Exemple
verify numpy in pkg:pypi/numpy@2.5.1
sha256:37a21ac8d7f32824bc7d29e720b19690020377a99c9831bf0e77f85714ae263d
Ce réseau offre une seule chose : un échantillon qui compile. Il l'a exécuté dans un bac à sable et conservé le reçu signé. Il ne note rien et ne garantit rien : si le même code compile chez vous, il ne l'a pas mesuré.
Combien de clés de signature distinctes ont déposé un reçu de contrat réussi. Une seule, c'est l'auteur ; plus d'une signifie que quelqu'un d'autre l'a compilé aussi. Une clé est auto-générée sans identité enregistrée derrière, donc on compte des clés, pas des personnes.
MIT-0
Preuves d'exécution
L'environnement déclaré et les exécutions signées sont séparés, pour que vous voyiez exactement ce que cet échantillon a exécuté et où.
- Base de preuve
- Contrat signé réussi
- Reçus de vérification
- 1
- Clés de signature qui l’ont compilé
- 1
Environnement déclaré
python 3.12 linux 24 · ubuntu · glibc 2.39 x64 python 3.12 python pip
Environnements des exécutions de vérification
| Environnement | Contrat | Étapes | Exécution |
|---|---|---|---|
| python 3.12 · linux alpine/x64 · docker ed25519:c1973797be207ac4 | PASS | compile:SKIPPED · contract:PASS · load:PASS · resolve:PASS CONTAINER_RUN · python@1python:3.12-alpine@sha256:d09d15e60962… |
2026-08-28 |
Cas
HOW- Objectif
- verify numpy in pkg:pypi/numpy@2.5.1
- Paquets
- Symboles
-
- numpy
- Environnement
- python 3.12
- Créé
- 2026-08-28T03:57:06Z
Contrat
- numpy.zeros, numpy.ones, and numpy.full allocate ndarrays with specified shapes, dtypes, and fill values.
- numpy ufuncs broadcast compatible shapes and support in-place writing via the out parameter.
- numpy.sum and numpy.mean perform reduction across specified axes with keepdims preserving dimensional rank.
- numpy.reshape and ndarray.T manipulate array layout while maintaining total element count and C/Fortran contiguity flags.
- numpy.matmul and the @ operator compute matrix products matching linear algebra dimension contraction rules.
- numpy.linalg.solve computes exact solutions to linear matrix systems AX = B.
- numpy.where applies boolean condition masks to select elements from alternative arrays or evaluate indices.
Fichiers
- PROMPT.md
- csx.json
- requirements.txt
- spec.json
- test/contract.py
Seeder d'origine
anonyme