Paper C: Reversible 90% Code Compression via Multi-Stage Syntax Transformation
📋 論文概要
目標: AI時代の新しいコード圧縮技法（ANCP）の学術化 種別: Technical Report (短報) 投稿先: arXiv → PLDI/ICSE への展開
🎯 論文の核心
主要貢献（3つ）
- 90%可逆圧縮: 従来の58%限界を突破
- 三層変換: P→C→F の段階的圧縮モデル
- AI最適化: 人間でなくAI理解性への最適化
インパクト
従来: Terser 58% → 我々: Fusion 90%
= 1.6倍の圧縮性能向上！
📊 論文構成
短報版（15-20ページ）
- Introduction: AI開発でのコンテキスト制限問題
- Related Work: 既存圧縮技術の限界
- ANCP Design: 三層圧縮アーキテクチャ
- Implementation: Rust実装の詳細
- Evaluation: 圧縮率・可逆性・AI効率の実証
- Conclusion: 新パラダイムの提案
📅 実装スケジュール
Phase 1: 基本実装（2週間）
- P→C変換器（糖衣構文）
- ソースマップ2.0
- ラウンドトリップテスト
Phase 2: 極限圧縮（2週間）
- C→F変換器（AST直列化）
- MIR等価性検証
- 性能ベンチマーク
Phase 3: データ収集（1週間）
- 各種メトリクス計測
- AI効率性評価
- 実用例の準備
🎓 学術的価値
新規性
- 世界初のAI最適化圧縮技法
- Box-First設計による高圧縮率
- 完全可逆性の実現
再現性
- フルオープンソース実装
- ベンチマーク自動化
- Docker環境での検証
実用性
- 実際のコンパイラでの検証
- VSCode拡張での実用化
- 業界標準への展開可能性