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🌟 Phase 12.7文法改革に基づくドキュメント更新 - init {} → field: TypeBox 個別フィールド宣言形式 - init() → birth() コンストラクタ統一 - pack() → 廃止（birth()に統一） - public {}/private {} → 個別フィールド修飾子 - override → 廃止（メソッド定義はシンプルに） 📚 更新したドキュメント - CLAUDE.md: メイン開発ガイド - docs/quick-reference/syntax-cheatsheet.md: 構文早見表 - docs/reference/language/LANGUAGE_REFERENCE_2025.md: 言語リファレンス - docs/development/roadmap/phases/phase-15/README.md: Phase 15計画 🔧 VMリファクタリング準備 - vm_methods.rs: VMメソッド呼び出しの分離 - plugin_loader.rs → plugin_loader/: ディレクトリ構造化 - mir/builder/exprs.rs: 式ビルダー分離 📝 新規ドキュメント追加 - 論文戦略・ロードマップ - Phase 15セルフホスティング準備資料 - Codex Androidセットアップガイド ビルドは正常に通ることを確認済み！🎉 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
3.4 KiB
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JIT→EXE実装スケジュール
📅 全体スケジュール（6週間）
Week 0: 準備期間（リファクタリング待ち）
- ChatGPT5のリファクタリング完了待機
- Cranelift/lld調査・準備
- テスト環境構築
Week 1-2: 基礎実装
- C ABIファサード実装（
ny_mir_to_obj） - Cranelift統合（基本的なMIR→CLIF変換）
- 簡単なプログラムでの動作確認
Week 3: リンカー統合
- lld内蔵実装
- プラットフォーム別リンカーラッパー
- nyashrtランタイム作成
Week 4: 最適化・改善
- プロファイルベースJIT判定
- オブジェクトファイルキャッシュ
- エラーハンドリング改善
Week 5: 評価・ベンチマーク
- 性能測定スイート作成
- 他言語との比較
- ボトルネック分析
Week 6: 論文執筆
- データ整理・グラフ作成
- 各セクション執筆
- レビュー・推敲
🔧 技術的マイルストーン
Phase 1: Minimum Viable Compiler
# 最小動作確認
echo 'box Main { main() { print("Hello from EXE!") } }' > test.ny
nyash build test.ny --backend=cranelift
./test.exe # or ./test on Linux
Phase 2: Real-World Programs
- サイコロRPGのEXE化
- 統計計算ツールのスタンドアロン化
- ベンチマークプログラムの移植
Phase 3: Self-Hosting Preparation
- Nyashコンパイラ自身のAOTコンパイル
- ブートストラップテスト
- 配布パッケージ作成
📊 成功指標
技術的指標
- Hello WorldがEXE化できる
- 全スモークテストがAOTで通る
- JIT性能の90%以上を達成
- バイナリサイズ < 5MB
論文的指標
- 13命令での完全性証明
- 性能評価データ収集完了
- 関連研究との差別化明確
- 実装の再現可能性確保
🎯 リスクと対策
リスク1: Cranelift API変更
- 対策: バージョン固定、抽象化層
リスク2: プラットフォーム依存
- 対策: CI/CDでの継続的テスト
リスク3: 性能目標未達
- 対策: プロファイリング、段階的最適化
💡 論文投稿戦略
投稿先優先順位
-
PLDI 2026 (締切: 2025年11月)
- プログラミング言語の最高峰
- JIT/AOT統合は完璧にマッチ
-
CC 2026 (締切: 2025年10月)
- コンパイラ専門会議
- 技術的深さを評価
-
ASPLOS 2026 (締切: 2025年8月)
- システム寄りだが可能性あり
- 性能面を強調
差別化ポイント
- 極小IR（13命令）: 前代未聞のシンプルさ
- 完全自立: 外部ツールチェーン不要
- 実証済み: 自己ホスティング成功
- 実用性: 実際のアプリケーションで検証
🚀 実装開始チェックリスト
環境準備
- Cranelift最新版の調査
- lldのビルド方法確認
- Windows/Linux両環境準備
コード準備
- MIR→Cranelift変換の設計
- C ABIヘッダー作成
- テストケース整理
ドキュメント準備
- API仕様書
- ビルド手順書
- トラブルシューティング
次のステップ: ChatGPT5のリファクタリング完了を待ちながら、Cranelift APIの学習とプロトタイプ作成を開始！