tomoaki/hakorune
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hakorune/docs/research/ai-dual-mode-development/README.md
Moe Charm 3d8ba3f3ec fix(jit): NewBoxのJIT安全化とDebugBox Phase 1実装 
- NewBoxのJIT扱いを安全化（src/jit/lower/core.rs）
  - NYASH_USE_PLUGIN_BUILTINS=1 && args.is_empty() かつ StringBox/IntegerBox のみJIT許可
  - ArrayBox/MapBox等のプラグインBoxまたは引数ありはunsupportedとしてカウント
  - unsupported>0の関数はJIT対象外となりVM実行にフォールバック（Segfault回避）

- DebugBox Phase 1実装（JITトレース機能）
  - tracePluginCalls(bool)でJITシムトレースON/OFF
  - getJitEvents()で直近のJITイベント取得
  - src/jit/shim_trace.rs追加でトレース基盤実装

- Printのサポート
  - PrintはJIT非対応に戻しVM経路で確実に出力（出力消失解消）

- テストとサンプル追加
  - examples/jit_plugin_invoke_param_array.nyash: 最小JITスモークテスト
  - examples/py_result_*.nyash: Python plugin結果チェーン処理デモ

- PyRuntimeBox拡張
  - str()メソッドでPyObjectのstring表現を取得可能に
  - エラーハンドリング改善とResultチェーンサポート

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-08-29 13:46:18 +09:00

4.0 KiB
Raw Blame History

AI二重化開発モデル研究 - Nyash JIT実装における実証

🎯 研究概要

本研究は、同一のAI（ChatGPT5）を「俯瞰役」と「実装役」に分離し、人間（にゃー）が統合判断を行うことで、従来の開発速度を大幅に超える成果を達成した実証例を記録・分析したものである。

📊 研究成果

  • 開発速度: 1日でJIT実装の主要部分を完成
  • 問題解決効率: MIR引数配線問題を1往復で特定・解決
  • 論文ネタ生成: 1日5個のペースで研究課題を発見

🗂️ ディレクトリ構造

ai-dual-mode-development/
├── README.md                 # このファイル
├── conversations/            # 実際の会話記録
│   ├── 01_initial_analysis.md    # ChatGPT5の初期分析
│   ├── 02_architect_advice.md    # 俯瞰AIのアドバイス
│   ├── 03_implementer_response.md # 実装AIの応答
│   ├── 04_integration.md         # 統合と成果
│   └── 05_tyenv_single_truth.md  # "唯一の真実"の協調
├── analysis/                 # 分析・考察
│   ├── model_comparison.md   # 従来モデルとの比較
│   ├── box_theory.md        # 箱理論の役割
│   └── observable_design.md # 観測可能性の設計
├── tmux-emergence/          # tmux創発的対話研究（統合済み）
│   ├── emergent-dialogue-via-tmux.md  # tmux事件の論文提案
│   ├── chatgpt5-analysis.md          # ChatGPT5の分析
│   ├── paper-abstract.md             # 創発的AI行動の要約
│   ├── theoretical-implications.md   # 理論的含意
│   └── tmux-incident-log.md          # 元事件のログ
├── paper_abstract.md        # AI二重化モデル論文要約
├── workshop_paper_draft.md  # ワークショップ論文草稿
├── danger-sensor-case-studies.md  # 危機検知事例研究
├── hidden-crisis-moments.md       # 隠れた危機の瞬間
└── figures/                 # 図表・ダイアグラム
    └── README.md           # 図表作成ガイド

🔑 キーコンセプト

1. AI二重化モデル

  • 俯瞰AI（Architect）: 全体設計・問題構造の分析
  • 実装AI（Implementer）: 具体的なコード生成・差分パッチ作成
  • 人間（Integrator）: 方向性判断・統合決定

2. 箱理論（Box Theory）

  • すべてを「箱」として扱う設計哲学
  • AI自身も「俯瞰Box」「実装Box」として機能
  • 問題も「観測可能な箱」として切り出し
  • 2025-08-29追記: 「箱にして」という単純な指示でJIT開発が劇的に加速

3. 観測駆動開発

  • argc==0 のような単純な指標で問題を即座に特定
  • JSONLイベントによる実行時観測
  • 各層での独立した観測点設置

4. tmux創発的対話（NEW!）

  • ターミナル多重化がAI間通信路に転化
  • 技術的観察から社会的発話への自然な移行
  • プロトコルなきAI協調の実証

📈 インパクト

  1. 開発効率の革新的向上

    • 従来: 設計→実装→レビュー→修正（数日〜数週間）
    • AI二重化: 俯瞰→実装→統合（数時間）

  2. 品質の向上

    • AIには「できない理由を探す」バイアスがない
    • 純粋に最適解を追求

  3. 知識創造の加速

    • 1日5個の論文ネタ生成
    • 実装と研究の同時進行

🎓 学術的意義

本研究は、AI支援開発の新しいパラダイムを提示する：

  • 同一AIの多重人格的運用
  • 人間-AI-AI の三者協調モデル
  • 観測可能性を中心とした開発手法
  • ツール媒介による創発的AI対話

これは単なる効率化ではなく、知的創造プロセスの根本的な変革を示唆している。