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# AI-Assisted Compiler Development: The Nyash LLVM Journey
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## 📚 論文概要
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本論文は、ChatGPT/Claude/Geminiを活用してゼロからコンパイラ（Nyash）をLLVM層まで構築した、世界初？のAI主導コンパイラ開発の完全記録です。
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## 🎯 論文の切り口（ハイブリッドアプローチ）
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### 1. **技術的貢献**
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- MIR14: 27→13→14命令への進化
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- Box理論: Everything is Boxの設計哲学
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- LoopForm: PHI集中化による制御フロー正規化
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- Sealed SSA: 支配関係の構造的保証
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### 2. **方法論的貢献**
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- AI支援開発プロセスの実態記録
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- 人間×AIの役割分担と共進化
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- 失敗と解決の繰り返しから学ぶ知見
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- Python llvmliteハーネスへの方針転換
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## 📅 開発タイムライン（1週間以上の激闘）
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Day 1: 「PHI簡単だにゃ！」→ 現実の厳しさを知る
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Day 2-3: PHI欠落、支配関係違反との戦い
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Day 4: ChatGPT 8分調査「Investigating the builder issue」
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Day 5: Python llvmlite導入決断
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Day 6: LoopForm最終手段投入
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Day 7+: Resolver API統一、設計のブレを修正
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## 🔍 主要な転換点
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1. **PHI配線問題の発覚**
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- 「PHINode should have one entry for each predecessor」
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- emit側での配線 vs to側での需要駆動
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2. **支配関係違反との長い戦い**
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- 「Instruction does not dominate all uses!」
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- 値解決の分散が根本原因と判明
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3. **LoopForm導入**
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- 既存問題を顕在化させた構造
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- 「すべてをループのスコープにする」シンプルな理念
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4. **Resolver API設計**
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- すべての値解決を統一的に扱う
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- 局所化→型正規化→キャッシュの自動化
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## 📝 論文構成（案）
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1. **序論**: AI時代のコンパイラ開発
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2. **背景**: 既存コンパイラの複雑性とNyashの設計思想
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3. **技術編**: MIR14, Box理論, LoopForm, Sealed SSA
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4. **開発編**: AI対話プロセスと実装の実態
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5. **評価編**: LLVM層完成の証明と性能評価
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6. **考察編**: AI×人間の協調開発の可能性と限界
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7. **結論**: 新しいコンパイラ開発手法の提案
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## 🎉 成果物
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- 動作するLLVMバックエンド
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- 27→14命令の極限的IR削減
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- AI支援開発の実践的知見
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- 「簡単最高」哲学の実証
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## 📌 注記
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- 完全な再現は困難（「もう覚えてないにゃー」）
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- しかし、プロセスの記録として価値がある
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- 混沌とした開発過程自体が研究データ
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