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Moe Charm 11506cee3b Phase 11-12: LLVM backend initial, semantics layer, plugin unification
Major changes:
- LLVM backend initial implementation (compiler.rs, llvm mode)
- Semantics layer integration in interpreter (operators.rs)
- Phase 12 plugin architecture revision (3-layer system)
- Builtin box removal preparation
- MIR instruction set documentation (26→Core-15 migration)
- Cross-backend testing infrastructure
- Await/nowait syntax support

New features:
- LLVM AOT compilation support (--backend llvm)
- Semantics layer for interpreter→VM flow
- Tri-backend smoke tests
- Plugin-only registry mode

Bug fixes:
- Interpreter plugin box arithmetic operations
- Branch test returns incorrect values

Documentation:
- Phase 12 README.md updated with new plugin architecture
- Removed obsolete NYIR proposals
- Added LLVM test programs documentation

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-09-01 23:44:34 +09:00

2.5 KiB
Raw Blame History

主要な学術的貢献Key Contributions

1. 極限的短期間での完全言語処理系実装

  • 従来: 新言語開発は年単位のプロジェクト
  • 本研究: 1ヶ月で Interpreter/VM/JIT/AOT/Native を完走
  • 意義: 言語開発の時間的障壁を劇的に低減

2. 「Everything is Box」統一モデル

  • 革新性: 変数・関数・GC・FFI・プラグインすべてをBox抽象で統一
  • 効果:
    • 実装の劇的な簡素化4,000行で完全処理系
    • VM/JIT/AOT間での意味論等価性の自然な保証
    • プラグイン化による無限の拡張性

3. MIRベースの多段階実行アーキテクチャ

Source → AST → MIR → {Interpreter, VM, JIT, AOT, WASM}
              ↑
         統一中間表現15命令
  • 利点:
    • バックエンドの独立開発
    • 最適化パスの共有
    • 新ターゲットの容易な追加

4. 意味論等価性の形式的保証

  • 保証内容: VM/JIT/AOT/GC設定に関わらず同一I/Oトレース
  • 検証方法: StatsBoxによるトレースハッシュ比較
  • 学術的価値: コンパイラ正当性の実践的証明

5. プラグインBox C ABIによる言語境界の解消

// 統一ABI: すべてのBox操作が4つの関数に集約
extern "C" {
    u32 get_abi_version();
    u32 init_plugin(config: *const u8, len: u32);
    i64 invoke_fn(type_id: u32, method_id: u32, ...);
    void shutdown();
}
  • 効果: JIT→ネイティブコードが自然にリンク可能
  • 応用: 任意の言語で書かれたBoxの統合

6. 実装効率の新基準

指標 従来の言語処理系 Nyash
開発期間 年単位 1ヶ月
コード行数 10万行以上 4,000行
依存ライブラリ 多数 Cranelift のみ
実行形態 限定的 5形態全等価

7. 高速プロトタイピング手法の体系化

  • Phase駆動開発: 明確なマイルストーン設定
  • 80/20ルール: 完璧より進捗を優先
  • AI協調開発: Claude/ChatGPT/Copilotの効果的活用
  • 即時検証: 毎フェーズでの動作確認

研究のインパクト

  1. 理論的貢献: 最小言語処理系の構成要素を実証
  2. 実践的貢献: 新言語開発のテンプレート提供
  3. 教育的価値: 言語処理系の全体像を学習可能な規模で提示
  4. 産業的応用: DSL開発の劇的な効率化