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Moe Charm 25fbebd650 docs: AOT/ネイティブコンパイル情報をexecution-backends.mdに追加

- 4つ目の実行方式としてAOT（Ahead-of-Time）コンパイルを文書化
- MIR→WASM→.cwasm のコンパイルパイプラインを説明
- wasm-backend featureでのビルド方法を明記
- 現在の実装状況（完全なスタンドアロン実行ファイルはTODO）を記載
- CLAUDE.mdのWASM説明も3種類（Rust→WASM、Nyash→WASM、Nyash→AOT）に更新
- CURRENT_TASK.mdにPhase 10.9/10.10の完了項目を追加

ChatGPT5さんのAOT試行に対応した適切なドキュメント配置を実施

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

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

2025-08-29 02:05:39 +09:00

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AI-Nyash Compact Notation Protocol (ANCP) - Gemini & Codex Analysis

Date: 2025-08-29 Topic: ANCP深層技術分析

Geminiさんの分析

圧縮記法の設計改善点

記号の衝突と曖昧性

$ や @ は多くの言語で特別な意味を持つため、確認が必要
字句解析器が記号と識別子を明確に分離できる設計が重要
演算子前後の空白処理に注意（return-1 → r-1 の曖昧性）

マッピングの体系化

型・オブジェクト操作系: $ & *
制御フロー系: ! ?
スコープ・可視性系: @ :
カテゴリ別の一貫性が重要

他言語での類似事例

成功例

JavaScript Minification: 変数名短縮、空白削除で劇的なサイズ削減
Protocol Buffers/MessagePack: スキーマ共有でキー名をIDに置換
WebAssembly: .wat（テキスト）⇔ .wasm（バイナリ）の双方向変換

失敗例・注意点

APL/J/K言語: 極度の記号化により「書き込み専用言語」と揶揄される
ANCPは「AI専用」と割り切ることでこの問題を回避

AIの学習効率向上のための記号選択

トークナイザの基本

BPE (Byte Pair Encoding) による頻出文字列の1トークン化
単一ASCII記号（$ @ # など）は1トークンになりやすい

最適な記号の優先順位

単一ASCII記号: 最も効率的
1文字アルファベット: 良い選択だが空白区切り推奨
避けるべき: Unicode記号（複数バイト消費）

実践的検証方法

import tiktoken
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
# トークン数の実測実験

パーサー統合の技術要点

字句解析器の拡張: ANCP記号→予約語トークンへの変換ルール
双方向性の保証: ANCPジェネレータとPretty Printer
エラー報告: Source Map的な仕組みで元コード位置を保持

将来の拡張性確保

マッピングテーブルの外部化: JSON/TOML設定ファイル
記号枯渇への備え: 2文字組み合わせルール（$b, $f）
プロトコルバージョニング: ancp/1.0; ヘッダー

Codexさんの実装設計

Lexer設計（Rust）

Dialect検出

明示ヘッダ: ;ancp:1 nyash:0.5;
自動判別: ANCP記号ヒット率による判定

Token統合

TokenKind で統一（通常/ANCP記号は同じTokenKindへ）
LosslessToken 層でトリビア（空白・コメント）保持

データ構造

enum Dialect { Nyash, ANCP(Version) }
struct Token { 
    kind: TokenKind, 
    span: Span, 
    raw: RawLexemeId,
    leading: Trivia, 
    trailing: Trivia 
}
struct Transcoder { 
    to_ancp, 
    to_nyash, 
    span_map: SpanMap 
}

双方向変換のテスト戦略

同値往復: decode(encode(src)) == src
プロパティテスト: proptestでランダム構文木往復
パーサー同値: AST正規化後の同型性assert
差分回帰: cargo instaでスナップショット
ファジング: libFuzzer/AFLでクラッシュ監視
境界網羅: 演算子隣接、Unicode識別子など

デバッグ体験の維持

診断の二面表示: エラーで両表記併記 @f (fn)
IDE統合: LSPでホバー相互表示、CodeLens
条件付きダンプ: RUST_LOG=ancp=trace
最小侵襲: パーサー以降はTokenKindベースで動作

パフォーマンス最適化

静的マップ: phf でO(1)ルックアップ
ゼロコピー: &str スライスと軽量Span
トリビア表現: SmallVec<[TriviaPiece; 2]>
ストリーミング: 大規模ファイル対応

AIファインチューニング戦略

並列コーパス: (Nyash, ANCP)対訳データ生成
タスク定義: 翻訳、完成補完、修正適用
評価指標: 往復一致率、パース成功率、トークン削減率
プロンプト指針: ヘッダーと記号表を冒頭に付与

実装計画

P1: 固定辞書でTranscoder作成 P2: Lexer統合、AST同値テスト P3: ヘッダー検出、エラーマッピング P4: ベンチと辞書最適化 P5: LSP/CLI統合

統合された知見

両先生の分析から、ANCPは単なる圧縮ツールではなく、AI時代のプログラミング言語インフラストラクチャとして設計すべきことが明確になりました。特に重要なのは：

トークン効率の実測主義 - 理論より実測で最適化
双方向完全性の保証 - テスト駆動で信頼性確保
デバッグ体験の維持 - 人間にも配慮した設計
将来拡張性の確保 - バージョニングと外部設定

これらの知見をPhase 11での実装に活かします。

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