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# 実装変遷の記録
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## Phase 1: MIR設計（2024年11月-12月）
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### AI相談の流れ
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1. **ChatGPT**: 「最小限のIRを作りたい」
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- 27命令から13命令への削減を提案
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- BoxCall統一アーキテクチャ
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- **型情報については言及なし**
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2. **Claude**: 「実装を手伝って」
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- MIR→LLVM変換の実装
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- 動作優先で進める
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- **型推測で対応することを暗黙の前提に**
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3. **Gemini**: 「最適化どうする？」
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- インラインキャッシング提案
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- パフォーマンス改善
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- **型情報の必要性は議論されず**
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### 結果
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```json
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// 型情報のないMIR
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{"op": "binop", "kind": "+", "lhs": 10, "rhs": 20, "result": 30}
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// 30が文字列か数値か不明！
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```
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## Phase 2: 実装での苦闘（2025年1月）
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### 症状
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入力: print("Hello" + " World")
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期待: Hello World
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実際: 0
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### デバッグログ
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[2025-01-13 14:30] 文字列連結が動かない
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[2025-01-13 15:00] ハンドルが0になってる？
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[2025-01-13 15:30] +演算子の解釈が違う？
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[2025-01-13 16:20] あれ、型情報ないじゃん！
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```
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### ChatGPT5の苦闘
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- 50分の大長考
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- Resolver 300行の複雑な実装
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- PHI配線で混乱
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## Phase 3: 人間の気づき（2025年1月13日）
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### にゃーの素朴な疑問
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「なんで+が文字列連結か数値加算か分からないの？」
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「最初から型書いとけばよくない？」
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「他の言語はどうしてるの？」
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### 発見のプロセス
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1. 実装の痛み → なぜ？
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2. 型推測の複雑さ → 無駄では？
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3. 他言語の調査 → みんな型情報持ってる！
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4. 結論 → **MIRに型情報が必要**
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## Phase 4: 解決策の実装
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### Before（型推測地獄）
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```python
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# 300行のResolver
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if is_stringish(lhs) or is_stringish(rhs):
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# 複雑な推測ロジック...
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### After（型情報明示）
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```json
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{"op": "binop", "kind": "+", "lhs": 10, "rhs": 20, "result": 30,
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"dst_type": {"kind": "handle", "box_type": "StringBox"}}
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## Phase 5: PHI生成の重複発見（2025年1月14日）
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### 問題の発覚
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にゃー：「なんで文字列が0になるの？」
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調査結果：PHI生成が2箇所で行われていた！
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1. **Builder側**: JSONからプレースホルダ生成
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2. **Resolver側**: 必要時に`loc_i64_*`を生成
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### 複雑性の段階的侵入
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初期: シンプルなPHI変換
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↓ forward reference問題
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↓ プレースホルダ導入
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↓ Resolverも独自にPHI生成
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↓ 気づいたら2つのPHI生成器！
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### にゃーの提案
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「Resolverで統一したら？」
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→ Gemini「美しいけど大変」
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→ ChatGPT「やります！」
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## 教訓
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1. **AIの盲点**
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- 「最小化」に夢中で基本を忘れる
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- 実装の苦痛を経験できない
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- 部分最適化の罠
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- **複雑性の段階的侵入に気づかない**
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2. **人間の強み**
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- 痛みから学ぶ
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- 「普通こうでしょ」という直感
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- 全体を俯瞰する力
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- **「なんで2つあるの？」という素朴な疑問**
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3. **協働の価値**
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- AIが理論、人間が実践
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- 相補的な関係
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- 失敗から学ぶプロセス
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- **人間の疑問がアーキテクチャ改善を促す**
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