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hakorune/docs/research/paper-07-nyash-one-month/writing-roadmap.md
Moe Charm db265d7f29 🐍 Python統合をAOTレベルまで完成(eval方式でunsupported=0達成)
- PyRuntimeBox.eval() で完全AOT対応(FloatBox返却)
- NYASH_PY_AUTODECODE=1 によるプリミティブ型自動変換
- ConsoleBox経由の出力もAOT対応
- 多数のPythonテストサンプル追加
- 論文「1ヶ月でインタープリターからネイティブまで」執筆開始

課題:
- import/getattr/callはプラグイン側の実装待ち
- importとevalの文脈共有は未対応

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

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-08-30 07:47:21 +09:00

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# 📝 論文執筆ロードマップ - 何から書けばいいか
## 🎯 今すぐ書けるセクション(データ不要)
### 1. **Introduction序論** ← ここから始めるのがオススメ!
- 背景:なぜ新言語開発は時間がかかるのか
- 動機:高速プロトタイピングの必要性
- 貢献1ヶ月で何を達成したか事実ベース
### 2. **Design Philosophy設計理念**
- Everything is Boxの説明
- なぜこの設計が開発速度に寄与したか
- 実装の簡潔さへの影響
### 3. **Timeline開発記録の詳細化**
- 各日の具体的な作業内容
- 決定的な判断ポイント
- AI協調開発の実態
## 📊 データが必要なセクション(後回し)
### 4. **Evaluation評価**
- ベンチマーク結果 → StatsBox実装後
- 等価性検証 → テスト作成後
- コード規模比較 → 他言語調査後
### 5. **Related Work関連研究**
- 他の高速言語開発事例の調査
- 統一実行モデルの先行研究
- 比較表の作成
## 🚀 推奨執筆順序
```
1. Introduction1-2ページ
↓ モチベーションを明確化
2. Timeline詳細化2-3ページ
↓ 実績を具体化
3. Design Philosophy2-3ページ
↓ なぜ成功したかを説明
4. StatsBox実装
↓ データ収集
5. Evaluation執筆3-4ページ
↓ 実証的裏付け
6. Related Work1-2ページ
↓ 位置づけを明確化
7. Conclusion1ページ
```
## ✍️ 今すぐできるアクション
### Option A: Introduction執筆開始
```markdown
# 1. Introduction
プログラミング言語の開発は、伝統的に年単位のプロジェクトとして認識されてきた。
新しい言語のインタープリター実装だけでも数ヶ月を要し、
JITコンパイラやネイティブコード生成機能の追加には更に数年かかることも珍しくない。
本研究では、この常識を覆す事例を報告する。
我々は新言語「Nyash」を、仕様策定から1ヶ月間という極めて短期間で、
インタープリター、VM、JIT、AOT、ネイティブ実行ファイル生成まで
完全な言語処理系として実装することに成功した。
この驚異的な開発速度は...(続く)
```
### Option B: Timeline詳細化
各日の作業内容をより具体的に記述し、
重要な技術的判断やブレークスルーの瞬間を記録
### Option C: AI協調開発セクション追加
Claude/ChatGPT5との具体的なやり取りと、
それがどう開発速度に寄与したかを分析
## 💡 執筆のコツ
- **事実ベース**で書く1ヶ月、4,000行、13.5倍高速化)
- **ストーリー性**を持たせる(困難→解決→成功)
- **再現可能性**を意識する(他の人も同じアプローチで成功できるか)