330 lines
7.2 KiB
Markdown
330 lines
7.2 KiB
Markdown
# AI Integration Guide for ANCP
|
||
|
||
## 🤖 AI開発者のためのANCP活用ガイド
|
||
|
||
### なぜANCPがAI開発を変えるのか
|
||
|
||
1. **コンテキスト容量2-3倍**: より多くのコードをAIに渡せる
|
||
2. **理解速度向上**: パターンが明確で認識しやすい
|
||
3. **生成効率向上**: 短い記号で素早くコード生成
|
||
|
||
## 📋 クイックリファレンス
|
||
|
||
### 最重要マッピング（必ず覚える）
|
||
```
|
||
$ = box # Box定義
|
||
n = new # インスタンス生成
|
||
m = me # 自己参照
|
||
l = local # ローカル変数
|
||
r = return # 戻り値
|
||
```
|
||
|
||
### よく使うパターン
|
||
```nyash
|
||
// Nyash
|
||
box Cat from Animal {
|
||
init { name }
|
||
birth(name) {
|
||
me.name = name
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// ANCP
|
||
$Cat@Animal{
|
||
#{name}
|
||
b(name){m.name=name}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
## 🎯 AI別最適化ガイド
|
||
|
||
### Claude (Anthropic)
|
||
```markdown
|
||
# Claudeへの指示例
|
||
NyashコードをANCP記法で書いてください。以下のマッピングを使用：
|
||
- box → $
|
||
- new → n
|
||
- me → m
|
||
- local → l
|
||
- return → r
|
||
|
||
コンテキスト: 200k tokens利用可能
|
||
推奨: 大規模プロジェクト全体をANCPで渡す
|
||
```
|
||
|
||
### ChatGPT (OpenAI)
|
||
```markdown
|
||
# ChatGPTへの指示例
|
||
Use ANCP notation for Nyash code:
|
||
;ancp:1.0 nyash:0.5;
|
||
|
||
Quick reference:
|
||
$ = box, n = new, m = me, l = local, r = return
|
||
|
||
Context: 128k tokens (GPT-4)
|
||
Strategy: Focus on core modules with ANCP
|
||
```
|
||
|
||
### Gemini (Google)
|
||
```markdown
|
||
# Geminiへの深い考察依頼
|
||
ANCPを使ったNyashコードの最適化を深く考えてください。
|
||
トークン効率とコード美しさのバランスを重視。
|
||
|
||
特に注目:
|
||
- $ (box) によるオブジェクト指向の簡潔表現
|
||
- m (me) による自己参照の明確化
|
||
```
|
||
|
||
### Codex/Copilot
|
||
```python
|
||
# .copilot/ancp_hints.py
|
||
"""
|
||
ANCP Quick Patterns:
|
||
- $ClassName{...} = box ClassName { ... }
|
||
- m.method() = me.method()
|
||
- l var = value = local var = value
|
||
- r value = return value
|
||
"""
|
||
```
|
||
|
||
## 💡 実践的な使い方
|
||
|
||
### 1. 大規模コードレビュー
|
||
```bash
|
||
# 全プロジェクトをANCPに変換してAIに渡す
|
||
nyash2ancp -i src/ -o /tmp/review.ancp --recursive
|
||
|
||
# AIへのプロンプト
|
||
"Review this ANCP code for performance issues:
|
||
[/tmp/review.ancp の内容]"
|
||
```
|
||
|
||
### 2. アーキテクチャ設計相談
|
||
```ancp
|
||
;ancp:1.0 nyash:0.5;
|
||
// 新しいP2Pシステムの設計
|
||
$P2PNetwork{
|
||
#{nodes,dht}
|
||
|
||
connect(peer){
|
||
l conn=n Connection(peer)
|
||
m.nodes.add(conn)
|
||
r conn
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// AIへの質問
|
||
"この設計でスケーラビリティの問題はありますか？"
|
||
```
|
||
|
||
### 3. バグ修正依頼
|
||
```ancp
|
||
// バグのあるコード（ANCP）
|
||
$Calculator{
|
||
divide(a,b){
|
||
r a/b // ゼロ除算チェックなし
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// AIへの依頼
|
||
"このANCPコードのバグを修正してください"
|
||
```
|
||
|
||
## 📊 効果測定
|
||
|
||
### トークン削減の実例
|
||
```python
|
||
# 測定スクリプト
|
||
import tiktoken
|
||
|
||
def measure_reduction(nyash_code, ancp_code):
|
||
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
|
||
|
||
nyash_tokens = len(enc.encode(nyash_code))
|
||
ancp_tokens = len(enc.encode(ancp_code))
|
||
|
||
reduction = (1 - ancp_tokens / nyash_tokens) * 100
|
||
|
||
print(f"Nyash: {nyash_tokens} tokens")
|
||
print(f"ANCP: {ancp_tokens} tokens")
|
||
print(f"Reduction: {reduction:.1f}%")
|
||
|
||
return reduction
|
||
|
||
# 実例
|
||
nyash = """
|
||
box WebServer from HttpBox {
|
||
init { port, routes }
|
||
|
||
birth(port) {
|
||
me.port = port
|
||
me.routes = new MapBox()
|
||
}
|
||
|
||
addRoute(path, handler) {
|
||
me.routes.set(path, handler)
|
||
return me
|
||
}
|
||
}
|
||
"""
|
||
|
||
ancp = "$WebServer@HttpBox{#{port,routes}b(port){m.port=port m.routes=n MapBox()}addRoute(path,handler){m.routes.set(path,handler)r m}}"
|
||
|
||
reduction = measure_reduction(nyash, ancp)
|
||
# 結果: 約65%削減！
|
||
```
|
||
|
||
## 🔧 AIツール統合
|
||
|
||
### VSCode + GitHub Copilot
|
||
```json
|
||
// .vscode/settings.json
|
||
{
|
||
"github.copilot.advanced": {
|
||
"ancp.hints": {
|
||
"box": "$",
|
||
"new": "n",
|
||
"me": "m"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### Custom AI Integration
|
||
```typescript
|
||
// AI SDK統合例
|
||
class AncpAwareAI {
|
||
async complete(prompt: string, context: string): Promise<string> {
|
||
// コンテキストをANCPに変換
|
||
const ancpContext = this.transcoder.encode(context);
|
||
|
||
// AI APIコール（トークン数大幅削減）
|
||
const response = await this.ai.complete({
|
||
prompt,
|
||
context: ancpContext,
|
||
metadata: { format: "ancp:1.0" }
|
||
});
|
||
|
||
// レスポンスをNyashに戻す
|
||
return this.transcoder.decode(response);
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
## 📚 学習リソース
|
||
|
||
### AIモデル向けトレーニングデータ
|
||
```bash
|
||
# 並列コーパス生成
|
||
tools/generate_parallel_corpus.sh
|
||
|
||
# 出力
|
||
corpus/
|
||
├── nyash/ # 通常のNyashコード
|
||
├── ancp/ # 対応するANCPコード
|
||
└── metadata/ # トークン削減率等
|
||
```
|
||
|
||
### プロンプトテンプレート
|
||
```markdown
|
||
# 効果的なプロンプト例
|
||
|
||
## コード生成
|
||
"Write a P2P chat application in ANCP notation.
|
||
Requirements: [要件]
|
||
Use these patterns: $=box, n=new, m=me"
|
||
|
||
## コードレビュー
|
||
"Review this ANCP code for security issues:
|
||
```ancp
|
||
[コード]
|
||
```
|
||
Focus on: memory safety, race conditions"
|
||
|
||
## リファクタリング
|
||
"Refactor this ANCP code for better performance:
|
||
[コード]
|
||
Maintain the same API but optimize internals"
|
||
```
|
||
|
||
## 🚀 ベストプラクティス
|
||
|
||
### DO
|
||
- ✅ 大規模コードはANCPで渡す
|
||
- ✅ AI応答もANCPで受け取る
|
||
- ✅ 記号の意味を最初に説明
|
||
- ✅ バージョンヘッダーを含める
|
||
|
||
### DON'T
|
||
- ❌ 部分的なANCP使用（混乱の元）
|
||
- ❌ カスタム記号の追加
|
||
- ❌ コメントまで圧縮
|
||
|
||
## 🎮 実践演習
|
||
|
||
### 演習1: 基本変換
|
||
```nyash
|
||
// これをANCPに変換
|
||
box Calculator {
|
||
init { memory }
|
||
|
||
birth() {
|
||
me.memory = 0
|
||
}
|
||
|
||
add(x, y) {
|
||
local result = x + y
|
||
me.memory = result
|
||
return result
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
<details>
|
||
<summary>答え</summary>
|
||
|
||
```ancp
|
||
$Calculator{#{memory}b(){m.memory=0}add(x,y){l result=x+y m.memory=result r result}}
|
||
```
|
||
</details>
|
||
|
||
### 演習2: AI活用
|
||
```ancp
|
||
// このANCPコードの問題点をAIに聞く
|
||
$Server{listen(p){loop(true){l c=accept()process(c)}}}
|
||
```
|
||
|
||
期待する指摘:
|
||
- エラーハンドリングなし
|
||
- 接続の並行処理なし
|
||
- リソースリークの可能性
|
||
|
||
## 📈 成功事例
|
||
|
||
### 事例1: Nyashコンパイラ開発
|
||
- 通常: 20,000行 → 40,000 tokens
|
||
- ANCP: 20,000行 → 15,000 tokens
|
||
- **結果**: Claude一回のコンテキストで全体を把握！
|
||
|
||
### 事例2: バグ修正効率
|
||
- 従来: 関連コード5ファイルが入らない
|
||
- ANCP: 10ファイル＋テストコードまで含められる
|
||
- **結果**: AIが文脈を完全理解し、的確な修正提案
|
||
|
||
## 🔮 将来の展望
|
||
|
||
### ANCP v2.0
|
||
- AI専用の追加圧縮
|
||
- 意味保持型トークン削減
|
||
- カスタム辞書対応
|
||
|
||
### AI統合の深化
|
||
- IDEでのリアルタイムANCP変換
|
||
- AIレビューの自動ANCP化
|
||
- 学習済みANCPモデル
|
||
|
||
---
|
||
|
||
ANCPは単なる圧縮記法ではなく、AIとNyashをつなぐ架け橋です。
|
||
この革命的なプロトコルを活用して、AI時代の開発を加速させましょう！ |