MathCode:一个使用Lean 4形式化的数学编码智能体
MathCode — это терминальный ИИ-ассистент для разработки, который формализует и доказывает математические задачи с помощью Lean 4. Вам не нужно писать код на Lean самостоятельно: вы даете ему задачу на простом английском, а он генерирует теорему и пытается провести доказательство, с постоянной REPL и библиотекой переиспользуемых теорем.
Основные возможности
- Постоянная REPL для Lean: После однократной настройки время проверки компиляции снижается до ~0.4 с (с ~30 с).
- Библиотека теорем: Каждая доказанная теорема автоматически получает имя, сохраняется и может быть импортирована для повторного использования.
- Библиотека аксиом: Сохраняет предположения из диалога как постоянные объявления Lean, проверяемые компилятором.
- Интеграция с LSP для Lean: Ищет проверенные леммы Mathlib на leansearch.net и Loogle, использует структурированную диагностику LSP для исправлений.
- Граф теорем в Obsidian: Создает визуальный граф зависимостей теорем и лемм в Obsidian.
- Доказательство в режиме агента: Интерактивные сессии, в которых агент итеративно уточняет кандидатов в доказательства на основе ошибок.
- Дерево подцелей: Разбивает сложные теоремы на независимые подцели, доказывает их параллельно, а затем собирает воедино.
- Множественное планирование: Запускает несколько планировщиков параллельно для различных стратегий доказательства; инструмент выбирает лучший подход.
Быстрый старт
Требуется macOS (arm64) или Linux (x86_64), а также CLI codex для бэкенда по умолчанию.
git clone https://github.com/math-ai-org/mathcode.git
cd mathcode
bash setup.sh
codex auth loginПопробуйте так:
mathcode -p "докажите, что квадрат четного числа четен"Результаты сохраняются в LeanFormalizations/. Веб-интерфейс доступен через ./run webui.
Этот инструмент предназначен для математиков, исследователей и разработчиков, работающих с формальной верификацией или доказательством теорем с помощью ИИ.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Игла: 26-миллионная модель вызова инструментов, построенная полностью без FFN
Needle — это модель вызова функций с 26 миллионами параметров без MLP, достигающая 6000 токенов/с на префилле и 1200 токенов/с на декоде на потребительских устройствах. Она превосходит FunctionGemma-270M, Qwen-0.6B, Granite-350M и LFM2.5-350M в одношаговом вызове инструментов.

SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов
Nebius выпустил SWE-rebench-V2, в настоящее время самый большой открытый набор данных для обучения кодирующих агентов, с автоматизированным конвейером для извлечения RL-сред в масштабе и специально разработанный для крупномасштабного обучения с подкреплением.

nah: Контекстно-зависимый охранник разрешений для Claude Code
nah — это PreToolUse-хук, который перехватывает каждый вызов инструмента в Claude Code, классифицируя команды по типам действий, таким как filesystem_read или git_history_rewrite, и применяя политики на основе контекста. Он запускает детерминированный классификатор за миллисекунды с возможностью эскалации к LLM для неоднозначных случаев.

Бесплатная модель: Tencent Hy3 доступна на OpenRouter в течение 2 недель — попробуйте сейчас
Tencent Hy3 бесплатен на OpenRouter в течение 2 недель. Используйте его в OpenClaw через openrouter/tencent/hy3:free. Подробности из r/openclaw.