Verus语言中record-history特性导致编译静默失败问题分析
2025-07-09 14:46:39作者:曹令琨Iris
Verus是一种用于形式化验证的编程语言,它通过扩展Rust语法提供了强大的验证能力。在Verus项目的最新开发中,发现了一个与record-history编译特性相关的静默失败问题,这个问题值得开发者们关注。
问题现象
当使用record-history特性进行编译时,Verus编译器会静默地失败而不产生任何输出文件。这种静默失败行为特别危险,因为它不会向开发者提供任何错误信息,可能导致开发者误以为编译成功而继续后续操作。
问题复现与分析
通过测试用例分析,我们发现这个问题在两种情况下会表现出不同的行为:
- 在trait-default-resolve分支上,编译器会报告一个明确的错误,指出未实现trait中的spec_this_fits_in_usize方法
- 在main分支上,则会报告"trait default methods are not yet supported"的错误
这表明record-history特性在某些情况下会抑制正常的错误报告机制,导致静默失败。特别值得注意的是,即使通过修改代码(如将Vec::new()改为vec![0,0,0,0])使编译理论上可以通过时,编译器仍然不会生成输出二进制文件。
技术背景
Verus的record-history特性设计用于记录验证历史,这在形式化验证过程中非常有用。然而,这个特性似乎与编译过程存在一些未预期的交互行为。在Rust/Verus的编译流程中,特性标志会改变编译器的行为方式,而record-history特性可能在某些情况下干扰了正常的错误报告机制。
解决方案与建议
对于遇到此问题的开发者,建议:
- 首先尝试不使用record-history特性进行编译,查看是否能获得更明确的错误信息
- 检查trait实现是否完整,特别是spec_this_fits_in_usize等验证相关方法的实现
- 避免在record-history模式下使用trait默认方法,因为Verus目前对此支持还不完善
- 对于向量初始化,考虑使用明确的初始化方式而非Vec::new()
总结
Verus作为一个形式化验证工具,其编译器的可靠性至关重要。这个record-history特性导致的静默失败问题提醒我们,在使用实验性特性时需要格外小心。开发者应当密切关注编译器的输出,并在关键验证任务中考虑使用更稳定的编译选项。
Verus团队已经注意到这个问题,并有望在未来的版本中修复这一行为,使record-history特性能够更可靠地工作。在此期间,开发者可以通过上述建议来规避这个问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.2 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661