencesDefault (n : Nat) : TupleOfReferences n := Vector.replicate n ReferenceDefault\n\n-- Список ссылок: ReferenceList ⊆ List(R)\nabbrev ReferenceList := List Reference\n\n-- Сеть списков ссылок: N^{list} : Reference → ReferenceList\nabbrev NetworkReferenceListFunction := Reference → ReferenceList\n\n-- Сеть списков ссылок в виде последовательности списков ссылок\nabbrev NetworkReferenceListList := List ReferenceList\n\n-- Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\nabbrev Link (n : Nat) := Reference × TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences}\nabbrev NetworkTupleFunction (n : Nat) := Reference → TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности\nabbrev NetworkTupleList (n : Nat) := List (TupleOfReferences n)\n\n-- Дуплет ссылок: упорядоченная пара (Reference, Reference).\n-- В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n-- дуплет записывается как (id: from to), например (3: 1 2)\nabbrev Duplet := Reference × Reference\n\n-- Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета\ndef DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault)\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference²\nabbrev NetworkDupletFunction := Reference → Duplet\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов\nabbrev NetworkDupletList := List Duplet\n\n-- * Сеть всех сетей\n\n/-\n Сеть всех сетей (Ω) — пространство, в котором каждая возможная сеть\n произвольной размерности и размера получает уникальную ссылку.\n\n 𝒩 = ⋃_{n ∈ ℕ₀} ⋃_{s ∈ ℕ₀} {Nⁿ размера s}\n Ω: R → 𝒩\n\n Поскольку в Lean мы не можем напрямую определить тип, параметризованный\n произвольным n на уровне значений, мы представляем элемент 𝒩 как пару\n (n, список кортежей переменной длины), используя списки ссылок\n для представления кортежей произвольной размерности.\n-/\n\n-- Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей)\n-- Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList\nstructure AnyNetwork where\n dimension : Nat\n tuples : List ReferenceList\n deriving Repr, BEq\n\n-- Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера\n-- Ω: R → 𝒩\nabbrev NetworkOfAllNetworks := Reference → AnyNetwork\n\n-- Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента)\nabbrev NetworkOfAllNetworksList := List AnyNetwork\n\n-- Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩\ndef emptyNetwork : AnyNetwork := ⟨0, []⟩\n\n-- Размер сети (количество кортежей)\ndef AnyNetwork.size (net : AnyNetwork) : Nat := net.tuples.length\n\n-- Проверка корректности: все кортежи имеют длину, равную размерности\ndef AnyNetwork.isWellFormed (net : AnyNetwork) : Bool :=\n net.tuples.all (fun t => t.length == net.dimension)\n\n-- Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩\ndef exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n ⟨2, [[1, 1], [2, 2], [1, 2]]⟩\n```\n\n## 3. NetworkConversions.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkConversions.lean\n\n Функции преобразования между различными представлениями сетей.\n Lean 4 перевод NetworkConversions.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\n\n-- Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList\ndef TupleOfReferencesToReferenceList {n : Nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n v.toList\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction\ndef TupleFunctionToReferenceListFunction {n : Nat} (a : NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id)\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList\ndef TupleListToReferenceListList {n : Nat} (net : NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n net.map TupleOfReferencesToReferenceList\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option\ndef ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n : Nat) (p : ReferenceList) : Option (TupleOfReferences n) :=\n let arr := p.toArray\n if h : arr.size = n then\n some ⟨arr, h⟩\n else\n none\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault\ndef ReferenceListToTupleOfReferences (n : Nat) (p : ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n | some t => t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction\ndef ReferenceListFunctionToTupleFunction {n : Nat} (net : NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n | some t => t\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList\ndef ReferenceListListToTupleList {n : Nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n net.map (ReferenceListToTupleOfReferences n)\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации\ndef ReferenceListToDupletList_ (offset : Nat) : ReferenceList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | [h] => [(h, offset)]\n | h :: t => (h, offset + 1) :: ReferenceListToDupletList_ (offset + 1) t\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListToDupletList (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListToDupletList_ 0 np\n\n-- Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList\ndef AddReferenceListToDupletList (anet : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n anet ++ ReferenceListToDupletList_ anet.length np\n\n-- Функция отрезает голову N² и возвращает хвост начиная с offset\ndef DupletListBehead (anet : NetworkDupletList) : Nat → NetworkDupletList\n | 0 => anet\n | Nat.succ n => match anet with\n | [] => []\n | _ :: t => DupletListBehead t n\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset\ndef DupletListToReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : ReferenceList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == index then\n x :: DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) next_index\n else\n DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета\ndef DupletListReadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : ReferenceList :=\n DupletListToReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети\ndef DupletListToReferenceList (anet : NetworkDupletList) : ReferenceList :=\n DupletListReadReferenceList anet 0\n\n/-\n Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n\n Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n-/\n\n-- Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef AddReferenceListListToDupletList : NetworkDupletList → NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | anetd, [] => anetd\n | anetd, h :: t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListListToDupletList : NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | h :: t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n\n-- Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n-- Возвращает offset ReferenceList.\ndef DupletListOffsetReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : Nat :=\n match anet with\n | [] => offset + anet.length\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n match index with\n | 0 => offset\n | Nat.succ index' =>\n if offset == next_index then\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index'\n else\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList.\ndef DupletListOffsetReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : Nat :=\n DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList\ndef TupleListToDupletList {n : Nat} (anetv : NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv)\n\n/-\n Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n\n Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n-/\n\n-- Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост\ndef DupletListBeheadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then\n tail_anet\n else\n DupletListBeheadReferenceList tail_anet (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList_ (anetd : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) (offset : Nat) : NetworkReferenceListList :=\n match anetd with\n | [] => [] -- отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then -- конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList\n (np ++ [x]) :: DupletListToReferenceListList_ tail_anet [] (offset + 1)\n else -- ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше\n DupletListToReferenceListList_ tail_anet (np ++ [x]) (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList (anetd : NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n DupletListToReferenceListList_ anetd [] ReferenceDefault\n```\n\n## 4. NetworkEquivalence.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkEquivalence.lean\n\n Предикаты эквивалентности для различных представлений сетей.\n Lean 4 перевод NetworkEquivalence.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n--\n-- Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n-- Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n-- связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\ndef TupleFunctionEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\ndef TupleListEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleList n) : Prop :=\n anet1 = anet2\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction\ndef DupletFunctionEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletFunction) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList\ndef DupletListEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletList) : Prop :=\n anet1 = anet2\n```\n\n## 5. NetworkExamples.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkExamples.lean\n\n Практические примеры и тесты преобразований сетей.\n Lean 4 перевод NetworkExamples.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- Трёхмерная сеть\ndef complexExampleNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n fun id => match id with\n | 0 => #v[0, 0, 0]\n | 1 => #v[1, 1, 2]\n | 2 => #v[2, 4, 0]\n | 3 => #v[3, 0, 5]\n | 4 => #v[4, 1, 1]\n | _ => #v[0, 0, 0]\n\n-- Кортежи ссылок\ndef exampleTuple0 : TupleOfReferences 0 := #v[]\ndef exampleTuple1 : TupleOfReferences 1 := #v[0]\ndef exampleTuple4 : TupleOfReferences 4 := #v[3, 2, 1, 0]\n\n-- Преобразование кортежей ссылок во вложенные упорядоченные пары (списки)\ndef nestedPair0 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple0\ndef nestedPair1 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple1\ndef nestedPair4 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple4\n\n#eval nestedPair0 -- Ожидается результат: []\n#eval nestedPair1 -- Ожидается результат: [0]\n#eval nestedPair4 -- Ожидается результат: [3, 2, 1, 0]\n\n-- Вычисление значений преобразованной функции трёхмерной сети\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 0 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 1 -- Ожидается результат: [1, 1, 2]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 2 -- Ожидается результат: [2, 4, 0]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 3 -- Ожидается результат: [3, 0, 5]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 4 -- Ожидается результат: [4, 1, 1]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 5 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n\n-- Сеть вложенных упорядоченных пар\ndef testPairsNetwork : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => match id with\n | 0 => [5, 0, 8]\n | 1 => [7, 1, 2]\n | 2 => [2, 4, 5]\n | 3 => [3, 1, 5]\n | 4 => [4, 2, 1]\n | _ => [0, 0, 0]\n\n-- Преобразованная сеть вложенных УП в трёхмерную сеть (размерность должна совпадать)\ndef testTuplesNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n ReferenceListFunctionToTupleFunction testPairsNetwork\n\n-- Вычисление значений преобразованной функции сети вложенных УП\n#eval (testTuplesNetwork 0).toList -- Ожидается результат: [5, 0, 8]\n#eval (testTuplesNetwork 1).toList -- Ожидается результат: [7, 1, 2]\n#eval (testTuplesNetwork 2).toList -- Ожидается результат: [2, 4, 5]\n#eval (testTuplesNetwork 3).toList -- Ожидается результат: [3, 1, 5]\n#eval (testTuplesNetwork 4).toList -- Ожидается результат: [4, 2, 1]\n#eval (testTuplesNetwork 5).toList -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n\n-- Преобразование вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval ReferenceListToDupletList [121, 21, 1343]\n-- Должно вернуть: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n\n-- Добавление вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval AddReferenceListToDupletList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)] [12, 23, 34]\n-- Ожидается результат: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n\n-- Преобразование сети дуплетов во вложенные УП\n#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n-- Чтение вложенных УП из сети дуплетов по индексу дуплета — начала вложенных УП\n#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 0\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 3\n-- Ожидается результат: [12, 23, 34]\n\n-- Определяем сеть вложенных УП\ndef testReferenceListList : NetworkReferenceListList :=\n [[121, 21, 1343], [12, 23], [34], [121, 21, 1343], [12, 23], [34]]\n\n-- Преобразованная сеть вложенных УП в сеть дуплетов\ndef testDupletList := ReferenceListListToDupletList testReferenceListList\n\n-- Вычисление преобразованной сети вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval testDupletList\n\n-- Вычисление преобразования сети вложенных УП в сеть дуплетов и обратно в testReferenceListList\n#eval DupletListToReferenceListList testDupletList\n\n-- Вычисление смещения вложенных УП в сети дуплетов по их порядковому номеру\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 0 -- Ожидается результат: 0\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 1 -- Ожидается результат: 3\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 2 -- Ожидается результат: 5\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 3 -- Ожидается результат: 6\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 4 -- Ожидается результат: 9\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 5 -- Ожидается результат: 11\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 6 -- Ожидается результат: 12\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 7 -- Ожидается результат: 12\n\n-- Определяем трёхмерную сеть как последовательность кортежей длины 3\ndef testTupleList : NetworkTupleList 3 :=\n [#v[0, 0, 0], #v[1, 1, 2], #v[2, 4, 0], #v[3, 0, 5], #v[4, 1, 1], #v[0, 0, 0]]\n\n-- Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП\ndef testTuplesToDupletList : NetworkDupletList := TupleListToDupletList testTupleList\n\n-- Вычисление трёхмерной сети преобразованной в сеть дуплетов\n#eval testTuplesToDupletList\n\n-- Преобразование и обратно в трёхмерную сеть\ndef resultTuplesNetwork : NetworkTupleList 3 :=\n ReferenceListListToTupleList (DupletListToReferenceListList testTuplesToDupletList)\n\n-- Итоговая проверка эквивалентности сетей\n#eval resultTuplesNetwork.map (·.toList)\n-- Ожидается результат:\n-- [[0, 0, 0], [1, 1, 2], [2, 4, 0], [3, 0, 5], [4, 1, 1], [0, 0, 0]]\n```\n\n## 6. NetworkLemmas.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkLemmas.lean\n\n Леммы и теоремы о свойствах преобразований сетей.\n Lean 4 перевод NetworkLemmas.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport NetworkEquivalence\n\n-- Лемма о сохранении длины кортежей сети\ntheorem TupleOfReferencesDimensionPreserved {l : Nat} (t : TupleOfReferences l) :\n (TupleOfReferencesToReferenceList t).length = l := by\n simp [TupleOfReferencesToReferenceList]\n\n/-\n Лемма о взаимном обращении функций ReferenceListToTupleOfReferencesOption и TupleOfReferencesToReferenceList\n\n ReferenceListToTupleOfReferencesInverse доказывает, что каждый кортеж TupleOfReferences без потери данных\n может быть преобразован в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList и обратно в TupleOfReferences\n с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption.\n\n В формальном виде forall n: Nat, forall t: TupleOfReferences n,\n ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t говорит о том,\n что для всякого натурального числа n и каждого кортежа TupleOfReferences длины n,\n мы можем преобразовать TupleOfReferences в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList,\n затем обратно преобразовать результат в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption n,\n и в итоге получить тот же кортеж TupleOfReferences, что и в начале.\n\n Это свойство очень важно, потому что оно гарантирует,\n что эти две функции образуют обратную пару на множестве преобразуемых кортежей TupleOfReferences и ReferenceList.\n Когда вы применяете обе функции к значениям в этом множестве, вы в итоге получаете исходное значение.\n Это означает, что никакая информация не теряется при преобразованиях,\n так что можно свободно конвертировать между TupleOfReferences и ReferenceList,\n если это требуется в реализации или доказательствах.\n-/\ntheorem ReferenceListToTupleOfReferencesInverse (n : Nat) (t : TupleOfReferences n) :\n ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t := by\n simp [ReferenceListToTupleOfReferencesOption, TupleOfReferencesToReferenceList]\n congr 1\n\n/-\n Теорема обёртывания и восстановления сети кортежей:\n\n Пусть дана сеть кортежей длины n, обозначенная как Nⁿ : Reference → Tⁿ.\n Определим операцию отображения этой сети в сеть списков ссылок N^{list} : Reference → ReferenceList,\n где ReferenceList = {(∅,∅) | (l, ll), l ∈ Reference, ll ∈ ReferenceList}.\n Затем определим обратное отображение из сети списков ссылок обратно\n в сеть кортежей длины n.\n\n Теорема утверждает:\n\n Для любой сети кортежей длины n, Nⁿ, применение операции преобразования\n в сеть списков ссылок и обратное преобразование обратно\n в сеть кортежей длины n обеспечивает восстановление исходной сети Nⁿ.\n Иначе говоря:\n\n ∀ Nⁿ : Reference → Tⁿ, обратно(вперёд(Nⁿ)) = Nⁿ.\n-/\ntheorem TupleFunctionEquivalenceAfterTransforms {n : Nat} (anet : NetworkTupleFunction n) :\n TupleFunctionEquivalence anet\n (fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n ((TupleFunctionToReferenceListFunction anet) id) with\n | some t => t\n | none => anet id) := by\n intro id\n simp [TupleFunctionToReferenceListFunction]\n rw [ReferenceListToTupleOfReferencesInverse]\n\n-- Лемма о сохранении длины списков ReferenceList в сети дуплетов\ntheorem ReferenceListDimensionPreserved (offset : Nat) (np : ReferenceList) :\n np.length = (ReferenceListToDupletList_ offset np).length := by\n induction np generalizing offset with\n | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n | cons n np' ih =>\n cases np' with\n | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n | cons m np'' =>\n simp [ReferenceListToDupletList_]\n exact ih (offset + 1)\n```\n\n## 7. SequenceDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n SequenceDefinitions.lean - Определение последовательностей в терминах связей.\n\n Последовательность — это вложенная структура связей-дуплетов,\n хранимая в сети. Последовательность идентифицируется\n ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов.\n\n Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это элементы последовательности (ссылки).\n\n Пример: [1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))\n Хранится в сети как:\n (5: 1, 2) — дуплет для пары (1, 2)\n (6: 3, 4) — дуплет для пары (3, 4)\n (7: 5, 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n Последовательность = ссылка 7\n\n В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n (5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)\n\n Другие варианты:\n [1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n [1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n\n Адаптировано из: https://github.com/linksplatform/Documentation/tree/main/doc/LinksTheoryManuscriptDraft/05%20Sequences\n См. также: https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- * Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети\n\n/-- Последовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов,\n хранимого в сети. Это не отдельный тип — это просто Reference. -/\nabbrev LinkSequence := Reference\n\n-- * Вспомогательное дерево для построения последовательностей\n\n/-- LinkTree — промежуточная структура для алгоритмов построения деревьев.\n Конечный результат всегда записывается в сеть дуплетов. -/\ninductive LinkTree where\n | Leaf : Reference → LinkTree\n | Node : LinkTree → LinkTree → LinkTree\n deriving Repr\n\n-- * Запись дерева в сеть дуплетов\n\n/-- Запись дерева в сеть дуплетов.\n Каждый узел Node записывается как дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это элементы последовательности (не записываются как отдельные дуплеты).\n Возвращает пару: (сеть дуплетов, следующее свободное смещение). -/\ndef TreeToDupletList_ : LinkTree → Nat → NetworkDupletList × Nat\n | .Leaf _, offset => ([], offset)\n | .Node l r, offset =>\n let left_root := match l with | .Leaf x => x | .Node _ _ => offset + 1\n let (left_net, left_next) := TreeToDupletList_ l (offset + 1)\n let right_root := match r with | .Leaf x => x | .Node _ _ => left_next\n let (right_net, right_next) := TreeToDupletList_ r left_next\n ((left_root, right_root) :: left_net ++ right_net, right_next)\n\ndef TreeToDupletList (t : LinkTree) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n (TreeToDupletList_ t offset).1\n\n/-- Получение ссылки на корень дерева (= последовательность) -/\ndef TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : Nat) : LinkSequence :=\n match t with\n | .Leaf x => x\n | .Node _ _ => offset\n\n-- Получение листьев дерева (элементов последовательности) слева направо\ndef TreeToList : LinkTree → List Reference\n | .Leaf x => [x]\n | .Node l r => TreeToList l ++ TreeToList r\n\n-- * Алгоритмы создания последовательностей\n\n/-- Правая лестница: (1, (2, (3, 4)))\n Каждый следующий элемент вкладывается вправо. -/\ndef ListToRightStaircase : List Reference → Option LinkTree\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | x :: rest =>\n match ListToRightStaircase rest with\n | none => none\n | some t => some (.Node (.Leaf x) t)\n\n/-- Левая лестница: (((1, 2), 3), 4)\n Каждый следующий элемент вкладывается влево. -/\ndef ListToLeftStaircase_ : LinkTree → List Reference → LinkTree\n | acc, [] => acc\n | acc, x :: rest => ListToLeftStaircase_ (.Node acc (.Leaf x)) rest\n\ndef ListToLeftStaircase : List Reference → Option LinkTree\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | x :: rest => some (ListToLeftStaircase_ (.Leaf x) rest)\n\n/-- Сбалансированный вариант: ((1, 2), (3, 4))\n Список делится пополам, каждая половина рекурсивно превращается в дерево.\n Адаптировано из BalancedVariantConverter.\n Использует fuel-параметр для гарантии завершения. -/\ndef ListToBalancedTree (l : List Reference) (fuel : Nat := l.length + 1) : Option LinkTree :=\n match fuel with\n | 0 => none\n | fuel' + 1 =>\n match l with\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | _ =>\n let mid := l.length / 2\n let left_part := l.take mid\n let right_part := l.drop mid\n match ListToBalancedTree left_part fuel', ListToBalancedTree right_part fuel' with\n | some lt, some rt => some (.Node lt rt)\n | _, _ => none\n\n-- * Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень\n\n/-- Преобразование списка в последовательность (ссылку на корень) и сеть -/\ndef ListToSequence (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSequence × NetworkDupletList) :=\n match ListToBalancedTree l with\n | none => none\n | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n\n/-- Получение элемента списка по индексу с значением по умолчанию -/\ndef listGetD (l : List α) (n : Nat) (default : α) : α :=\n match l, n with\n | [], _ => default\n | x :: _, 0 => x\n | _ :: rest, n + 1 => listGetD rest n default\n\n/-- Чтение последовательности из сети дуплетов -/\ndef ReadSequence_ (anet : NetworkDupletList) (root : Reference) (fuel : Nat)\n : List Reference :=\n match fuel with\n | 0 => []\n | fuel' + 1 =>\n if root < anet.length then\n let d := listGetD anet root (0, 0)\n ReadSequence_ anet d.1 fuel' ++ ReadSequence_ anet d.2 fuel'\n else\n [root]\n\ndef ReadSequence (anet : NetworkDupletList) (root : LinkSequence) : List Reference :=\n ReadSequence_ anet root (anet.length + 1)\n\n-- * Примеры\n\n-- Пример: [1, 2, 3, 4] — сбалансированное дерево, записанное в сеть\n#eval ListToSequence [1, 2, 3, 4] 5\n-- Ожидается: some (5, [(6, 7), (1, 2), (3, 4)])\n-- Последовательность = ссылка 5\n-- (5: 6, 7) — корень, указывает на поддеревья 6 и 7\n-- (6: 1, 2) — левое поддерево\n-- (7: 3, 4) — правое поддерево\n\n-- Пример: правая лестница\n#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]\n return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n\n-- Пример: левая лестница\n#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]\n return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n\n-- Все три варианта содержат одни и те же элементы\n#eval do let t ← ListToBalancedTree [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n\n-- Пустая последовательность\n#eval ListToSequence ([] : List Reference) 5\n-- Ожидается: none\n\n-- Последовательность из одного элемента\n#eval ListToSequence [42] 5\n-- Ожидается: some (42, []) — лист не создаёт дуплетов, сама ссылка 42 и есть последовательность\n```\n\n## 8. SetDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n SetDefinitions.lean - Определение множеств в терминах последовательностей связей.\n\n Множество определяется как последовательность связей-дуплетов,\n листья которой образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n\n Как и последовательность, множество идентифицируется ссылкой (Reference)\n на корень дерева в сети.\n\n Это ключевой шаг: имея последовательности, определённые через связи-дуплеты,\n мы теперь определяем множества как особый вид последовательностей.\n Таким образом, множества также выражены исключительно через связи.\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\nopen SetSequenceEquivalence\n\n-- * Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей\n\n/-- Множество ссылок — это ссылка (Reference) на корень дерева связей\n в сети, листья которого образуют строго возрастающий\n список без дубликатов. Как и последовательность, множество — это Reference. -/\nabbrev LinkSet := Reference\n\n-- Предикат: является ли дерево связей корректным множеством\ndef IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s)\n\n-- Множество из одного элемента — ссылка на сам элемент\ndef SingletonSet (value : Reference) : LinkSet := value\n\n/-- Преобразование списка ссылок в множество: сортировка, удаление дубликатов,\n построение сбалансированного дерева и запись в сеть.\n Возвращает ссылку на корень (= множество) и сеть дуплетов. -/\ndef ListToSet (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSet × NetworkDupletList) :=\n let sorted := toOrderedUnique l\n match ListToBalancedTree sorted with\n | none => none\n | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n\n-- Принадлежность элемента множеству (проверка через дерево)\ndef InSetTree (x : Reference) (s : LinkTree) : Prop :=\n x ∈ TreeToList s\n\n-- Подмножество: s1 ⊆ s2 (через деревья)\ndef IsSubsetTree (s1 s2 : LinkTree) : Prop :=\n ∀ x, InSetTree x s1 → InSetTree x s2\n\n-- * Теорема: toOrderedUnique всегда содержит упорядоченные уникальные элементы\n\ntheorem ListToSet_elements_valid (l : List Reference) :\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique l) := by\n exact toOrderedUnique_is_ascending l\n\n-- Элемент принадлежит множеству тогда и только тогда, когда он принадлежит исходному списку\ntheorem ListToSet_membership (x : Reference) (l : List Reference) :\n x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n exact mem_toOrderedUnique x l\n\n-- * Примеры\n\n-- Создание множества из списка с дубликатами\n#eval ListToSet [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3] 10\n-- Множество {1, 2, 3, 4, 5, 6, 9} в сети\n\n-- Множество из одного элемента\n#eval SingletonSet 42\n```\n\n## 9. SetSequenceEquivalence.lean\n\n```lean\n/-\n SetSequenceEquivalence.lean - Формальное доказательство того, что конечное множество\n эквивалентно упорядоченной последовательности с уникальными элементами.\n\n Основная теорема: Для любого конечного множества натуральных чисел существует\n единственная строго возрастающая последовательность (список без дубликатов,\n отсортированный по возрастанию), содержащая в точности те же элементы.\n\n Адаптировано из: https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence\n Полные доказательства см. в Rocq-версии: SetSequenceEquivalence.v\n-/\n\nnamespace SetSequenceEquivalence\n\n/-- Список является строго возрастающим, если каждый элемент строго меньше следующего -/\ndef StrictlyAscending : List Nat → Prop\n | [] => True\n | [_] => True\n | x :: y :: rest => x < y ∧ StrictlyAscending (y :: rest)\n\n/-- Список не содержит дубликатов -/\ndef NoDuplicates : List Nat → Prop\n | [] => True\n | x :: rest => x ∉ rest ∧ NoDuplicates rest\n\n/-- Упорядоченная уникальная последовательность — это строго возрастающий список -/\ndef IsOrderedUniqueSequence (l : List Nat) : Prop :=\n StrictlyAscending l\n\n/-- Вставка элемента в отсортированный список с сохранением порядка -/\ndef insertSorted (x : Nat) : List Nat → List Nat\n | [] => [x]\n | y :: rest =>\n if x < y then x :: y :: rest\n else if x = y then y :: rest\n else y :: insertSorted x rest\n\n/-- Сортировка списка в строго возрастающем порядке (с удалением дубликатов) -/\ndef toOrderedUnique : List Nat → List Nat\n | [] => []\n | x :: rest => insertSorted x (toOrderedUnique rest)\n\n/-- Строго возрастающий список не содержит дубликатов.\n Доказательство: в строго возрастающем списке x < y < z < ...,\n каждый элемент строго меньше всех последующих, поэтому не может повторяться.\n Полное формальное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem strictly_ascending_implies_no_dup (l : List Nat)\n (h : StrictlyAscending l) : NoDuplicates l := by\n sorry\n\n/-- insertSorted сохраняет свойство строгого возрастания.\n Доказательство: разбор случаев по положению вставляемого элемента\n относительно текущего: x < y (вставляем перед), x = y (пропускаем),\n x > y (рекурсия в хвост). Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem insertSorted_preserves_ascending (x : Nat) (l : List Nat)\n (h : StrictlyAscending l) : StrictlyAscending (insertSorted x l) := by\n sorry\n\n/-- toOrderedUnique выдаёт строго возрастающие списки -/\ntheorem toOrderedUnique_is_ascending (l : List Nat) :\n StrictlyAscending (toOrderedUnique l) := by\n induction l with\n | nil => simp [toOrderedUnique, StrictlyAscending]\n | cons x rest ih =>\n simp only [toOrderedUnique]\n exact insertSorted_preserves_ascending x (toOrderedUnique rest) ih\n\n/-- Принадлежность элемента сохраняется при insertSorted.\n Доказательство: y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l.\n Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem mem_insertSorted (x y : Nat) (l : List Nat) :\n y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l := by\n sorry\n\n/-- Принадлежность элемента сохраняется при toOrderedUnique.\n Доказательство: индукция по списку с использованием mem_insertSorted.\n Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem mem_toOrderedUnique (x : Nat) (l : List Nat) :\n x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n sorry\n\n/-\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности\n\n Для любого списка (представляющего мультимножество) существует строго\n возрастающий список, содержащий в точности те же элементы (как множество).\n-/\n\n/-- Основная теорема: Каждый список может быть преобразован в упорядоченную уникальную\n последовательность с теми же элементами -/\ntheorem set_sequence_equivalence (l : List Nat) :\n ∃ l' : List Nat,\n IsOrderedUniqueSequence l' ∧\n (∀ x, x ∈ l' ↔ x ∈ l) :=\n ⟨toOrderedUnique l, toOrderedUnique_is_ascending l, fun x => mem_toOrderedUnique x l⟩\n\n/-- Следствие: Упорядоченная уникальная последовательность не содержит дубликатов -/\ntheorem ordered_unique_has_no_dup (l : List Nat) :\n NoDuplicates (toOrderedUnique l) :=\n strictly_ascending_implies_no_dup _ (toOrderedUnique_is_ascending l)\n\nend SetSequenceEquivalence\n\n-- Проверки верификации\n#check SetSequenceEquivalence.set_sequence_equivalence\n#check SetSequenceEquivalence.ordered_unique_has_no_dup\n```\n\n## 10. lakefile.lean\n\n```lean\nimport Lake\nopen Lake DSL\n\npackage «meta-theory» where\n -- Meta-theory of links formal proofs package\n\n@[default_target]\nlean_lib «meta-theory» where\n roots := #[\n `NetworkDefinitions,\n `NetworkConversions,\n `NetworkEquivalence,\n `NetworkExamples,\n `NetworkLemmas,\n `SetSequenceEquivalence,\n `SequenceDefinitions,\n `SetDefinitions,\n `MetaDefinitions\n ]\n```\n\n## 11. lean-toolchain\n\n```\nleanprover/lean4:v4.28.0\n```\n\nAll files have been read in their complete contents. These files form a formal proof library in Lean 4 implementing the meta-theory of links with definitions, conversions, and equivalences between different network representations." | |
| } | |
| ] | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "4c2f59e2-6f61-4a8b-9cc6-9727df549d41", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:13:01.100Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "status": "completed", | |
| "prompt": "Read ALL the following Lean source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/MetaDefinitions.lean\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkDefinitions.lean\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkConversions.lean\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkEquivalence.lean\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkExamples.lean\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/NetworkLemmas.lean\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SequenceDefinitions.lean\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetDefinitions.lean\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/SetSequenceEquivalence.lean\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lakefile.lean\n11. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/lean/lean-toolchain\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "agentId": "ad2ddd71204202c40", | |
| "agentType": "Explore", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Here are all the Lean source files in their complete contents:\n\n## 1. MetaDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n MetaDefinitions.lean - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\n терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\n определены в терминах связей.\n\n Этот файл замыкает цикл определений:\n 1. Связи (Reference) и ссылки определены как натуральные числа (ℕ₀)\n 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\n 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\n 4. Теперь мы переопределяем связи и ссылки через множества и последовательности\n\n Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\n начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\n что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\nopen SetSequenceEquivalence\n\n-- * Мета-определения: связи и ссылки через последовательности и множества\n\n/-\n Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\n определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\n в сети.\n\n В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\n В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\n где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\n\n Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\n через мета-ссылки — цикл замкнут.\n-/\n\n-- Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей\nabbrev MetaReference := Reference\n\n-- Мета-пространство ссылок: ссылка на корень дерева в сети\nabbrev MetaReferenceSpace := LinkSet\n\n-- Мета-дуплет: пара мета-ссылок — это связь-дуплет\nabbrev MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n\n-- Мета-сеть: функция из мета-ссылок в мета-дуплеты\nabbrev MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n-- Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов\nabbrev MetaNetworkList := List MetaDuplet\n\n-- Создание списка мета-ссылок заданного размера\ndef makeMetaReferenceSpace_ : Nat → List Reference\n | 0 => [0]\n | n + 1 => makeMetaReferenceSpace_ n ++ [n + 1]\n\n-- Создание мета-пространства ссылок — множество в сети\ndef MakeMetaReferenceSpace (size : Nat) (offset : Nat)\n : Option (MetaReferenceSpace × NetworkDupletList) :=\n ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset\n\n-- * Определение мета-сети через последовательности\n\n-- Преобразование мета-сети в сеть дуплетов\ndef MetaNetworkToDupletList (net : MetaNetworkList) : NetworkDupletList :=\n net\n\n/-\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n\n Любая мета-сеть (определённая через последовательности и множества,\n которые определены через связи-дуплеты) может быть представлена как обычная\n сеть дуплетов.\n\n Это формально показывает, что мета-определения совместимы с исходными:\n теория связей может определять свои термины через себя без противоречий.\n-/\ntheorem meta_network_is_duplet_network :\n ∀ (net : MetaNetworkList),\n MetaNetworkToDupletList net = net := by\n intro net\n rfl\n\n-- Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы\ntheorem meta_reference_space_elements_valid (size : Nat) :\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)) := by\n exact toOrderedUnique_is_ascending (makeMetaReferenceSpace_ size)\n\n-- * Демонстрация цикла определений\n\n/-\n Цикл определений теории связей как мета-теории:\n\n Уровень 0 (базовый):\n Reference := ℕ₀\n Duplet := Reference × Reference\n Network := Reference → Duplet\n\n Уровень 1 (последовательности через связи):\n LinkSequence := Reference (ссылка на корень дерева дуплетов в сети)\n Дерево дуплетов хранится в NetworkDupletList\n\n Уровень 2 (множества через последовательности):\n LinkSet := Reference (ссылка на корень, с инвариантом IsOrderedUniqueSequence)\n\n Уровень 3 (мета-определения через множества):\n MetaReference := Reference\n MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0,\n но определён через конструкции Уровней 1 и 2,\n которые сами определены через конструкции Уровня 0.\n\n Это замыкает цикл: теория связей определяет себя через себя.\n\n Все мета-термины описываются через связи:\n - Ссылка (Reference) — это связь нулевой размерности: r ≡ (r, ()),\n поскольку при n = 0 кортеж T₀ = R⁰ пуст, и L = R × T₀ ≡ R.\n - MetaReference — это связь произвольной размерности с самоссылкой.\n - MetaDuplet — это двумерная связь (пара мета-ссылок).\n - MetaNetwork — это связь связей (последовательность, которая сама является связью).\n\n Таким образом, все термины теории связей описываются как связи —\n термин, введённый в самой теории. Теория полностью самодостаточна.\n-/\n\n-- Пример: создание мета-пространства из 5 ссылок\n#eval MakeMetaReferenceSpace 4 10\n-- Множество {0, 1, 2, 3, 4} в сети\n\n-- Пример: создание мета-сети\ndef exampleMetaNetwork : MetaNetworkList :=\n [(1, 2), (2, 3), (3, 1)]\n\n-- Преобразование мета-сети в дуплеты\n#eval MetaNetworkToDupletList exampleMetaNetwork\n-- Ожидается: [(1, 2), (2, 3), (3, 1)] — структурно идентично исходной сети\n\n-- * Проверки верификации\n\n#check @meta_network_is_duplet_network\n#check @meta_reference_space_elements_valid\n```\n\n## 2. NetworkDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkDefinitions.lean\n\n Определения основных типов для сетей.\n Lean 4 перевод NetworkDefinitions.v (Rocq).\n-/\n\n-- Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀\n-- Ссылка также является связью нулевой размерности: при n = 0 связь L = R × T₀ ≡ R,\n-- поэтому r ≡ (r, ()), и множество ссылок R является подмножеством множества связей L.\nabbrev Reference := Nat\n\n-- Значение Reference по умолчанию: ноль\ndef ReferenceDefault : Reference := 0\n\n-- Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ\nabbrev TupleOfReferences (n : Nat) := Vector Reference n\n\n-- Значение TupleOfReferences по умолчанию\ndef TupleOfReferencesDefault (n : Nat) : TupleOfReferences n := Vector.replicate n ReferenceDefault\n\n-- Список ссылок: ReferenceList ⊆ List(R)\nabbrev ReferenceList := List Reference\n\n-- Сеть списков ссылок: N^{list} : Reference → ReferenceList\nabbrev NetworkReferenceListFunction := Reference → ReferenceList\n\n-- Сеть списков ссылок в виде последовательности списков ссылок\nabbrev NetworkReferenceListList := List ReferenceList\n\n-- Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\nabbrev Link (n : Nat) := Reference × TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences}\nabbrev NetworkTupleFunction (n : Nat) := Reference → TupleOfReferences n\n\n-- Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности\nabbrev NetworkTupleList (n : Nat) := List (TupleOfReferences n)\n\n-- Дуплет ссылок: упорядоченная пара (Reference, Reference).\n-- В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n-- дуплет записывается как (id: from to), например (3: 1 2)\nabbrev Duplet := Reference × Reference\n\n-- Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета\ndef DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault)\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference²\nabbrev NetworkDupletFunction := Reference → Duplet\n\n-- Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов\nabbrev NetworkDupletList := List Duplet\n\n-- * Сеть всех сетей\n\n/-\n Сеть всех сетей (Ω) — пространство, в котором каждая возможная сеть\n произвольной размерности и размера получает уникальную ссылку.\n\n 𝒩 = ⋃_{n ∈ ℕ₀} ⋃_{s ∈ ℕ₀} {Nⁿ размера s}\n Ω: R → 𝒩\n\n Поскольку в Lean мы не можем напрямую определить тип, параметризованный\n произвольным n на уровне значений, мы представляем элемент 𝒩 как пару\n (n, список кортежей переменной длины), используя списки ссылок\n для представления кортежей произвольной размерности.\n-/\n\n-- Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей)\n-- Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList\nstructure AnyNetwork where\n dimension : Nat\n tuples : List ReferenceList\n deriving Repr, BEq\n\n-- Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера\n-- Ω: R → 𝒩\nabbrev NetworkOfAllNetworks := Reference → AnyNetwork\n\n-- Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента)\nabbrev NetworkOfAllNetworksList := List AnyNetwork\n\n-- Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩\ndef emptyNetwork : AnyNetwork := ⟨0, []⟩\n\n-- Размер сети (количество кортежей)\ndef AnyNetwork.size (net : AnyNetwork) : Nat := net.tuples.length\n\n-- Проверка корректности: все кортежи имеют длину, равную размерности\ndef AnyNetwork.isWellFormed (net : AnyNetwork) : Bool :=\n net.tuples.all (fun t => t.length == net.dimension)\n\n-- Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩\ndef exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n ⟨2, [[1, 1], [2, 2], [1, 2]]⟩\n```\n\n## 3. NetworkConversions.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkConversions.lean\n\n Функции преобразования между различными представлениями сетей.\n Lean 4 перевод NetworkConversions.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\n\n-- Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList\ndef TupleOfReferencesToReferenceList {n : Nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n v.toList\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction\ndef TupleFunctionToReferenceListFunction {n : Nat} (a : NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id)\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList\ndef TupleListToReferenceListList {n : Nat} (net : NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n net.map TupleOfReferencesToReferenceList\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option\ndef ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n : Nat) (p : ReferenceList) : Option (TupleOfReferences n) :=\n let arr := p.toArray\n if h : arr.size = n then\n some ⟨arr, h⟩\n else\n none\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault\ndef ReferenceListToTupleOfReferences (n : Nat) (p : ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n | some t => t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction\ndef ReferenceListFunctionToTupleFunction {n : Nat} (net : NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n | some t => t\n | none => TupleOfReferencesDefault n\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList\ndef ReferenceListListToTupleList {n : Nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n net.map (ReferenceListToTupleOfReferences n)\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации\ndef ReferenceListToDupletList_ (offset : Nat) : ReferenceList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | [h] => [(h, offset)]\n | h :: t => (h, offset + 1) :: ReferenceListToDupletList_ (offset + 1) t\n\n-- Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListToDupletList (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListToDupletList_ 0 np\n\n-- Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList\ndef AddReferenceListToDupletList (anet : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n anet ++ ReferenceListToDupletList_ anet.length np\n\n-- Функция отрезает голову N² и возвращает хвост начиная с offset\ndef DupletListBehead (anet : NetworkDupletList) : Nat → NetworkDupletList\n | 0 => anet\n | Nat.succ n => match anet with\n | [] => []\n | _ :: t => DupletListBehead t n\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset\ndef DupletListToReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : ReferenceList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == index then\n x :: DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) next_index\n else\n DupletListToReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета\ndef DupletListReadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : ReferenceList :=\n DupletListToReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети\ndef DupletListToReferenceList (anet : NetworkDupletList) : ReferenceList :=\n DupletListReadReferenceList anet 0\n\n/-\n Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n\n Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n-/\n\n-- Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef AddReferenceListListToDupletList : NetworkDupletList → NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | anetd, [] => anetd\n | anetd, h :: t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n\n-- Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList\ndef ReferenceListListToDupletList : NetworkReferenceListList → NetworkDupletList\n | [] => []\n | h :: t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n\n-- Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n-- Возвращает offset ReferenceList.\ndef DupletListOffsetReferenceList_ (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) (index : Nat) : Nat :=\n match anet with\n | [] => offset + anet.length\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n match index with\n | 0 => offset\n | Nat.succ index' =>\n if offset == next_index then\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index'\n else\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (offset + 1) index\n\n-- Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList.\ndef DupletListOffsetReferenceList (anet : NetworkDupletList) (index : Nat) : Nat :=\n DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index\n\n-- Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList\ndef TupleListToDupletList {n : Nat} (anetv : NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv)\n\n/-\n Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n\n Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n-/\n\n-- Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост\ndef DupletListBeheadReferenceList (anet : NetworkDupletList) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n match anet with\n | [] => []\n | (_, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then\n tail_anet\n else\n DupletListBeheadReferenceList tail_anet (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList_ (anetd : NetworkDupletList) (np : ReferenceList) (offset : Nat) : NetworkReferenceListList :=\n match anetd with\n | [] => [] -- отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена\n | (x, next_index) :: tail_anet =>\n if offset == next_index then -- конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList\n (np ++ [x]) :: DupletListToReferenceListList_ tail_anet [] (offset + 1)\n else -- ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше\n DupletListToReferenceListList_ tail_anet (np ++ [x]) (offset + 1)\n\n-- Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList\ndef DupletListToReferenceListList (anetd : NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n DupletListToReferenceListList_ anetd [] ReferenceDefault\n```\n\n## 4. NetworkEquivalence.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkEquivalence.lean\n\n Предикаты эквивалентности для различных представлений сетей.\n Lean 4 перевод NetworkEquivalence.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n--\n-- Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n-- Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n-- связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\ndef TupleFunctionEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n-- anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\ndef TupleListEquivalence {n : Nat} (anet1 anet2 : NetworkTupleList n) : Prop :=\n anet1 = anet2\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction\ndef DupletFunctionEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletFunction) : Prop :=\n ∀ id, anet1 id = anet2 id\n\n-- Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList\ndef DupletListEquivalence (anet1 anet2 : NetworkDupletList) : Prop :=\n anet1 = anet2\n```\n\n## 5. NetworkExamples.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkExamples.lean\n\n Практические примеры и тесты преобразований сетей.\n Lean 4 перевод NetworkExamples.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- Трёхмерная сеть\ndef complexExampleNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n fun id => match id with\n | 0 => #v[0, 0, 0]\n | 1 => #v[1, 1, 2]\n | 2 => #v[2, 4, 0]\n | 3 => #v[3, 0, 5]\n | 4 => #v[4, 1, 1]\n | _ => #v[0, 0, 0]\n\n-- Кортежи ссылок\ndef exampleTuple0 : TupleOfReferences 0 := #v[]\ndef exampleTuple1 : TupleOfReferences 1 := #v[0]\ndef exampleTuple4 : TupleOfReferences 4 := #v[3, 2, 1, 0]\n\n-- Преобразование кортежей ссылок во вложенные упорядоченные пары (списки)\ndef nestedPair0 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple0\ndef nestedPair1 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple1\ndef nestedPair4 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple4\n\n#eval nestedPair0 -- Ожидается результат: []\n#eval nestedPair1 -- Ожидается результат: [0]\n#eval nestedPair4 -- Ожидается результат: [3, 2, 1, 0]\n\n-- Вычисление значений преобразованной функции трёхмерной сети\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 0 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 1 -- Ожидается результат: [1, 1, 2]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 2 -- Ожидается результат: [2, 4, 0]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 3 -- Ожидается результат: [3, 0, 5]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 4 -- Ожидается результат: [4, 1, 1]\n#eval (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 5 -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n\n-- Сеть вложенных упорядоченных пар\ndef testPairsNetwork : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => match id with\n | 0 => [5, 0, 8]\n | 1 => [7, 1, 2]\n | 2 => [2, 4, 5]\n | 3 => [3, 1, 5]\n | 4 => [4, 2, 1]\n | _ => [0, 0, 0]\n\n-- Преобразованная сеть вложенных УП в трёхмерную сеть (размерность должна совпадать)\ndef testTuplesNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n ReferenceListFunctionToTupleFunction testPairsNetwork\n\n-- Вычисление значений преобразованной функции сети вложенных УП\n#eval (testTuplesNetwork 0).toList -- Ожидается результат: [5, 0, 8]\n#eval (testTuplesNetwork 1).toList -- Ожидается результат: [7, 1, 2]\n#eval (testTuplesNetwork 2).toList -- Ожидается результат: [2, 4, 5]\n#eval (testTuplesNetwork 3).toList -- Ожидается результат: [3, 1, 5]\n#eval (testTuplesNetwork 4).toList -- Ожидается результат: [4, 2, 1]\n#eval (testTuplesNetwork 5).toList -- Ожидается результат: [0, 0, 0]\n\n-- Преобразование вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval ReferenceListToDupletList [121, 21, 1343]\n-- Должно вернуть: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n\n-- Добавление вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval AddReferenceListToDupletList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)] [12, 23, 34]\n-- Ожидается результат: [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n\n-- Преобразование сети дуплетов во вложенные УП\n#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2)]\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n#eval DupletListToReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)]\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n-- Чтение вложенных УП из сети дуплетов по индексу дуплета — начала вложенных УП\n#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 0\n-- Ожидается результат: [121, 21, 1343]\n\n#eval DupletListReadReferenceList [(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)] 3\n-- Ожидается результат: [12, 23, 34]\n\n-- Определяем сеть вложенных УП\ndef testReferenceListList : NetworkReferenceListList :=\n [[121, 21, 1343], [12, 23], [34], [121, 21, 1343], [12, 23], [34]]\n\n-- Преобразованная сеть вложенных УП в сеть дуплетов\ndef testDupletList := ReferenceListListToDupletList testReferenceListList\n\n-- Вычисление преобразованной сети вложенных УП в сеть дуплетов\n#eval testDupletList\n\n-- Вычисление преобразования сети вложенных УП в сеть дуплетов и обратно в testReferenceListList\n#eval DupletListToReferenceListList testDupletList\n\n-- Вычисление смещения вложенных УП в сети дуплетов по их порядковому номеру\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 0 -- Ожидается результат: 0\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 1 -- Ожидается результат: 3\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 2 -- Ожидается результат: 5\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 3 -- Ожидается результат: 6\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 4 -- Ожидается результат: 9\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 5 -- Ожидается результат: 11\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 6 -- Ожидается результат: 12\n#eval DupletListOffsetReferenceList testDupletList 7 -- Ожидается результат: 12\n\n-- Определяем трёхмерную сеть как последовательность кортежей длины 3\ndef testTupleList : NetworkTupleList 3 :=\n [#v[0, 0, 0], #v[1, 1, 2], #v[2, 4, 0], #v[3, 0, 5], #v[4, 1, 1], #v[0, 0, 0]]\n\n-- Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП\ndef testTuplesToDupletList : NetworkDupletList := TupleListToDupletList testTupleList\n\n-- Вычисление трёхмерной сети преобразованной в сеть дуплетов\n#eval testTuplesToDupletList\n\n-- Преобразование и обратно в трёхмерную сеть\ndef resultTuplesNetwork : NetworkTupleList 3 :=\n ReferenceListListToTupleList (DupletListToReferenceListList testTuplesToDupletList)\n\n-- Итоговая проверка эквивалентности сетей\n#eval resultTuplesNetwork.map (·.toList)\n-- Ожидается результат:\n-- [[0, 0, 0], [1, 1, 2], [2, 4, 0], [3, 0, 5], [4, 1, 1], [0, 0, 0]]\n```\n\n## 6. NetworkLemmas.lean\n\n```lean\n/-\n NetworkLemmas.lean\n\n Леммы и теоремы о свойствах преобразований сетей.\n Lean 4 перевод NetworkLemmas.v (Rocq).\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport NetworkEquivalence\n\n-- Лемма о сохранении длины кортежей сети\ntheorem TupleOfReferencesDimensionPreserved {l : Nat} (t : TupleOfReferences l) :\n (TupleOfReferencesToReferenceList t).length = l := by\n simp [TupleOfReferencesToReferenceList]\n\n/-\n Лемма о взаимном обращении функций ReferenceListToTupleOfReferencesOption и TupleOfReferencesToReferenceList\n\n ReferenceListToTupleOfReferencesInverse доказывает, что каждый кортеж TupleOfReferences без потери данных\n может быть преобразован в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList и обратно в TupleOfReferences\n с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption.\n\n В формальном виде forall n: Nat, forall t: TupleOfReferences n,\n ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t говорит о том,\n что для всякого натурального числа n и каждого кортежа TupleOfReferences длины n,\n мы можем преобразовать TupleOfReferences в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList,\n затем обратно преобразовать результат в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption n,\n и в итоге получить тот же кортеж TupleOfReferences, что и в начале.\n\n Это свойство очень важно, потому что оно гарантирует,\n что эти две функции образуют обратную пару на множестве преобразуемых кортежей TupleOfReferences и ReferenceList.\n Когда вы применяете обе функции к значениям в этом множестве, вы в итоге получаете исходное значение.\n Это означает, что никакая информация не теряется при преобразованиях,\n так что можно свободно конвертировать между TupleOfReferences и ReferenceList,\n если это требуется в реализации или доказательствах.\n-/\ntheorem ReferenceListToTupleOfReferencesInverse (n : Nat) (t : TupleOfReferences n) :\n ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = some t := by\n simp [ReferenceListToTupleOfReferencesOption, TupleOfReferencesToReferenceList]\n congr 1\n\n/-\n Теорема обёртывания и восстановления сети кортежей:\n\n Пусть дана сеть кортежей длины n, обозначенная как Nⁿ : Reference → Tⁿ.\n Определим операцию отображения этой сети в сеть списков ссылок N^{list} : Reference → ReferenceList,\n где ReferenceList = {(∅,∅) | (l, ll), l ∈ Reference, ll ∈ ReferenceList}.\n Затем определим обратное отображение из сети списков ссылок обратно\n в сеть кортежей длины n.\n\n Теорема утверждает:\n\n Для любой сети кортежей длины n, Nⁿ, применение операции преобразования\n в сеть списков ссылок и обратное преобразование обратно\n в сеть кортежей длины n обеспечивает восстановление исходной сети Nⁿ.\n Иначе говоря:\n\n ∀ Nⁿ : Reference → Tⁿ, обратно(вперёд(Nⁿ)) = Nⁿ.\n-/\ntheorem TupleFunctionEquivalenceAfterTransforms {n : Nat} (anet : NetworkTupleFunction n) :\n TupleFunctionEquivalence anet\n (fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n ((TupleFunctionToReferenceListFunction anet) id) with\n | some t => t\n | none => anet id) := by\n intro id\n simp [TupleFunctionToReferenceListFunction]\n rw [ReferenceListToTupleOfReferencesInverse]\n\n-- Лемма о сохранении длины списков ReferenceList в сети дуплетов\ntheorem ReferenceListDimensionPreserved (offset : Nat) (np : ReferenceList) :\n np.length = (ReferenceListToDupletList_ offset np).length := by\n induction np generalizing offset with\n | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n | cons n np' ih =>\n cases np' with\n | nil => simp [ReferenceListToDupletList_]\n | cons m np'' =>\n simp [ReferenceListToDupletList_]\n exact ih (offset + 1)\n```\n\n## 7. SequenceDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n SequenceDefinitions.lean - Определение последовательностей в терминах связей.\n\n Последовательность — это вложенная структура связей-дуплетов,\n хранимая в сети. Последовательность идентифицируется\n ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов.\n\n Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это элементы последовательности (ссылки).\n\n Пример: [1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))\n Хранится в сети как:\n (5: 1, 2) — дуплет для пары (1, 2)\n (6: 3, 4) — дуплет для пары (3, 4)\n (7: 5, 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n Последовательность = ссылка 7\n\n В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n (5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)\n\n Другие варианты:\n [1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n [1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n\n Адаптировано из: https://github.com/linksplatform/Documentation/tree/main/doc/LinksTheoryManuscriptDraft/05%20Sequences\n См. также: https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\n\n-- * Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети\n\n/-- Последовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов,\n хранимого в сети. Это не отдельный тип — это просто Reference. -/\nabbrev LinkSequence := Reference\n\n-- * Вспомогательное дерево для построения последовательностей\n\n/-- LinkTree — промежуточная структура для алгоритмов построения деревьев.\n Конечный результат всегда записывается в сеть дуплетов. -/\ninductive LinkTree where\n | Leaf : Reference → LinkTree\n | Node : LinkTree → LinkTree → LinkTree\n deriving Repr\n\n-- * Запись дерева в сеть дуплетов\n\n/-- Запись дерева в сеть дуплетов.\n Каждый узел Node записывается как дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это элементы последовательности (не записываются как отдельные дуплеты).\n Возвращает пару: (сеть дуплетов, следующее свободное смещение). -/\ndef TreeToDupletList_ : LinkTree → Nat → NetworkDupletList × Nat\n | .Leaf _, offset => ([], offset)\n | .Node l r, offset =>\n let left_root := match l with | .Leaf x => x | .Node _ _ => offset + 1\n let (left_net, left_next) := TreeToDupletList_ l (offset + 1)\n let right_root := match r with | .Leaf x => x | .Node _ _ => left_next\n let (right_net, right_next) := TreeToDupletList_ r left_next\n ((left_root, right_root) :: left_net ++ right_net, right_next)\n\ndef TreeToDupletList (t : LinkTree) (offset : Nat) : NetworkDupletList :=\n (TreeToDupletList_ t offset).1\n\n/-- Получение ссылки на корень дерева (= последовательность) -/\ndef TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : Nat) : LinkSequence :=\n match t with\n | .Leaf x => x\n | .Node _ _ => offset\n\n-- Получение листьев дерева (элементов последовательности) слева направо\ndef TreeToList : LinkTree → List Reference\n | .Leaf x => [x]\n | .Node l r => TreeToList l ++ TreeToList r\n\n-- * Алгоритмы создания последовательностей\n\n/-- Правая лестница: (1, (2, (3, 4)))\n Каждый следующий элемент вкладывается вправо. -/\ndef ListToRightStaircase : List Reference → Option LinkTree\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | x :: rest =>\n match ListToRightStaircase rest with\n | none => none\n | some t => some (.Node (.Leaf x) t)\n\n/-- Левая лестница: (((1, 2), 3), 4)\n Каждый следующий элемент вкладывается влево. -/\ndef ListToLeftStaircase_ : LinkTree → List Reference → LinkTree\n | acc, [] => acc\n | acc, x :: rest => ListToLeftStaircase_ (.Node acc (.Leaf x)) rest\n\ndef ListToLeftStaircase : List Reference → Option LinkTree\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | x :: rest => some (ListToLeftStaircase_ (.Leaf x) rest)\n\n/-- Сбалансированный вариант: ((1, 2), (3, 4))\n Список делится пополам, каждая половина рекурсивно превращается в дерево.\n Адаптировано из BalancedVariantConverter.\n Использует fuel-параметр для гарантии завершения. -/\ndef ListToBalancedTree (l : List Reference) (fuel : Nat := l.length + 1) : Option LinkTree :=\n match fuel with\n | 0 => none\n | fuel' + 1 =>\n match l with\n | [] => none\n | [x] => some (.Leaf x)\n | _ =>\n let mid := l.length / 2\n let left_part := l.take mid\n let right_part := l.drop mid\n match ListToBalancedTree left_part fuel', ListToBalancedTree right_part fuel' with\n | some lt, some rt => some (.Node lt rt)\n | _, _ => none\n\n-- * Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень\n\n/-- Преобразование списка в последовательность (ссылку на корень) и сеть -/\ndef ListToSequence (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSequence × NetworkDupletList) :=\n match ListToBalancedTree l with\n | none => none\n | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n\n/-- Получение элемента списка по индексу с значением по умолчанию -/\ndef listGetD (l : List α) (n : Nat) (default : α) : α :=\n match l, n with\n | [], _ => default\n | x :: _, 0 => x\n | _ :: rest, n + 1 => listGetD rest n default\n\n/-- Чтение последовательности из сети дуплетов -/\ndef ReadSequence_ (anet : NetworkDupletList) (root : Reference) (fuel : Nat)\n : List Reference :=\n match fuel with\n | 0 => []\n | fuel' + 1 =>\n if root < anet.length then\n let d := listGetD anet root (0, 0)\n ReadSequence_ anet d.1 fuel' ++ ReadSequence_ anet d.2 fuel'\n else\n [root]\n\ndef ReadSequence (anet : NetworkDupletList) (root : LinkSequence) : List Reference :=\n ReadSequence_ anet root (anet.length + 1)\n\n-- * Примеры\n\n-- Пример: [1, 2, 3, 4] — сбалансированное дерево, записанное в сеть\n#eval ListToSequence [1, 2, 3, 4] 5\n-- Ожидается: some (5, [(6, 7), (1, 2), (3, 4)])\n-- Последовательность = ссылка 5\n-- (5: 6, 7) — корень, указывает на поддеревья 6 и 7\n-- (6: 1, 2) — левое поддерево\n-- (7: 3, 4) — правое поддерево\n\n-- Пример: правая лестница\n#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]\n return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n\n-- Пример: левая лестница\n#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]\n return (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n\n-- Все три варианта содержат одни и те же элементы\n#eval do let t ← ListToBalancedTree [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n#eval do let t ← ListToRightStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n#eval do let t ← ListToLeftStaircase [1, 2, 3, 4]; return TreeToList t -- [1, 2, 3, 4]\n\n-- Пустая последовательность\n#eval ListToSequence ([] : List Reference) 5\n-- Ожидается: none\n\n-- Последовательность из одного элемента\n#eval ListToSequence [42] 5\n-- Ожидается: some (42, []) — лист не создаёт дуплетов, сама ссылка 42 и есть последовательность\n```\n\n## 8. SetDefinitions.lean\n\n```lean\n/-\n SetDefinitions.lean - Определение множеств в терминах последовательностей связей.\n\n Множество определяется как последовательность связей-дуплетов,\n листья которой образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n\n Как и последовательность, множество идентифицируется ссылкой (Reference)\n на корень дерева в сети.\n\n Это ключевой шаг: имея последовательности, определённые через связи-дуплеты,\n мы теперь определяем множества как особый вид последовательностей.\n Таким образом, множества также выражены исключительно через связи.\n-/\nimport NetworkDefinitions\nimport NetworkConversions\nimport SequenceDefinitions\nimport SetSequenceEquivalence\n\nopen SetSequenceEquivalence\n\n-- * Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей\n\n/-- Множество ссылок — это ссылка (Reference) на корень дерева связей\n в сети, листья которого образуют строго возрастающий\n список без дубликатов. Как и последовательность, множество — это Reference. -/\nabbrev LinkSet := Reference\n\n-- Предикат: является ли дерево связей корректным множеством\ndef IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s)\n\n-- Множество из одного элемента — ссылка на сам элемент\ndef SingletonSet (value : Reference) : LinkSet := value\n\n/-- Преобразование списка ссылок в множество: сортировка, удаление дубликатов,\n построение сбалансированного дерева и запись в сеть.\n Возвращает ссылку на корень (= множество) и сеть дуплетов. -/\ndef ListToSet (l : List Reference) (offset : Nat)\n : Option (LinkSet × NetworkDupletList) :=\n let sorted := toOrderedUnique l\n match ListToBalancedTree sorted with\n | none => none\n | some t => some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n\n-- Принадлежность элемента множеству (проверка через дерево)\ndef InSetTree (x : Reference) (s : LinkTree) : Prop :=\n x ∈ TreeToList s\n\n-- Подмножество: s1 ⊆ s2 (через деревья)\ndef IsSubsetTree (s1 s2 : LinkTree) : Prop :=\n ∀ x, InSetTree x s1 → InSetTree x s2\n\n-- * Теорема: toOrderedUnique всегда содержит упорядоченные уникальные элементы\n\ntheorem ListToSet_elements_valid (l : List Reference) :\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique l) := by\n exact toOrderedUnique_is_ascending l\n\n-- Элемент принадлежит множеству тогда и только тогда, когда он принадлежит исходному списку\ntheorem ListToSet_membership (x : Reference) (l : List Reference) :\n x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n exact mem_toOrderedUnique x l\n\n-- * Примеры\n\n-- Создание множества из списка с дубликатами\n#eval ListToSet [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3] 10\n-- Множество {1, 2, 3, 4, 5, 6, 9} в сети\n\n-- Множество из одного элемента\n#eval SingletonSet 42\n```\n\n## 9. SetSequenceEquivalence.lean\n\n```lean\n/-\n SetSequenceEquivalence.lean - Формальное доказательство того, что конечное множество\n эквивалентно упорядоченной последовательности с уникальными элементами.\n\n Основная теорема: Для любого конечного множества натуральных чисел существует\n единственная строго возрастающая последовательность (список без дубликатов,\n отсортированный по возрастанию), содержащая в точности те же элементы.\n\n Адаптировано из: https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence\n Полные доказательства см. в Rocq-версии: SetSequenceEquivalence.v\n-/\n\nnamespace SetSequenceEquivalence\n\n/-- Список является строго возрастающим, если каждый элемент строго меньше следующего -/\ndef StrictlyAscending : List Nat → Prop\n | [] => True\n | [_] => True\n | x :: y :: rest => x < y ∧ StrictlyAscending (y :: rest)\n\n/-- Список не содержит дубликатов -/\ndef NoDuplicates : List Nat → Prop\n | [] => True\n | x :: rest => x ∉ rest ∧ NoDuplicates rest\n\n/-- Упорядоченная уникальная последовательность — это строго возрастающий список -/\ndef IsOrderedUniqueSequence (l : List Nat) : Prop :=\n StrictlyAscending l\n\n/-- Вставка элемента в отсортированный список с сохранением порядка -/\ndef insertSorted (x : Nat) : List Nat → List Nat\n | [] => [x]\n | y :: rest =>\n if x < y then x :: y :: rest\n else if x = y then y :: rest\n else y :: insertSorted x rest\n\n/-- Сортировка списка в строго возрастающем порядке (с удалением дубликатов) -/\ndef toOrderedUnique : List Nat → List Nat\n | [] => []\n | x :: rest => insertSorted x (toOrderedUnique rest)\n\n/-- Строго возрастающий список не содержит дубликатов.\n Доказательство: в строго возрастающем списке x < y < z < ...,\n каждый элемент строго меньше всех последующих, поэтому не может повторяться.\n Полное формальное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem strictly_ascending_implies_no_dup (l : List Nat)\n (h : StrictlyAscending l) : NoDuplicates l := by\n sorry\n\n/-- insertSorted сохраняет свойство строгого возрастания.\n Доказательство: разбор случаев по положению вставляемого элемента\n относительно текущего: x < y (вставляем перед), x = y (пропускаем),\n x > y (рекурсия в хвост). Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem insertSorted_preserves_ascending (x : Nat) (l : List Nat)\n (h : StrictlyAscending l) : StrictlyAscending (insertSorted x l) := by\n sorry\n\n/-- toOrderedUnique выдаёт строго возрастающие списки -/\ntheorem toOrderedUnique_is_ascending (l : List Nat) :\n StrictlyAscending (toOrderedUnique l) := by\n induction l with\n | nil => simp [toOrderedUnique, StrictlyAscending]\n | cons x rest ih =>\n simp only [toOrderedUnique]\n exact insertSorted_preserves_ascending x (toOrderedUnique rest) ih\n\n/-- Принадлежность элемента сохраняется при insertSorted.\n Доказательство: y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l.\n Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem mem_insertSorted (x y : Nat) (l : List Nat) :\n y ∈ insertSorted x l ↔ y = x ∨ y ∈ l := by\n sorry\n\n/-- Принадлежность элемента сохраняется при toOrderedUnique.\n Доказательство: индукция по списку с использованием mem_insertSorted.\n Полное доказательство см. в Rocq-версии. -/\ntheorem mem_toOrderedUnique (x : Nat) (l : List Nat) :\n x ∈ toOrderedUnique l ↔ x ∈ l := by\n sorry\n\n/-\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности\n\n Для любого списка (представляющего мультимножество) существует строго\n возрастающий список, содержащий в точности те же элементы (как множество).\n-/\n\n/-- Основная теорема: Каждый список может быть преобразован в упорядоченную уникальную\n последовательность с теми же элементами -/\ntheorem set_sequence_equivalence (l : List Nat) :\n ∃ l' : List Nat,\n IsOrderedUniqueSequence l' ∧\n (∀ x, x ∈ l' ↔ x ∈ l) :=\n ⟨toOrderedUnique l, toOrderedUnique_is_ascending l, fun x => mem_toOrderedUnique x l⟩\n\n/-- Следствие: Упорядоченная уникальная последовательность не содержит дубликатов -/\ntheorem ordered_unique_has_no_dup (l : List Nat) :\n NoDuplicates (toOrderedUnique l) :=\n strictly_ascending_implies_no_dup _ (toOrderedUnique_is_ascending l)\n\nend SetSequenceEquivalence\n\n-- Проверки верификации\n#check SetSequenceEquivalence.set_sequence_equivalence\n#check SetSequenceEquivalence.ordered_unique_has_no_dup\n```\n\n## 10. lakefile.lean\n\n```lean\nimport Lake\nopen Lake DSL\n\npackage «meta-theory» where\n -- Meta-theory of links formal proofs package\n\n@[default_target]\nlean_lib «meta-theory» where\n roots := #[\n `NetworkDefinitions,\n `NetworkConversions,\n `NetworkEquivalence,\n `NetworkExamples,\n `NetworkLemmas,\n `SetSequenceEquivalence,\n `SequenceDefinitions,\n `SetDefinitions,\n `MetaDefinitions\n ]\n```\n\n## 11. lean-toolchain\n\n```\nleanprover/lean4:v4.28.0\n```\n\nAll files have been read in their complete contents. These files form a formal proof library in Lean 4 implementing the meta-theory of links with definitions, conversions, and equivalences between different network representations." | |
| } | |
| ], | |
| "totalDurationMs": 116330, | |
| "totalTokens": 53465, | |
| "totalToolUseCount": 11, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 7, | |
| "cache_creation_input_tokens": 20877, | |
| "cache_read_input_tokens": 16103, | |
| "output_tokens": 16478, | |
| "server_tool_use": { | |
| "web_search_requests": 0, | |
| "web_fetch_requests": 0 | |
| }, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 20877 | |
| }, | |
| "inference_geo": "", | |
| "iterations": [], | |
| "speed": "standard" | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:17.877Z] [INFO] { | |
| "type": "system", | |
| "subtype": "task_notification", | |
| "task_id": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "status": "completed", | |
| "output_file": "", | |
| "summary": "Read all Rocq source files", | |
| "usage": { | |
| "total_tokens": 41387, | |
| "tool_uses": 10, | |
| "duration_ms": 136847 | |
| }, | |
| "uuid": "43111664-fa74-4219-8c1f-9ea47f410742", | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:17.880Z] [INFO] { | |
| "type": "user", | |
| "message": { | |
| "role": "user", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "tool_use_id": "toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w", | |
| "type": "tool_result", | |
| "content": "<persisted-output>\nOutput too large (51.5KB). Full output saved to: /workspace/.claude/projects/-tmp-gh-issue-solver-1775077760443/c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749/tool-results/toolu_018YGB8tJjbHQEwhYJVoDz6w.json\n\nPreview (first 2KB):\n[\n {\n \"type\": \"text\",\n \"text\": \"Here are the complete contents of all 10 Rocq source files:\\n\\n## 1. MetaDefinitions.v\\n\\n```coq\\n(**\\n MetaDefinitions.v - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\\n терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\\n определены в терминах связей.\\n\\n Этот файл замыкает цикл определений:\\n 1. Ссылки (Reference) определены как натуральные числа (ℕ₀)\\n 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\\n 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\\n 4. Теперь мы переопределяем ссылки через множества и последовательности\\n\\n Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\\n начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\\n что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\\n*)\\n\\nRequire Import PeanoNat.\\nRequire Import Coq.Init.Nat.\\nRequire Import List.\\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\\nImport ListNotations.\\nRequire Import NetworkDefinitions.\\nRequire Import NetworkConversions.\\nRequire Import SequenceDefinitions.\\nRequire Import SetDefinitions.\\nRequire Import SetSequenceEquivalence.\\n\\n(** * Мета-определения: ссылки через последовательности и множества *)\\n\\n(**\\n Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\\n определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\\n в сети.\\n\\n В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\\n В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\\n где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\\n\\n Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\\n через мета-ссылки — цикл замкнут.\\n*)\\n\\n(** Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей *)\\nDefinition MetaReference := Reference.\\n\\n(** Мета-пространство ссылок: множество всех допустимых мета-ссылок,\\n представленное как ссылка на корень дерева в сети *)\\nDefinition MetaR\n...\n</persisted-output>" | |
| } | |
| ] | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "11b5d4ea-595b-4a86-a3f1-395cd0334ae9", | |
| "timestamp": "2026-04-01T21:13:17.876Z", | |
| "tool_use_result": { | |
| "status": "completed", | |
| "prompt": "Read ALL the following Rocq source files and return their complete contents. Do NOT summarize - return the full contents of each file:\n1. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/MetaDefinitions.v\n2. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkDefinitions.v\n3. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkConversions.v\n4. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkEquivalence.v\n5. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkExamples.v\n6. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/NetworkLemmas.v\n7. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SequenceDefinitions.v\n8. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetDefinitions.v\n9. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/SetSequenceEquivalence.v\n10. /tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/src/rocq/_CoqProject\n\nReport all contents fully so I can check consistency between the article and code.", | |
| "agentId": "ad5e6f526d7ec9966", | |
| "agentType": "Explore", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Here are the complete contents of all 10 Rocq source files:\n\n## 1. MetaDefinitions.v\n\n```coq\n(**\n MetaDefinitions.v - Теория связей как мета-теория: переопределение базовых\n терминов теории связей через последовательности и множества, которые сами\n определены в терминах связей.\n\n Этот файл замыкает цикл определений:\n 1. Ссылки (Reference) определены как натуральные числа (ℕ₀)\n 2. Последовательности определены как деревья связей-дуплетов в сети\n 3. Множества определены как упорядоченные уникальные последовательности связей\n 4. Теперь мы переопределяем ссылки через множества и последовательности\n\n Это демонстрирует, что теория связей может определять свои собственные\n начальные термины в терминах структур, построенных из связей,\n что делает её мета-теорией — теорией, определяющей саму себя.\n*)\n\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\nRequire Import SequenceDefinitions.\nRequire Import SetDefinitions.\nRequire Import SetSequenceEquivalence.\n\n(** * Мета-определения: ссылки через последовательности и множества *)\n\n(**\n Мета-ссылка (MetaReference) — это элемент множества ссылок,\n определённого как упорядоченное уникальное дерево связей-дуплетов\n в сети.\n\n В исходном определении: Reference := ℕ₀ (натуральное число)\n В мета-определении: MetaReference — это лист дерева, хранимого в сети,\n где LinkSet — это Reference (ссылка на корень дерева в сети).\n\n Таким образом, мета-ссылка определена через связи, которые определены\n через мета-ссылки — цикл замкнут.\n*)\n\n(** Мета-ссылка: элемент множества, определённого через деревья связей *)\nDefinition MetaReference := Reference.\n\n(** Мета-пространство ссылок: множество всех допустимых мета-ссылок,\n представленное как ссылка на корень дерева в сети *)\nDefinition MetaReferenceSpace := LinkSet.\n\n(** Мета-дуплет: пара мета-ссылок — это связь-дуплет *)\nDefinition MetaDuplet := prod MetaReference MetaReference.\n\n(** Мета-сеть: функция из мета-ссылок в мета-дуплеты *)\nDefinition MetaNetwork := MetaReference -> MetaDuplet.\n\n(** Мета-сеть в виде последовательности мета-дуплетов *)\nDefinition MetaNetworkList := list MetaDuplet.\n\n(**\n Ключевая конструкция: определение множества мета-ссылок\n через деревья связей-дуплетов в сети.\n\n Мы берём множество натуральных чисел {0, 1, 2, ..., n} и\n представляем его как LinkSet — ссылку на корень дерева в сети,\n листья которого образуют упорядоченную уникальную последовательность.\n*)\n\n(** Создание списка мета-ссылок заданного размера *)\nFixpoint makeMetaReferenceSpace_ (n : nat) : list Reference :=\n match n with\n | 0 => [0]\n | S n' => makeMetaReferenceSpace_ n' ++ [S n']\n end.\n\n(** Создание мета-пространства ссылок — множество в сети *)\nDefinition MakeMetaReferenceSpace (size : nat) (offset : nat)\n : option (MetaReferenceSpace * NetworkDupletList) :=\n ListToSet (makeMetaReferenceSpace_ size) offset.\n\n(** * Определение мета-сети через последовательности *)\n\n(** Преобразование мета-сети в сеть дуплетов *)\nDefinition MetaNetworkToDupletList (net : MetaNetworkList) : NetworkDupletList :=\n net.\n\n(**\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА МЕТА-ТЕОРИИ:\n\n Любая мета-сеть (определённая через последовательности и множества,\n которые определены через связи-дуплеты) может быть представлена как обычная\n сеть дуплетов.\n\n Это формально показывает, что мета-определения совместимы с исходными:\n теория связей может определять свои термины через себя без противоречий.\n*)\nTheorem meta_network_is_duplet_network :\n forall (net : MetaNetworkList),\n MetaNetworkToDupletList net = net.\nProof.\n intro net.\n unfold MetaNetworkToDupletList.\n reflexivity.\nQed.\n\n(** Мета-пространство ссылок содержит упорядоченные уникальные элементы *)\nTheorem meta_reference_space_elements_valid : forall (size : nat),\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique (makeMetaReferenceSpace_ size)).\nProof.\n intro size.\n apply toOrderedUnique_is_ascending.\nQed.\n\n(** * Демонстрация цикла определений *)\n\n(**\n Цикл определений теории связей как мета-теории:\n\n Уровень 0 (базовый):\n Reference := ℕ₀\n Duplet := Reference × Reference\n Network := Reference → Duplet\n\n Уровень 1 (последовательности через связи):\n LinkSequence := Reference (ссылка на корень дерева дуплетов в сети)\n Дерево дуплетов хранится в NetworkDupletList\n Варианты: сбалансированный, левая/правая лестница\n\n Уровень 2 (множества через последовательности):\n LinkSet := Reference (ссылка на корень, с инвариантом IsOrderedUniqueSequence на листьях)\n\n Уровень 3 (мета-определения через множества):\n MetaReference := Reference\n MetaDuplet := MetaReference × MetaReference\n MetaNetwork := MetaReference → MetaDuplet\n\n Уровень 3 структурно идентичен Уровню 0,\n но определён через конструкции Уровней 1 и 2,\n которые сами определены через конструкции Уровня 0.\n\n Это замыкает цикл: теория связей определяет себя через себя.\n\n Все мета-термины описываются через связи:\n - Ссылка (Reference) — это связь нулевой размерности: r ≡ (r, ()),\n поскольку при n = 0 кортеж T₀ = R⁰ пуст, и L = R × T₀ ≡ R.\n - MetaReference — это связь произвольной размерности с самоссылкой.\n - MetaDuplet — это двумерная связь (пара мета-ссылок).\n - MetaNetwork — это связь связей (последовательность, которая сама является связью).\n\n Таким образом, все термины теории связей описываются как связи —\n термин, введённый в самой теории. Теория полностью самодостаточна.\n*)\n\n(** Пример: создание мета-пространства из 5 ссылок *)\nCompute MakeMetaReferenceSpace 4 10.\n(* Множество {0, 1, 2, 3, 4} в виде дуплетов в сети *)\n\n(** Пример: создание мета-сети *)\nDefinition exampleMetaNetwork : MetaNetworkList :=\n [(1, 2); (2, 3); (3, 1)].\n\n(** Преобразование мета-сети в дуплеты *)\nCompute MetaNetworkToDupletList exampleMetaNetwork.\n(* Ожидается: [(1, 2), (2, 3), (3, 1)] — структурно идентично исходной сети *)\n\n(** * Проверки верификации *)\n\nCheck meta_network_is_duplet_network.\nCheck meta_reference_space_elements_valid.\n\n(** Все мета-определения успешно верифицированы! *)\n```\n\n## 2. NetworkDefinitions.v\n\n```coq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\n\n(* Ссылка (Reference) — уникальный идентификатор кортежа: R ⊆ ℕ₀ *)\n(* Ссылка также является связью нулевой размерности: при n = 0 связь L = R × T₀ ≡ R,\n поэтому r ≡ (r, ()), и множество ссылок R является подмножеством множества связей L. *)\nDefinition Reference := nat.\n\n(* Значение Reference по умолчанию: ноль *)\nDefinition ReferenceDefault : Reference := 0.\n\n(* Множество кортежей ссылок длины n ∈ ℕ₀: TupleOfReferences ⊆ Rⁿ *)\nDefinition TupleOfReferences (n : nat) := t Reference n.\n\n(* Значение TupleOfReferences по умолчанию *)\nDefinition TupleOfReferencesDefault (n : nat) : TupleOfReferences n := Vector.const ReferenceDefault n.\n\n(* Множество всех связей: Link = Reference × TupleOfReferences\n Link (связь) — это пара из ссылки и кортежа ссылок *)\nDefinition Link (n : nat) := prod Reference (TupleOfReferences n).\n\n(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) из семейства функций {Nⁿ : Reference → TupleOfReferences} *)\nDefinition NetworkTupleFunction (n : nat) := Reference -> TupleOfReferences n.\n\n(* Сеть кортежей длины n (или n-мерная сеть) в виде последовательности *)\nDefinition NetworkTupleList (n : nat) := list (TupleOfReferences n).\n\n(* Список ссылок: ReferenceList ⊆ List(R) *)\nDefinition ReferenceList := list Reference.\n\n(* Сеть списков ссылок: N^{list} : Reference → ReferenceList *)\nDefinition NetworkReferenceListFunction := Reference -> ReferenceList.\n\n(* Сеть списков ссылок в виде последовательности списков ссылок *)\nDefinition NetworkReferenceListList := list ReferenceList.\n\n(* Дуплет ссылок: упорядоченная пара (Reference, Reference).\n В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n дуплет записывается как (id: from to), например (3: 1 2) *)\nDefinition Duplet := prod Reference Reference.\n\n(* Значение Duplet по умолчанию: пара из двух ReferenceDefault, используется для обозначения пустого дуплета *)\nDefinition DupletDefault : Duplet := (ReferenceDefault, ReferenceDefault).\n\n(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть): N² : Reference → Reference² *)\nDefinition NetworkDupletFunction := Reference -> Duplet.\n\n(* Сеть дуплетов (или двумерная сеть) в виде последовательности дуплетов *)\nDefinition NetworkDupletList := list Duplet.\n\n(** * Сеть всех сетей *)\n\n(**\n Сеть всех сетей (Ω) — пространство, в котором каждая возможная сеть\n произвольной размерности и размера получает уникальную ссылку.\n\n 𝒩 = ⋃_{n ∈ ℕ₀} ⋃_{s ∈ ℕ₀} {Nⁿ размера s}\n Ω: R → 𝒩\n\n Поскольку в Rocq мы не можем напрямую определить тип, параметризованный\n произвольным n на уровне значений, мы представляем элемент 𝒩 как запись\n (размерность, список кортежей переменной длины), используя списки ссылок\n для представления кортежей произвольной размерности.\n*)\n\n(* Элемент сети произвольной размерности: пара (размерность, список кортежей).\n Кортеж переменной длины представлен как ReferenceList *)\nRecord AnyNetwork := mkAnyNetwork {\n dimension : nat;\n tuples : list ReferenceList\n}.\n\n(* Сеть всех сетей: отображение ссылок на сети произвольной размерности и размера *)\n(* Ω: R → 𝒩 *)\nDefinition NetworkOfAllNetworks := Reference -> AnyNetwork.\n\n(* Сеть всех сетей в виде последовательности (для конечного фрагмента) *)\nDefinition NetworkOfAllNetworksList := list AnyNetwork.\n\n(* Пустая сеть нулевой размерности и размера — наименьший элемент 𝒩 *)\nDefinition emptyNetwork : AnyNetwork := mkAnyNetwork 0 nil.\n\n(* Размер сети (количество кортежей) *)\nDefinition anyNetworkSize (net : AnyNetwork) : nat :=\n length (tuples net).\n\n(* Проверка корректности: все кортежи имеют длину, равную размерности *)\nDefinition anyNetworkIsWellFormed (net : AnyNetwork) : bool :=\n forallb (fun t => Nat.eqb (length t) (dimension net)) (tuples net).\n\n(* Пример: представление дуплетной сети N² размера 3 как элемента 𝒩 *)\nDefinition exampleAnyNetwork : AnyNetwork :=\n mkAnyNetwork 2 ((cons 1 (cons 1 nil)) :: (cons 2 (cons 2 nil)) :: (cons 1 (cons 2 nil)) :: nil).\n```\n\n## 3. NetworkConversions.v\n\n```coq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\n\n(* Функция преобразования TupleOfReferences в ReferenceList *)\nFixpoint TupleOfReferencesToReferenceList {n : nat} (v : TupleOfReferences n) : ReferenceList :=\n match v with\n | Vector.nil _ => List.nil\n | Vector.cons _ h _ t => List.cons h (TupleOfReferencesToReferenceList t)\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleFunction в NetworkReferenceListFunction *)\nDefinition TupleFunctionToReferenceListFunction {n : nat} (a: NetworkTupleFunction n) : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => TupleOfReferencesToReferenceList (a id).\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkReferenceListList *)\nDefinition TupleListToReferenceListList {n: nat} (net: NetworkTupleList n) : NetworkReferenceListList :=\n map TupleOfReferencesToReferenceList net.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences, возвращающая option *)\nFixpoint ReferenceListToTupleOfReferencesOption (n: nat) (p: ReferenceList) : option (TupleOfReferences n) :=\n match n, p with\n | 0, List.nil => Some (Vector.nil nat)\n | S n', List.cons f p' =>\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n' p' with\n | None => None\n | Some t => Some (Vector.cons nat f n' t)\n end\n | _, _ => None\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в TupleOfReferences с использованием TupleOfReferencesDefault *)\nDefinition ReferenceListToTupleOfReferences (n: nat) (p: ReferenceList) : TupleOfReferences n :=\n match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n p with\n | None => TupleOfReferencesDefault n\n | Some t => t\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListFunction в NetworkTupleFunction *)\nDefinition ReferenceListFunctionToTupleFunction { n: nat } (net: NetworkReferenceListFunction) : NetworkTupleFunction n :=\n fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (net id) with\n | Some t => t\n | None => TupleOfReferencesDefault n\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkTupleList *)\nDefinition ReferenceListListToTupleList {n: nat} (net : NetworkReferenceListList) : NetworkTupleList n :=\n map (ReferenceListToTupleOfReferences n) net.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList со смещением индексации *)\nFixpoint ReferenceListToDupletList_ (offset: nat) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n match np with\n | nil => nil\n | cons h nil => cons (h, offset) nil\n | cons h t => cons (h, S offset) (ReferenceListToDupletList_ (S offset) t)\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList в NetworkDupletList *)\nDefinition ReferenceListToDupletList (np: ReferenceList) : NetworkDupletList := ReferenceListToDupletList_ 0 np.\n\n(* Функция добавления ReferenceList в хвост NetworkDupletList *)\nDefinition AddReferenceListToDupletList (anet: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) : NetworkDupletList :=\n app anet (ReferenceListToDupletList_ (length anet) np).\n\n(* Функция отрезает голову N² и возвращает хвост начиная с offset *)\nFixpoint DupletListBehead (anet: NetworkDupletList) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n match offset with\n | 0 => anet\n | S n' =>\n match anet with\n | nil => nil\n | cons h t => DupletListBehead t n'\n end\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList с индексацией в начале NetworkDupletList начиная с offset *)\nFixpoint DupletListToReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat): ReferenceList :=\n match anet with\n | nil => nil\n | cons (x, next_index) tail_anet =>\n if offset =? index then\n cons x (DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) next_index)\n else\n DupletListToReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n end.\n\n(* Функция чтения ReferenceList из NetworkDupletList по индексу дуплета *)\nDefinition DupletListReadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : ReferenceList :=\n DupletListToReferenceList_ anet 0 index.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в ReferenceList начиная с головы списка сети *)\nDefinition DupletListToReferenceList (anet: NetworkDupletList) : ReferenceList := DupletListReadReferenceList anet 0.\n\n(*\n Теперь всё готово для преобразования сети вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList\n в сеть дуплетов N² : Reference → Reference².\n\n Данное преобразование можно делать по-разному: с сохранением исходных ссылок на кортежи\n либо с переиндексацией. Переиндексацию можно не делать, если написать дополнительную функцию для\n сети дуплетов, которая возвращает вложенную упорядоченную пару по её ссылке.\n*)\n\n(* Функция добавления NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\nFixpoint AddReferenceListListToDupletList (anetd: NetworkDupletList) (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n match anetl with\n | nil => anetd\n | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (AddReferenceListToDupletList anetd h) t\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkReferenceListList в NetworkDupletList *)\nDefinition ReferenceListListToDupletList (anetl: NetworkReferenceListList) : NetworkDupletList :=\n match anetl with\n | nil => nil\n | cons h t => AddReferenceListListToDupletList (ReferenceListToDupletList h) t\n end.\n\n(* Функция поиска ReferenceList в хвосте NetworkDupletList начинающемуся с offset по её порядковому номеру.\n Возвращает offset ReferenceList. *)\nFixpoint DupletListOffsetReferenceList_ (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) (index: nat) : nat :=\n match anet with\n | nil => offset + (length anet)\n | cons (_, next_index) tail_anet =>\n match index with\n | O => offset\n | S index' =>\n if offset =? next_index then\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index'\n else\n DupletListOffsetReferenceList_ tail_anet (S offset) index\n end\n end.\n\n(* Функция поиска ReferenceList в NetworkDupletList по её порядковому номеру. Возвращает offset ReferenceList. *)\nDefinition DupletListOffsetReferenceList (anet: NetworkDupletList) (index: nat) : nat :=\n DupletListOffsetReferenceList_ anet 0 index.\n\n(* Функция преобразования NetworkTupleList в NetworkDupletList *)\nDefinition TupleListToDupletList {n : nat} (anetv: NetworkTupleList n) : NetworkDupletList :=\n ReferenceListListToDupletList (TupleListToReferenceListList anetv).\n\n(*\n Теперь всё готово для преобразования сети дуплетов N² : Reference → Reference²\n в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList.\n\n Данное преобразование будем делать с сохранением исходных ссылок на кортежи.\n Переиндексацию можно не делать, потому что есть функция DupletListOffsetReferenceList для\n сети дуплетов, которая возвращает смещение вложенной УП по ссылке на неё.\n*)\n\n(* Функция отрезает первую ReferenceList из NetworkDupletList и возвращает хвост *)\nFixpoint DupletListBeheadReferenceList (anet: NetworkDupletList) (offset: nat) : NetworkDupletList :=\n match anet with\n | nil => nil\n | cons (_, next_index) tail_anet =>\n if offset =? next_index then (* конец ReferenceList *)\n tail_anet\n else (* ещё не конец ReferenceList *)\n DupletListBeheadReferenceList tail_anet (S offset)\n end.\n\n(* Функция преобразования ReferenceList и NetworkDupletList со смещения offset в NetworkReferenceListList *)\nFixpoint DupletListToReferenceListList_ (anetd: NetworkDupletList) (np: ReferenceList) (offset: nat) : NetworkReferenceListList :=\n match anetd with\n | nil => nil (* отбрасываем ReferenceList даже если она недостроена *)\n | cons (x, next_index) tail_anet =>\n if offset =? next_index then (* конец ReferenceList, переходим к следующей ReferenceList *)\n cons (app np (cons x nil)) (DupletListToReferenceListList_ tail_anet nil (S offset))\n else (* ещё не конец ReferenceList, парсим сеть дуплетов дальше *)\n DupletListToReferenceListList_ tail_anet (app np (cons x nil)) (S offset)\n end.\n\n(* Функция преобразования NetworkDupletList в NetworkReferenceListList *)\nDefinition DupletListToReferenceListList (anetd: NetworkDupletList) : NetworkReferenceListList :=\n DupletListToReferenceListList_ anetd nil ReferenceDefault.\n```\n\n## 4. NetworkEquivalence.v\n\n```coq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\n\n(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n anet1 и anet2 типа NetworkTupleFunction.\n\n Данный предикат описывает свойство «эквивалентности» для таких сетей.\n Он утверждает, что anet1 и anet2 считаются «эквивалентными», если для каждой ссылки id кортеж,\n связанный с id в anet1, точно совпадает с кортежем, связанным с тем же id в anet2.\n*)\nDefinition TupleFunctionEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleFunction n) (anet2: NetworkTupleFunction n) : Prop :=\n forall id, anet1 id = anet2 id.\n\n(* Предикат эквивалентности двух сетей кортежей длины n,\n anet1 и anet2 типа NetworkTupleList.\n*)\nDefinition TupleListEquivalence {n: nat} (anet1: NetworkTupleList n) (anet2: NetworkTupleList n) : Prop :=\n anet1 = anet2.\n\n(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletFunction *)\nDefinition DupletFunctionEquivalence (anet1: NetworkDupletFunction) (anet2: NetworkDupletFunction) : Prop := forall id, anet1 id = anet2 id.\n\n(* Предикат эквивалентности для сетей дуплетов NetworkDupletList *)\nDefinition DupletListEquivalence (anet1: NetworkDupletList) (anet2: NetworkDupletList) : Prop := anet1 = anet2.\n```\n\n## 5. NetworkExamples.v\n\n```coq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\n\n(* Нотация записи списков *)\nNotation \"{ }\" := (nil) (at level 0).\nNotation \"{ x , .. , y }\" := (cons x .. (cons y nil) ..) (at level 0).\n\n(* Трёхмерная сеть *)\nDefinition complexExampleNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n fun id => match id with\n | 0 => [0; 0; 0]\n | 1 => [1; 1; 2]\n | 2 => [2; 4; 0]\n | 3 => [3; 0; 5]\n | 4 => [4; 1; 1]\n | S _ => [0; 0; 0]\n end.\n\n(* Кортежи ссылок *)\nDefinition exampleTuple0 : TupleOfReferences 0 := [].\nDefinition exampleTuple1 : TupleOfReferences 1 := [0].\nDefinition exampleTuple4 : TupleOfReferences 4 := [3; 2; 1; 0].\n\n(* Преобразование кортежей ссылок во вложенные упорядоченные пары (списки) *)\nDefinition nestedPair0 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple0.\nDefinition nestedPair1 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple1.\nDefinition nestedPair4 := TupleOfReferencesToReferenceList exampleTuple4.\n\nCompute nestedPair0. (* Ожидается результат: { } *)\nCompute nestedPair1. (* Ожидается результат: {0} *)\nCompute nestedPair4. (* Ожидается результат: {3, 2, 1, 0} *)\n\n(* Вычисление значений преобразованной функции трёхмерной сети *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 0. (* Ожидается результат: {0, 0, 0} *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 1. (* Ожидается результат: {1, 1, 2} *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 2. (* Ожидается результат: {2, 4, 0} *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 3. (* Ожидается результат: {3, 0, 5} *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 4. (* Ожидается результат: {4, 1, 1} *)\nCompute (TupleFunctionToReferenceListFunction complexExampleNetwork) 5. (* Ожидается результат: {0, 0, 0} *)\n\n(* Сеть вложенных упорядоченных пар *)\nDefinition testPairsNetwork : NetworkReferenceListFunction :=\n fun id => match id with\n | 0 => {5, 0, 8}\n | 1 => {7, 1, 2}\n | 2 => {2, 4, 5}\n | 3 => {3, 1, 5}\n | 4 => {4, 2, 1}\n | S _ => {0, 0, 0}\n end.\n\n(* Преобразованная сеть вложенных УП в трёхмерную сеть (размерность должна совпадать) *)\nDefinition testTuplesNetwork : NetworkTupleFunction 3 :=\n ReferenceListFunctionToTupleFunction testPairsNetwork.\n\n(* Вычисление значений преобразованной функции сети вложенных УП *)\nCompute testTuplesNetwork 0. (* Ожидается результат: [5; 0; 8] *)\nCompute testTuplesNetwork 1. (* Ожидается результат: [7; 1; 2] *)\nCompute testTuplesNetwork 2. (* Ожидается результат: [2; 4; 5] *)\nCompute testTuplesNetwork 3. (* Ожидается результат: [3; 1; 5] *)\nCompute testTuplesNetwork 4. (* Ожидается результат: [4; 2; 1] *)\nCompute testTuplesNetwork 5. (* Ожидается результат: [0; 0; 0] *)\n\n(* Преобразование вложенных УП в сеть дуплетов *)\nCompute ReferenceListToDupletList { 121, 21, 1343 }.\n(* Должно вернуть: {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)} *)\n\n(* Добавление вложенных УП в сеть дуплетов *)\nCompute AddReferenceListToDupletList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)} {12, 23, 34}.\n(* Ожидается результат: {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} *)\n\n(* Преобразование сети дуплетов во вложенные УП *)\nCompute DupletListToReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2)}.\n(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n\nCompute DupletListToReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)}.\n(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n\n(* Чтение вложенных УП из сети дуплетов по индексу дуплета — начала вложенных УП *)\nCompute DupletListReadReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} 0.\n(* Ожидается результат: {121, 21, 1343} *)\n\nCompute DupletListReadReferenceList {(121, 1), (21, 2), (1343, 2), (12, 4), (23, 5), (34, 5)} 3.\n(* Ожидается результат: {12, 23, 34} *)\n\n(* Определяем сеть вложенных УП *)\nDefinition testReferenceListList := { {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}, {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34} }.\n\n(* Преобразованная сеть вложенных УП в сеть дуплетов *)\nDefinition testDupletList := ReferenceListListToDupletList testReferenceListList.\n\n(* Вычисление преобразованной сети вложенных УП в сеть дуплетов *)\nCompute testDupletList.\n(* Ожидается результат:\n {(121, 1), (21, 2), (1343, 2),\n (12, 4), (23, 4),\n (34, 5),\n (121, 7), (21, 8), (1343, 8),\n (12, 10), (23, 10),\n (34, 11)} *)\n\n(* Вычисление преобразования сети вложенных УП в сеть дуплетов и обратно в testReferenceListList *)\nCompute DupletListToReferenceListList testDupletList.\n(* Ожидается результат:\n {{121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}, {121, 21, 1343}, {12, 23}, {34}} *)\n\n(* Вычисление смещения вложенных УП в сети дуплетов по их порядковому номеру *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 0. (* Ожидается результат: 0 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 1. (* Ожидается результат: 3 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 2. (* Ожидается результат: 5 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 3. (* Ожидается результат: 6 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 4. (* Ожидается результат: 9 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 5. (* Ожидается результат: 11 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 6. (* Ожидается результат: 12 *)\nCompute DupletListOffsetReferenceList testDupletList 7. (* Ожидается результат: 12 *)\n\n(* Определяем трёхмерную сеть как последовательность кортежей длины 3 *)\nDefinition testTupleList : NetworkTupleList 3 :=\n { [0; 0; 0], [1; 1; 2], [2; 4; 0], [3; 0; 5], [4; 1; 1], [0; 0; 0] }.\n\n(* Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП *)\nDefinition testTuplesToDupletList : NetworkDupletList := TupleListToDupletList testTupleList.\n\n(* Вычисление трёхмерной сети преобразованной в сеть дуплетов через сеть вложенных УП *)\nCompute testTuplesToDupletList.\n(* Ожидается результат:\n{ (0, 1), (0, 2), (0, 2),\n (1, 4), (1, 5), (2, 5),\n (2, 7), (4, 8), (0, 8),\n (3, 10), (0, 11), (5, 11),\n (4, 13), (1, 14), (1, 14),\n (0, 16), (0, 17), (0, 17)} *)\n\n(* Преобразованная трёхмерная сеть в сеть дуплетов через сеть вложенных УП и обратно в трёхмерную сеть *)\nDefinition resultTuplesNetwork : NetworkTupleList 3 :=\n ReferenceListListToTupleList (DupletListToReferenceListList testTuplesToDupletList).\n\n(* Итоговая проверка эквивалентности сетей *)\nCompute resultTuplesNetwork.\n(* Ожидается результат:\n { [0; 0; 0], [1; 1; 2], [2; 4; 0], [3; 0; 5], [4; 1; 1], [0; 0; 0] } *)\n```\n\n## 6. NetworkLemmas.v\n\n```coq\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import Vector.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nImport VectorNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\nRequire Import NetworkEquivalence.\n\n(* Лемма о сохранении длины кортежей сети *)\nLemma TupleOfReferencesDimensionPreserved : forall {l: nat} (t: TupleOfReferences l), List.length (TupleOfReferencesToReferenceList t) = l.\nProof.\n intros l t.\n induction t.\n - simpl. reflexivity.\n - simpl. rewrite IHt. reflexivity.\nQed.\n\n\n(* Лемма о взаимном обращении функций ReferenceListToTupleOfReferencesOption и TupleOfReferencesToReferenceList\n\n ReferenceListToTupleOfReferencesInverse доказывает, что каждый кортеж TupleOfReferences без потери данных может быть преобразован в ReferenceList\n с помощью TupleOfReferencesToReferenceList и обратно в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption.\n\n В формальном виде forall n: nat, forall t: TupleOfReferences n, ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = Some t говорит о том,\n что для всякого натурального числа n и каждого кортежа TupleOfReferences длины n,\n мы можем преобразовать TupleOfReferences в ReferenceList с помощью TupleOfReferencesToReferenceList,\n затем обратно преобразовать результат в TupleOfReferences с помощью ReferenceListToTupleOfReferencesOption n,\n и в итоге получить тот же кортеж TupleOfReferences, что и в начале.\n\n Это свойство очень важно, потому что оно гарантирует,\n что эти две функции образуют обратную пару на множестве преобразуемых кортежей TupleOfReferences и ReferenceList.\n Когда вы применяете обе функции к значениям в этом множестве, вы в итоге получаете исходное значение.\n Это означает, что никакая информация не теряется при преобразованиях,\n так что можно свободно конвертировать между TupleOfReferences и ReferenceList,\n если это требуется в реализации или доказательствах.\n*)\nLemma ReferenceListToTupleOfReferencesInverse: forall n: nat, forall t: TupleOfReferences n, ReferenceListToTupleOfReferencesOption n (TupleOfReferencesToReferenceList t) = Some t.\nProof.\n intros n.\n induction t as [| h n' t' IH].\n - simpl. reflexivity.\n - simpl. rewrite IH. reflexivity.\nQed.\n\n\n(*\n Теорема обёртывания и восстановления сети кортежей:\n\n Пусть дана сеть кортежей длины n, обозначенная как Nⁿ : Reference → Tⁿ.\n Определим операцию отображения этой сети в сеть вложенных упорядоченных пар N^{list} : Reference → ReferenceList,\n где ReferenceList = {(∅,∅) | (l, np), l ∈ Reference, np ∈ ReferenceList}.\n Затем определим обратное отображение из сети вложенных упорядоченных пар обратно\n в сеть кортежей длины n.\n\n Теорема утверждает:\n\n Для любой сети кортежей длины n, Nⁿ, применение операции преобразования\n в сеть вложенных упорядоченных пар и обратное преобразование обратно\n в сеть кортежей длины n обеспечивает восстановление исходной сети Nⁿ.\n Иначе говоря:\n\n ∀ Nⁿ : Reference → Tⁿ, обратно(вперёд(Nⁿ)) = Nⁿ.\n*)\nTheorem TupleFunctionEquivalenceAfterTransforms : forall {n: nat} (anet: NetworkTupleFunction n),\n TupleFunctionEquivalence anet (fun id => match ReferenceListToTupleOfReferencesOption n ((TupleFunctionToReferenceListFunction anet) id) with\n | Some t => t\n | None => anet id\n end).\nProof.\n intros n net id.\n unfold TupleFunctionToReferenceListFunction.\n simpl.\n rewrite ReferenceListToTupleOfReferencesInverse.\n reflexivity.\nQed.\n\n\n(* Лемма о сохранении длины списков ReferenceList в сети дуплетов *)\nLemma ReferenceListDimensionPreserved : forall (offset: nat) (np: ReferenceList),\n length np = length (ReferenceListToDupletList_ offset np).\nProof.\n intros offset np.\n generalize dependent offset.\n induction np as [| n np' IHnp']; intros offset.\n - simpl. reflexivity.\n - destruct np' as [| m np'']; simpl; simpl in IHnp'.\n + reflexivity.\n + rewrite IHnp' with (offset := S offset). reflexivity.\nQed.\n```\n\n## 7. SequenceDefinitions.v\n\n```coq\n(**\n SequenceDefinitions.v - Определение последовательностей в терминах связей.\n\n Последовательность — это вложенная структура связей-дуплетов,\n хранимая в сети. Последовательность идентифицируется\n ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов.\n\n Каждый внутренний узел дерева — это связь-дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это связи-ссылающиеся-на-себя (элемент, элемент).\n\n Пример: [1, 2, 3, 4] = ((1, 2), (3, 4))\n Хранится в сети как:\n (5: 1, 2) — дуплет для пары (1, 2)\n (6: 3, 4) — дуплет для пары (3, 4)\n (7: 5, 6) — дуплет-корень, ссылающийся на поддеревья\n Последовательность = ссылка 7\n\n В нотации связей (https://github.com/link-foundation/links-notation):\n (5: 1 2) (6: 3 4) (7: 5 6)\n\n Другие варианты:\n [1, 2, 3, 4] = (((1, 2), 3), 4) — левая лестница\n [1, 2, 3, 4] = (1, (2, (3, 4))) — правая лестница\n\n Адаптировано из: https://github.com/linksplatform/Documentation/tree/main/doc/LinksTheoryManuscriptDraft/05%20Sequences\n См. также: https://github.com/linksplatform/Data.Doublets.Sequences/blob/main/csharp/Platform.Data.Doublets.Sequences/Converters/BalancedVariantConverter.cs\n*)\n\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\n\n(** * Последовательность — это ссылка на корень дерева в сети *)\n\n(** Последовательность идентифицируется ссылкой (Reference) на корень дерева дуплетов,\n хранимого в сети. Это не отдельный тип — это просто Reference. *)\nDefinition LinkSequence := Reference.\n\n(** * Вспомогательное дерево для построения последовательностей\n\n LinkTree используется как промежуточная структура для алгоритмов\n построения деревьев (сбалансированный вариант, лестницы).\n Конечный результат всегда записывается в сеть дуплетов. *)\n\nInductive LinkTree : Type :=\n | Leaf : Reference -> LinkTree\n | Node : LinkTree -> LinkTree -> LinkTree.\n\n(** * Запись дерева в сеть дуплетов *)\n\n(** Запись дерева в сеть дуплетов.\n Каждый узел Node записывается как дуплет (ссылка_на_левое, ссылка_на_правое).\n Листья — это элементы последовательности (не записываются как отдельные дуплеты).\n Возвращает пару: (сеть дуплетов, следующее свободное смещение). *)\nFixpoint TreeToDupletList_ (t : LinkTree) (offset : nat)\n : NetworkDupletList * nat :=\n match t with\n | Leaf _ => ([], offset)\n | Node l r =>\n let cur := offset in\n let '(left_net, left_next) := TreeToDupletList_ l (S offset) in\n let left_root := match l with Leaf x => x | Node _ _ => S offset end in\n let '(right_net, right_next) := TreeToDupletList_ r left_next in\n let right_root := match r with Leaf x => x | Node _ _ => left_next end in\n ((left_root, right_root) :: left_net ++ right_net, right_next)\n end.\n\nDefinition TreeToDupletList (t : LinkTree) (offset : nat) : NetworkDupletList :=\n fst (TreeToDupletList_ t offset).\n\n(** Получение ссылки на корень дерева (= последовательность) *)\nDefinition TreeToSequence (t : LinkTree) (offset : nat) : LinkSequence :=\n match t with\n | Leaf x => x\n | Node _ _ => offset\n end.\n\n(** Получение листьев дерева (элементов последовательности) слева направо *)\nFixpoint TreeToList (t : LinkTree) : list Reference :=\n match t with\n | Leaf x => [x]\n | Node l r => TreeToList l ++ TreeToList r\n end.\n\n(** * Алгоритмы создания последовательностей *)\n\n(** Правая лестница: (1, (2, (3, 4)))\n Каждый следующий элемент вкладывается вправо. *)\nFixpoint ListToRightStaircase (l : list Reference) : option LinkTree :=\n match l with\n | [] => None\n | [x] => Some (Leaf x)\n | x :: rest =>\n match ListToRightStaircase rest with\n | None => None\n | Some t => Some (Node (Leaf x) t)\n end\n end.\n\n(** Левая лестница: (((1, 2), 3), 4)\n Каждый следующий элемент вкладывается влево. *)\nFixpoint ListToLeftStaircase_ (acc : LinkTree) (l : list Reference) : LinkTree :=\n match l with\n | [] => acc\n | x :: rest => ListToLeftStaircase_ (Node acc (Leaf x)) rest\n end.\n\nDefinition ListToLeftStaircase (l : list Reference) : option LinkTree :=\n match l with\n | [] => None\n | [x] => Some (Leaf x)\n | x :: rest => Some (ListToLeftStaircase_ (Leaf x) rest)\n end.\n\n(** Сбалансированный вариант: ((1, 2), (3, 4))\n Список делится пополам, каждая половина рекурсивно превращается в дерево.\n Адаптировано из BalancedVariantConverter.\n Использует fuel-параметр для гарантии завершения. *)\nFixpoint ListToBalancedTree_ (l : list Reference) (fuel : nat) : option LinkTree :=\n match fuel with\n | 0 => None\n | S fuel' =>\n match l with\n | [] => None\n | [x] => Some (Leaf x)\n | _ =>\n let mid := length l / 2 in\n let left_part := firstn mid l in\n let right_part := skipn mid l in\n match ListToBalancedTree_ left_part fuel', ListToBalancedTree_ right_part fuel' with\n | Some lt, Some rt => Some (Node lt rt)\n | _, _ => None\n end\n end\n end.\n\nDefinition ListToBalancedTree (l : list Reference) : option LinkTree :=\n ListToBalancedTree_ l (S (length l)).\n\n(** * Полное преобразование: список → сеть дуплетов + ссылка на корень *)\n\n(** Преобразование списка в последовательность (ссылку на корень) и сеть *)\nDefinition ListToSequence (l : list Reference) (offset : nat)\n : option (LinkSequence * NetworkDupletList) :=\n match ListToBalancedTree l with\n | None => None\n | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n end.\n\n(** Чтение последовательности из сети дуплетов *)\nFixpoint ReadSequence_ (anet : NetworkDupletList) (root : Reference) (fuel : nat)\n : list Reference :=\n match fuel with\n | 0 => []\n | S fuel' =>\n if root <? length anet then\n let d := nth root anet (0, 0) in\n let l := fst d in\n let r := snd d in\n ReadSequence_ anet l fuel' ++ ReadSequence_ anet r fuel'\n else\n [root]\n end.\n\nDefinition ReadSequence (anet : NetworkDupletList) (root : LinkSequence) : list Reference :=\n ReadSequence_ anet root (S (length anet)).\n\n(** * Примеры *)\n\n(** Пример: [1, 2, 3, 4] — сбалансированное дерево, записанное в сеть *)\nCompute ListToSequence [1; 2; 3; 4] 5.\n(* Ожидается: Some (5, [(5_root: 6, 7), (6: 1, 2), (7: 3, 4)])\n Последовательность = ссылка 5\n (5: 6, 7) — корень, указывает на поддеревья 6 и 7\n (6: 1, 2) — левое поддерево\n (7: 3, 4) — правое поддерево *)\n\n(** Пример: правая лестница *)\nCompute match ListToRightStaircase [1; 2; 3; 4] with\n | Some t => Some (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n | None => None\n end.\n(* (1, (2, (3, 4))) хранится как дуплеты *)\n\n(** Пример: левая лестница *)\nCompute match ListToLeftStaircase [1; 2; 3; 4] with\n | Some t => Some (TreeToSequence t 5, TreeToDupletList t 5)\n | None => None\n end.\n(* (((1, 2), 3), 4) хранится как дуплеты *)\n\n(** Все три варианта содержат одни и те же элементы *)\nDefinition balanced_1234 := match ListToBalancedTree [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\nDefinition right_1234 := match ListToRightStaircase [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\nDefinition left_1234 := match ListToLeftStaircase [1; 2; 3; 4] with Some t => TreeToList t | None => [] end.\n\nCompute balanced_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\nCompute right_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\nCompute left_1234. (* [1, 2, 3, 4] *)\n\n(** Пустая последовательность *)\nCompute ListToSequence [] 5.\n(* Ожидается: None *)\n\n(** Последовательность из одного элемента *)\nCompute ListToSequence [42] 5.\n(* Ожидается: Some (42, []) — лист не создаёт дуплетов, сама ссылка 42 и есть последовательность *)\n```\n\n## 8. SetDefinitions.v\n\n```coq\n(**\n SetDefinitions.v - Определение множеств в терминах последовательностей связей.\n\n Множество определяется как последовательность связей-дуплетов,\n листья которой образуют строго возрастающий список без дубликатов.\n\n Как и последовательность, множество идентифицируется ссылкой (Reference)\n на корень дерева в сети.\n\n Это ключевой шаг: имея последовательности, определённые через связи-дуплеты,\n мы теперь определяем множества как особый вид последовательностей.\n Таким образом, множества также выражены исключительно через связи.\n*)\n\nRequire Import PeanoNat.\nRequire Import Coq.Init.Nat.\nRequire Import List.\nRequire Import Coq.Init.Datatypes.\nImport ListNotations.\nRequire Import NetworkDefinitions.\nRequire Import NetworkConversions.\nRequire Import SequenceDefinitions.\nRequire Import SetSequenceEquivalence.\n\n(** * Множества как упорядоченные уникальные последовательности связей *)\n\n(** Множество ссылок — это ссылка (Reference) на корень дерева связей\n в сети, листья которого образуют строго возрастающий\n список без дубликатов. Как и последовательность, множество — это Reference. *)\nDefinition LinkSet := Reference.\n\n(** Предикат: является ли дерево связей корректным множеством\n (упорядоченная уникальная последовательность листьев) *)\nDefinition IsValidSetTree (s : LinkTree) : Prop :=\n IsOrderedUniqueSequence (TreeToList s).\n\n(** Множество из одного элемента — ссылка на сам элемент *)\nDefinition SingletonSet (value : Reference) : LinkSet := value.\n\n(** Преобразование списка ссылок в множество: сортировка, удаление дубликатов,\n построение сбалансированного дерева и запись в сеть.\n Возвращает ссылку на корень (= множество) и сеть дуплетов. *)\nDefinition ListToSet (l : list Reference) (offset : nat)\n : option (LinkSet * NetworkDupletList) :=\n let sorted := toOrderedUnique l in\n match ListToBalancedTree sorted with\n | None => None\n | Some t => Some (TreeToSequence t offset, TreeToDupletList t offset)\n end.\n\n(** Принадлежность элемента множеству (проверка через дерево) *)\nDefinition InSetTree (x : Reference) (s : LinkTree) : Prop :=\n In x (TreeToList s).\n\n(** Подмножество: s1 ⊆ s2 (через деревья) *)\nDefinition IsSubsetTree (s1 s2 : LinkTree) : Prop :=\n forall x, InSetTree x s1 -> InSetTree x s2.\n\n(** * Теорема: ListToSet всегда содержит упорядоченные уникальные элементы *)\n\nTheorem ListToSet_elements_valid : forall l : list Reference,\n IsOrderedUniqueSequence (toOrderedUnique l).\nProof.\n intro l.\n unfold IsOrderedUniqueSequence.\n apply toOrderedUnique_is_ascending.\nQed.\n\n(** Элемент принадлежит множеству тогда и только тогда, когда он принадлежит исходному списку *)\nTheorem ListToSet_membership : forall (x : Reference) (l : list Reference),\n In x (toOrderedUnique l) <-> In x l.\nProof.\n intros x l.\n apply mem_toOrderedUnique.\nQed.\n\n(** * Примеры *)\n\n(** Создание множества из списка с дубликатами *)\nCompute ListToSet [3; 1; 4; 1; 5; 9; 2; 6; 5; 3] 10.\n(* Множество {1, 2, 3, 4, 5, 6, 9} в сети *)\n\n(** Множество из одного элемента *)\nCompute SingletonSet 42.\n```\n\n## 9. SetSequenceEquivalence.v\n\n```coq\n(**\n SetSequenceEquivalence.v - Формальное доказательство того, что конечное множество\n эквивалентно упорядоченной последовательности с уникальными элементами.\n\n Основная теорема: Для любого конечного множества натуральных чисел существует\n единственная строго возрастающая последовательность (список без дубликатов,\n отсортированный по возрастанию), содержащая в точности те же элементы.\n\n Адаптировано из: https://github.com/konard/subset-sum/tree/main/proofs/set_sequence_equivalence\n*)\n\nFrom Stdlib Require Import Arith.\nFrom Stdlib Require Import List.\nFrom Stdlib Require Import Lia.\nFrom Stdlib Require Import Bool.\nImport ListNotations.\n\n(** * Определения *)\n\n(** Список является строго возрастающим, если каждый элемент строго меньше следующего *)\nFixpoint StrictlyAscending (l : list nat) : Prop :=\n match l with\n | [] => True\n | [_] => True\n | x :: ((y :: _) as rest) => x < y /\\ StrictlyAscending rest\n end.\n\n(** Список не содержит дубликатов *)\nFixpoint NoDuplicates (l : list nat) : Prop :=\n match l with\n | [] => True\n | x :: rest => ~ In x rest /\\ NoDuplicates rest\n end.\n\n(** Упорядоченная уникальная последовательность — это строго возрастающий список *)\nDefinition IsOrderedUniqueSequence (l : list nat) : Prop :=\n StrictlyAscending l.\n\n(** * Вспомогательные леммы *)\n\n(** Все элементы после позиции в строго возрастающем списке больше *)\nLemma strictly_ascending_all_greater : forall l x y,\n StrictlyAscending (x :: y :: l) ->\n forall z, In z (y :: l) -> x < z.\nProof.\n induction l as [| w ws IH].\n - intros x y H z Hz.\n simpl in H. destruct H as [Hxy _].\n simpl in Hz. destruct Hz as [Hz | Hz].\n + subst. exact Hxy.\n + contradiction.\n - intros x y H z Hz.\n simpl in H. destruct H as [Hxy Hrest].\n simpl in Hz. destruct Hz as [Hz | Hz].\n + subst. exact Hxy.\n + assert (Hy_asc : StrictlyAscending (y :: w :: ws)).\n { exact Hrest. }\n assert (Hyz : y < z).\n { apply (IH y w Hrest z Hz). }\n lia.\nQed.\n\n(** Строго возрастающий список не содержит дубликатов *)\nTheorem strictly_ascending_implies_no_dup : forall l : list nat,\n StrictlyAscending l -> NoDuplicates l.\nProof.\n induction l as [| x rest IH].\n - intro H. simpl. exact I.\n - intro H.\n simpl. split.\n + destruct rest as [| y ys].\n * simpl. auto.\n * intro Hx_in.\n assert (Hxy : x < y).\n { simpl in H. destruct H as [Hxy _]. exact Hxy. }\n assert (Hxz : forall z, In z (y :: ys) -> x < z).\n { apply strictly_ascending_all_greater. exact H. }\n specialize (Hxz x Hx_in).\n lia.\n + destruct rest as [| y ys].\n * simpl. exact I.\n * simpl in H. destruct H as [_ Hrest].\n apply IH. exact Hrest.\nQed.\n\n(** * Вставка в отсортированный список *)\n\n(** Вставка элемента в отсортированный список с сохранением порядка *)\nFixpoint insertSorted (x : nat) (l : list nat) : list nat :=\n match l with\n | [] => [x]\n | y :: rest =>\n if x <? y then x :: y :: rest\n else if x =? y then y :: rest (* Пропуск дубликатов *)\n else y :: insertSorted x rest\n end.\n\n(** Сортировка списка в строго возрастающем порядке (с удалением дубликатов) *)\nFixpoint toOrderedUnique (l : list nat) : list nat :=\n match l with\n | [] => []\n | x :: rest => insertSorted x (toOrderedUnique rest)\n end.\n\n(** * Свойства insertSorted *)\n\n(** Получение головы строго возрастающего списка *)\nLemma strictly_ascending_head : forall x y rest,\n StrictlyAscending (x :: y :: rest) -> x < y.\nProof.\n intros x y rest H.\n simpl in H. destruct H as [Hxy _]. exact Hxy.\nQed.\n\n(** Хвост строго возрастающего списка также строго возрастающий *)\nLemma strictly_ascending_tail : forall x rest,\n StrictlyAscending (x :: rest) -> StrictlyAscending rest.\nProof.\n intros x rest H.\n destruct rest as [| y ys].\n - simpl. exact I.\n - simpl in H. destruct H as [_ Hrest]. exact Hrest.\nQed.\n\n(** Добавление меньшего элемента сохраняет строгое возрастание *)\nLemma strictly_ascending_cons : forall x y rest,\n x < y -> StrictlyAscending (y :: rest) -> StrictlyAscending (x :: y :: rest).\nProof.\n intros x y rest Hxy Hrest.\n simpl. split.\n - exact Hxy.\n - exact Hrest.\nQed.\n\n(** Голова результата insertSorted x (y :: ys) — это либо x, либо y *)\nLemma insertSorted_head_cases : forall x y ys h hs,\n insertSorted x (y :: ys) = h :: hs ->\n h = x \\/ h = y.\nProof.\n intros x y ys h hs Heq.\n simpl in Heq.\n destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n - injection Heq as Hh Hrest.\n left. symmetry. exact Hh.\n - destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n + injection Heq as Hh Hrest.\n right. symmetry. exact Hh.\n + injection Heq as Hh Hrest.\n right. symmetry. exact Hh.\nQed.\n\n(** insertSorted в непустой список даёт непустой список *)\nLemma insertSorted_non_empty : forall x y ys,\n exists h hs, insertSorted x (y :: ys) = h :: hs.\nProof.\n intros x y ys.\n simpl.\n destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n - exists x, (y :: ys). reflexivity.\n - destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n + exists y, ys. reflexivity.\n + exists y, (insertSorted x ys). reflexivity.\nQed.\n\n(** insertSorted сохраняет свойство строгого возрастания *)\nTheorem insertSorted_preserves_ascending : forall l x,\n StrictlyAscending l -> StrictlyAscending (insertSorted x l).\nProof.\n induction l as [| y ys IH].\n - intros x H. simpl. exact I.\n - intros x H.\n simpl.\n destruct (x <? y) eqn:Hxy.\n + apply Nat.ltb_lt in Hxy.\n simpl. split; [exact Hxy | exact H].\n + destruct (x =? y) eqn:Hxy_eq.\n * exact H.\n * apply Nat.ltb_ge in Hxy.\n apply Nat.eqb_neq in Hxy_eq.\n assert (Hgt : x > y) by lia.\n clear Hxy Hxy_eq.\n destruct ys as [| z zs].\n -- simpl. split; [exact Hgt | exact I].\n -- assert (Hyz : y < z) by (apply strictly_ascending_head in H; exact H).\n assert (Hrest : StrictlyAscending (z :: zs)) by (apply strictly_ascending_tail in H; exact H).\n specialize (IH x Hrest).\n destruct (insertSorted_non_empty x z zs) as [h [hs Heq]].\n assert (Hh_cases : h = x \\/ h = z) by (apply (insertSorted_head_cases x z zs h hs Heq)).\n rewrite Heq in IH.\n rewrite Heq. simpl.\n split.\n ++ destruct Hh_cases as [Hh_is_x | Hh_is_z]; lia.\n ++ exact IH.\nQed.\n\n(** toOrderedUnique выдаёт строго возрастающие списки *)\nTheorem toOrderedUnique_is_ascending : forall l,\n StrictlyAscending (toOrderedUnique l).\nProof.\n induction l as [| x rest IH].\n - simpl. exact I.\n - simpl.\n apply insertSorted_preserves_ascending.\n exact IH.\nQed.\n\n(** * Сохранение принадлежности элементов *)\n\n(** Принадлежность элемента сохраняется при insertSorted *)\nTheorem mem_insertSorted : forall x y l,\n In y (insertSorted x l) <-> y = x \\/ In y l.\nProof.\n intros x y.\n induction l as [| z rest IH].\n - split.\n + intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n * left. symmetry. exact H.\n * contradiction.\n + intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n * left. symmetry. exact H.\n * contradiction.\n - simpl.\n destruct (x <? z) eqn:Hxz.\n + split.\n * intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n -- left. symmetry. exact H.\n -- right. exact H.\n * intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n -- left. symmetry. exact H.\n -- right. exact H.\n + destruct (x =? z) eqn:Hxz_eq.\n * apply Nat.eqb_eq in Hxz_eq. subst z.\n split.\n -- intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n ++ left. symmetry. exact H.\n ++ right. right. exact H.\n -- intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n ++ left. symmetry. exact H.\n ++ destruct H as [H | H].\n ** left. exact H.\n ** right. exact H.\n * split.\n -- intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n ++ right. left. exact H.\n ++ rewrite IH in H. destruct H as [H | H].\n ** left. exact H.\n ** right. right. exact H.\n -- intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n ++ right. rewrite IH. left. exact H.\n ++ destruct H as [H | H].\n ** left. exact H.\n ** right. rewrite IH. right. exact H.\nQed.\n\n(** Принадлежность элемента сохраняется при toOrderedUnique *)\nTheorem mem_toOrderedUnique : forall x l,\n In x (toOrderedUnique l) <-> In x l.\nProof.\n intros x.\n induction l as [| y rest IH].\n - simpl. tauto.\n - simpl.\n rewrite mem_insertSorted.\n rewrite IH.\n split.\n + intro H. simpl. destruct H as [H | H].\n * left. symmetry. exact H.\n * right. exact H.\n + intro H. simpl in H. destruct H as [H | H].\n * left. symmetry. exact H.\n * right. exact H.\nQed.\n\n(** * Основная теорема: Эквивалентность множества и последовательности *)\n\n(**\n ОСНОВНАЯ ТЕОРЕМА: Эквивалентность множества и последовательности\n\n Для любого списка (представляющего мультимножество) существует строго\n возрастающий список, содержащий в точности те же элементы (как множество).\n*)\nTheorem set_sequence_equivalence : forall l : list nat,\n exists l' : list nat,\n IsOrderedUniqueSequence l' /\\\n (forall x, In x l' <-> In x l).\nProof.\n intro l.\n exists (toOrderedUnique l).\n split.\n - unfold IsOrderedUniqueSequence.\n apply toOrderedUnique_is_ascending.\n - intro x.\n apply mem_toOrderedUnique.\nQed.\n\n(** Следствие: Упорядоченная уникальная последовательность не содержит дубликатов *)\nCorollary ordered_unique_has_no_dup : forall l : list nat,\n NoDuplicates (toOrderedUnique l).\nProof.\n intro l.\n apply strictly_ascending_implies_no_dup.\n apply toOrderedUnique_is_ascending.\nQed.\n\n(** * Проверки верификации *)\n\nCheck set_sequence_equivalence.\nCheck ordered_unique_has_no_dup.\n\n(** Все доказательства эквивалентности множества и последовательности успешно верифицированы! *)\n```\n\n## 10. _CoqProject\n\n```\n-R . Network\n\nNetworkDefinitions.v\nNetworkConversions.v\nNetworkEquivalence.v\nNetworkExamples.v\nNetworkLemmas.v\nSetSequenceEquivalence.v\nSequenceDefinitions.v\nSetDefinitions.v\nMetaDefinitions.v\n\n```\n\nAll files have been retrieved and are presented in their complete, unabridged form. You can now compare them with the article to verify consistency." | |
| } | |
| ], | |
| "totalDurationMs": 136849, | |
| "totalTokens": 61563, | |
| "totalToolUseCount": 10, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 7, | |
| "cache_creation_input_tokens": 24401, | |
| "cache_read_input_tokens": 16923, | |
| "output_tokens": 20232, | |
| "server_tool_use": { | |
| "web_search_requests": 0, | |
| "web_fetch_requests": 0 | |
| }, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 24401 | |
| }, | |
| "inference_geo": "", | |
| "iterations": [], | |
| "speed": "standard" | |
| } | |
| } | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:17.886Z] [INFO] [stdout-guard] [log_02beea] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [2026-04-01T21:13:17.887Z] [INFO] [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { | |
| [stdout-guard] model: 'claude-opus-4-6', | |
| [stdout-guard] messages: [Array], | |
| [stdout-guard] system: [Array], | |
| [stdout-guard] tools: [Array], | |
| [stdout-guard] tool_choice: undefined, | |
| [stdout-guard] metadata: [Object], | |
| [stdout-guard] max_tokens: 128000, | |
| [stdout-guard] thinking: undefined, | |
| [stdout-guard] temperature: 1, | |
| [stdout-guard] output_config: [Object], | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] timeout: 600000, | |
| [stdout-guard] signal: AbortSignal { aborted: false }, | |
| [stdout-guard] stream: true | |
| [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,advanced-tool-use-2025-11-20,effort-2025-11-24', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-version': '2023-06-01', | |
| [stdout-guard] authorization: '***', | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'user-agent': 'claude-cli/2.1.87 (external, sdk-cli)', | |
| [2026-04-01T21:13:17.887Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-app': 'cli', | |
| [stdout-guard] 'x-claude-code-session-id': 'c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749', | |
| [stdout-guard] 'x-client-request-id': '6eb778f1-91b3-46cb-a4a9-63cc58276d59', | |
| [2026-04-01T21:13:17.887Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-arch': 'x64', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-lang': 'js', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-os': 'Linux', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-package-version': '0.74.0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-retry-count': '0', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime': 'node', | |
| [stdout-guard] 'x-stainless-runtime-version': 'v20.20.2', | |
| [2026-04-01T21:13:17.887Z] [INFO] [stdout-guard] 'x-stainless-timeout': '600' | |
| [stdout-guard] } | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:13:21.652Z] [INFO] [stdout-guard] [log_02beea, request-id: "req_011CZdjxBSRAqsXJQkPHHfLh"] post https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true succeeded with status 200 in 3766ms | |
| [2026-04-01T21:13:21.653Z] [INFO] [stdout-guard] [log_02beea] response start { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a98ceea99d344-FRA', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:13:21 GMT', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjxBSRAqsXJQkPHHfLh', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3622', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '***', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3534', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none' | |
| [stdout-guard] }, | |
| [2026-04-01T21:13:21.654Z] [INFO] [stdout-guard] durationMs: 3766 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:13:21.654Z] [INFO] [stdout-guard] response 200 https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true Headers { | |
| [stdout-guard] date: 'Wed, 01 Apr 2026 21:13:21 GMT', | |
| [2026-04-01T21:13:21.654Z] [INFO] [stdout-guard] 'content-type': 'text/event-stream; charset=utf-8', | |
| [stdout-guard] 'transfer-encoding': 'chunked', | |
| [stdout-guard] connection: 'keep-alive', | |
| [stdout-guard] 'cache-control': 'no-cache', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-status': 'allowed', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-reset': '1775091600', | |
| [2026-04-01T21:13:21.654Z] [INFO] [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-5h-utilization': '0.06', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-status': 'allowed_warning', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-utilization': '0.97', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-7d-surpassed-threshold': '0.75', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-representative-claim': 'seven_day', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-fallback-percentage': '0.5', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-reset': '1775188800', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-disabled-reason': 'org_level_disabled', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-ratelimit-unified-overage-status': 'rejected', | |
| [stdout-guard] 'request-id': 'req_011CZdjxBSRAqsXJQkPHHfLh', | |
| [stdout-guard] 'strict-transport-security': 'max-age=31536000; includeSubDomains; preload', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-organization-id': '684cb0ba-85b8-4b30-a841-e92fb92cc97f', | |
| [stdout-guard] server: 'cloudflare', | |
| [stdout-guard] 'x-envoy-upstream-service-time': '3534', | |
| [stdout-guard] 'content-encoding': 'gzip', | |
| [stdout-guard] vary: 'Accept-Encoding', | |
| [stdout-guard] 'server-timing': 'x-originResponse;dur=3622', | |
| [stdout-guard] 'set-cookie': '_cfuvid=adNJ05Z0_1z8YGj1KYOETCDp68eOzR4PcGnRmDzzxOM-1775077997.9119198-1.0.1.1-xHPBu1m2ANwGLCz_wSweUD4U70tnqSH.yNGzdQrXPh0; HttpOnly; SameSite=None; Secure; Path=/; Domain=api.anthropic.com', | |
| [stdout-guard] 'x-robots-tag': 'none', | |
| [stdout-guard] 'cf-cache-status': 'DYNAMIC', | |
| [stdout-guard] 'content-security-policy': "default-src 'none'; frame-ancestors 'none'", | |
| [stdout-guard] 'cf-ray': '9e5a98ceea99d344-FRA' | |
| [stdout-guard] } ReadableStream { locked: false, state: 'readable', supportsBYOB: true } | |
| [2026-04-01T21:13:21.655Z] [INFO] [stdout-guard] [log_02beea] response parsed { | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages?beta=true', | |
| [stdout-guard] status: 200, | |
| [stdout-guard] body: KT { | |
| [stdout-guard] iterator: [AsyncGeneratorFunction: A], | |
| [stdout-guard] controller: AbortController { signal: AbortSignal { aborted: false } } | |
| [2026-04-01T21:13:21.655Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] durationMs: 3767 | |
| [stdout-guard] } | |
| [2026-04-01T21:13:23.019Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_015pQ529bt4e9MNFTkUTN9pR", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "text", | |
| "text": "Now I have a comprehensive understanding of the codebase. Let me also read the remaining part of the article and check previous versions for context." | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 16504, | |
| "cache_creation_input_tokens": 1952, | |
| "cache_read_input_tokens": 67207, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 1952 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "3750a592-556d-4a3f-b0fe-263fa7afb3f8" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:24.801Z] [INFO] { | |
| "type": "assistant", | |
| "message": { | |
| "model": "claude-opus-4-6", | |
| "id": "msg_015pQ529bt4e9MNFTkUTN9pR", | |
| "type": "message", | |
| "role": "assistant", | |
| "content": [ | |
| { | |
| "type": "tool_use", | |
| "id": "toolu_011aGYQQMY5A3YJjGTyGs4n7", | |
| "name": "Read", | |
| "input": { | |
| "file_path": "/tmp/gh-issue-solver-1775077760443/drafts/0.0.3/article/05-type-theory-projection.md", | |
| "offset": 500 | |
| }, | |
| "caller": { | |
| "type": "direct" | |
| } | |
| } | |
| ], | |
| "stop_reason": null, | |
| "stop_sequence": null, | |
| "stop_details": null, | |
| "usage": { | |
| "input_tokens": 16504, | |
| "cache_creation_input_tokens": 1952, | |
| "cache_read_input_tokens": 67207, | |
| "cache_creation": { | |
| "ephemeral_5m_input_tokens": 0, | |
| "ephemeral_1h_input_tokens": 1952 | |
| }, | |
| "output_tokens": 1, | |
| "service_tier": "standard", | |
| "inference_geo": "not_available" | |
| }, | |
| "context_management": null | |
| }, | |
| "parent_tool_use_id": null, | |
| "session_id": "c0718516-c2f3-4ad2-9a93-6da2b373d749", | |
| "uuid": "59222970-d4d0-4937-9541-2bedd0da44ec" | |
| } | |
| [2026-04-01T21:13:24.806Z] [INFO] [stdout-guard] [log_bca610] sending request { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] url: 'https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] options: { | |
| [stdout-guard] method: 'post', | |
| [stdout-guard] path: '/v1/messages/count_tokens?beta=true', | |
| [stdout-guard] body: { model: 'claude-opus-4-6', messages: [Array], tools: [] } | |
| [2026-04-01T21:13:24.807Z] [INFO] [stdout-guard] }, | |
| [stdout-guard] headers: { | |
| [stdout-guard] accept: 'application/json', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-beta': 'claude-code-20250219,oauth-2025-04-20,interleaved-thinking-2025-05-14,context-management-2025-06-27,prompt-caching-scope-2026-01-05,token-counting-2024-11-01', | |
| [stdout-guard] 'anthropic-dangerous-direct-browser-access': 'true', | |
| [stdout- |
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment