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【AI協調開発研究】 - AI二重化モデルの学術論文draft完成（workshop_paper_draft.md） - 「隠れた危機」分析とbirthの原則哲学化 - TyEnv「唯一の真実」協調会話を保存・研究資料に統合 - papers管理構造の整備（wip/under-review/published分離） 【Phase 10.9-β HostCall進捗】 - JitConfigBox: relax_numeric フラグ追加（i64→f64コアーション制御） - HostcallRegistryBox: 署名検証・白黒リスト・コアーション対応 - JitHostcallRegistryBox: Nyash側レジストリ操作API - Lower統合: env直読 → jit::config::current() 参照に統一 - 数値緩和設定: NYASH_JIT_HOSTCALL_RELAX_NUMERIC/Config.set_flag 【検証サンプル拡充】 - math.sin/cos/abs/min/max 関数スタイル（examples/jit_math_function_style_*.nyash） - 境界ケース: 署名不一致・コアーション許可・mutating拒否サンプル - E2E実証: String.length→allow, Array.push→fallback, math関数の署名一致観測 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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箱理論（Box Theory）とAI協調開発
概要
「Everything is Box」という設計哲学が、AI二重化モデルの成功に決定的な役割を果たした。
箱理論の基本原則
-
すべてを箱として扱う
- データ: StringBox, IntegerBox, MathBox
- 機能: JitConfigBox, JitEventsBox
- 問題: 「MIR引数配線」という箱
- AI役割: 「俯瞰Box」「実装Box」
-
箱の独立性
- 各箱は明確な境界を持つ
- 内部実装を隠蔽
- インターフェースのみ公開
-
箱の組み合わせ
- 小さな箱を組み合わせて大きな機能を実現
- sin(x) → MathBox.sin(x) のような変換
AI協調開発における箱理論の効果
1. 問題の明確化
症状: sig_mismatch
↓ 箱として切り出し
問題箱: "MIR引数配線の欠落"
↓
解決箱: "BoxCallへのargs追加"
2. 役割の明確化
俯瞰Box（Architect AI）:
入力: 全体の問題状況
出力: 核心的な解決方針
実装Box（Implementer AI）:
入力: 解決方針
出力: 具体的なコード差分
3. 観測可能性
// 問題を観測可能な箱として設計
{
"event": "hostcall",
"argc": 0, // ← この箱が問題を即座に示す
"method": "sin"
}
具体例：MathBox正規化
問題
- ユーザー:
sin(x)と書きたい - システム: BoxCallインフラを使いたい
箱理論による解決
sin(x)
↓ 箱変換
MathBox.new() → MathBox.birth() → MathBox.sin(x)
これにより：
- 既存のBoxCallインフラをそのまま活用
- 引数配線が自然に解決
- 統一的な処理フロー
箱理論がもたらす開発効率
1. 思考の単純化
- 複雑な問題を「箱」単位で分解
- 各箱を独立して考察・実装
2. AIとの相性
- AIは「箱」という明確な単位で思考しやすい
- 入出力が明確で、役割分担が容易
3. 観測と改善
- 各箱に観測点を設置（argc, stats等）
- 問題の特定と改善が迅速
結論
箱理論は単なる設計パターンではなく、AI時代の開発哲学として機能している：
- AIが理解しやすい抽象化
- 人間が管理しやすい構造
- 問題が観測しやすい設計
この三位一体が、AI二重化モデルの成功を支えている。