Poincaré formalization · coded insight board
核心问题不是“顶层定理有多少行”，而是：要把 Hamilton–Perelman 证明变成机器可验收对象，究竟需要多少层、多少代码、多少可复用数学基础。
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统计日期：2026-09-29 · 物理行＋项目内 import 传递闭包
FACT-FIRST NARRATIVE · 事实先行、证据随文展开
公开仓库在 已追踪 。其中 Geometry、Analysis 与 Topology 三层合计占 94.6%，说明顶层定理依赖的首先是一套大规模、可复用的数学基础设施。
Poincare.lean 本身只有 ；但从该文件递归跟随项目内 import 后，得到 ，覆盖当前仓库 Lean 代码的 。因此，“17行证明”只能描述顶层接口，不能描述实际被内核检查的证明规模。
继续向下拆分可以看到，不同关键定理端点分别站在几十万到二百多万行的传递依赖之上，而且彼此大量共享基础库。读者可以直接点击下方任一分层条目核对数据；所有事实叙述结束后，页面末尾才单独给出AI综合判断。
v0.1.3 · 17,556 个 Lean 文件 · 4,722,013 物理行
论文 v0.1.0 报告 1,945,081 行；当前 v0.1.3 为 4,722,013 行。两者是不同时间点，不能直接拿一个作另一个的分母。
“短定理文件”描述接口；真正被内核验收的是它调用的完整传递依赖。
闭包行数回答“验收这个端点需要带上多大依赖面”，不是“为该定理新增了多少独占代码”。
同一基础库会被多个端点复用；下列数字反映各端点向下展开后的规模。
⚠ 闭包高度重叠，不能把这些数字相加。它们展示的是“各定理需要站在多大的已形式化世界之上”。
条形长度以本组最大闭包 2,715,093 行归一化；标签数字为绝对行数。
这项工作的核心突破不是“用 17 行代码证明庞加莱猜想”，而是把一个跨越几何、分析、拓扑的经典证明体系，工程化为约 402 万行可被 Lean 内核逐项接受的依赖闭包。AI 的价值主要体现在扩大检索、实现与重构吞吐；数学语义责任仍在人类与专业共同体。
选择Hamilton–Perelman路线；设计定义与顶层陈述；判断数学等价性；审核关键架构和最终含义。
检索文献、分解任务、生成局部证明、修复类型错误、搜索反例、重构库和并行推进证明缺口。
逐项类型检查、闭合传递依赖、执行公理审计；不判断形式陈述是否忠实表达原数学问题。
责任边界：机器通过只能证明“形式陈述在所用公理和依赖下成立”；题目编码、数学语义与原创性仍需人类及共同体审查。
无法加载E64结构化数据，当前显示内置审阅快照。
OBJECTIVE EVIDENCE · 可复核事实