MMLF 1.0

文件本身就是程式。

MMLF 是一份具型別的 YAML 或 JSON 文件，它同時是輸入、是程式、也是被稽核的對象。v1.0 凍結了它的表面與計算語意。

穩定性規則

MMLF 1.0 凍結 Runtime 0.9 所實作的文件表面與計算語意。Runtime 1.x 可以新增選用的向後相容欄位。不相容的語意變更必須進到 MMLF 2.0 並提供遷移路徑 —— 它沒有資格從一個 minor release 溜進來。

一份完整的文件

這就是 CI 每次 commit 都會跑的穩定範例。四個根欄位是必要的，其餘全部選用且只增不減。

yaml

format: MMLF
version: "1.0"
ledger_id: mmlf-v1-stable-demo
metadata:
  title: Stable MMLF 1.0 arithmetic demo
  authors: [Neo.K]
  license: Apache-2.0
objects:
  - id: source-three
    type: real
    value: 3
branches:
  - id: add
    source_id: source-three
    base: 3
    operator: add
    operand: 2
    expected_result: 5
  - id: multiply
    source_id: source-three
    base: 3
    operator: multiply
    operand: 2
    expected_result: 6
layout:
  - [add, multiply]
traversals:
  display: [left_to_right, right_to_left]
  execute: dependency_topological
audit_policy:
  local_required: true
  signed_global_cancellation_allowed: false
  numeric_tolerance: 1.0e-12

注意 traversals。顯示順序與執行順序是分開宣告的，因為「由左至右讀一個矩陣」和「依相依關係執行它」是關於同一個物件的兩個不同問題。

也注意 expected_result。文件自己說出它認為答案是什麼 —— 這正是局部稽核之所以可能的原因：Runtime 有一個可以跟它意見不同的對象。

選用區段

每一個都打開一層能力。一份全部省略的文件依然有效，並以「決定性算術＋局部稽核」的方式執行。

區段	打開什麼
`metadata`	標題、作者、授權、遷移來源
`objects`	分支可以取用的具型別來源
`layout`	矩陣排列
`traversals`	顯示與執行順序，分開宣告
`audit_policy`	什麼算失敗、容忍度多少
`evaluation_scenarios`	對符號值的代入情境
`constraints`	列、欄、區塊與區域條件
`fixed_point_groups`	帶收斂契約的疊代群組
`corrections`	只追加的補帳，絕不就地修改
`fdcs`	反事實干預、不確定性、決策
`boundary_events`	模型邊界上宣告的事件

遷移

0.1 到 0.9 的文件依然載入得進來，也依然照它自己宣告的版本執行。遷移到 1.0 是一個獨立且經過驗證的操作。

bash

mmlc migrate examples/four_operations.yaml \
  --output migrated/four_operations_v1.yaml

以原始 Schema 驗證來源文件。
正規化舊語法。
寫出一份穩定的 MMLF 1.0 文件。
透過 metadata 保存原本的語意功能輪廓。
驗證遷移後的文件。
決定性地執行來源與目標，比對一份與版本無關的快照。

第四步才是關鍵。遷移後的文件會帶著 metadata.migrated_from，Runtime 依那個被記下來的輪廓執行它。

宣告值

migrated_from 是有作用的，不是裝飾。少了它，把一份 v0.5 文件遷到 1.0 表面就會默默啟用那份文件被寫下來時還不存在的執行語意。

在發布驗證中，40 個範例完成遷移、12 個遷移等價案例受檢，失敗數為零。

形狀與語意

跑的是兩種不同的檢查。把它們混為一談，就是一份文件「通過驗證卻什麼都沒表達」的由來。

JSON Schema: 驗文件形狀。
Runtime 驗證: 另外檢查 ID、版面、參照、運算子定義域、相依環、干預衝突、固定點契約，以及各功能專屬的不變式。

所有 Schema 都隨安裝後的 Python 套件放在 mmlc.schemas 底下，因此不論是 editable 安裝、wheel、source distribution 或一般安裝環境，驗證行為完全一致。

正規化數值

有支援的地方，MMLC 保留精確分數與符號值。輸出序列化使用正規化的帶標記表示，而不是安靜地把一切轉成浮點 —— 這就是「一本可稽核的帳」與「一本大致正確的帳」之間的差別。