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## LLVM Call Instruction Modularization - Moved MirInstruction::Call lowering to separate instructions/call.rs - Follows the principle of one MIR instruction per file - Call implementation was already complete, just needed modularization ## Phase 21 Documentation - Moved all Phase 21 content to private/papers/paper-f-self-parsing-db/ - Preserved AI evaluations from Gemini and Codex - Academic paper potential confirmed by both AIs - Self-parsing AST database approach validated ## Next Steps - Continue monitoring ChatGPT5's LLVM improvements - Consider creating separate nyash-llvm-compiler crate when LLVM layer is stable - This will reduce build times by isolating LLVM dependencies 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
Paper F: Self-Parsing AST Database-Driven Development
論文タイトル案
日本語: Nyash言語における自己解析ASTデータベース駆動開発 - 極端な単純性が可能にするコード管理パラダイムの革新 英語: Self-Parsing AST Database-Driven Development in Nyash - Revolutionary Code Management Paradigm Enabled by Extreme Simplicity
概要
Phase 21として構想された「自己解析AST×DB駆動開発」アプローチの学術的研究。 Nyashの極端な言語シンプルさと自己解析能力を活用し、ソースコードをデータベースで管理する新しい開発パラダイムを提案する。
研究の新規性
- 自己完結型アーキテクチャ: 外部パーサー不要の自己解析
- Code as Database: ソースコード表現の新しい標準モデル
- 柔軟な利用モード: Git互換性を保ちつつDB利点を享受
AI評価
- Gemini: 学術論文として十分に成立する可能性
- Codex: 新規性中〜高、レンズ理論の適用など理論的基礎も充実
関連ドキュメント
投稿候補
- OOPSLA (Object-Oriented Programming, Systems, Languages & Applications)
- ECOOP (European Conference on Object-Oriented Programming)
- PLDI (Programming Language Design and Implementation)
- ICSE (International Conference on Software Engineering)
論文執筆状況
- アブストラクト作成
- 関連研究調査（Roslyn, Eclipse JDT, LSP, CodeQL等）
- 実装・評価
- 論文本体執筆
Created: 2025-09-11 Status: 構想段階（AI評価完了）