- 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>
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# 📝 論文執筆ロードマップ - 何から書けばいいか
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## 🎯 今すぐ書けるセクション(データ不要)
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### 1. **Introduction(序論)** ← ここから始めるのがオススメ!
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- 背景:なぜ新言語開発は時間がかかるのか
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- 動機:高速プロトタイピングの必要性
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- 貢献:1ヶ月で何を達成したか(事実ベース)
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### 2. **Design Philosophy(設計理念)**
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- Everything is Boxの説明
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- なぜこの設計が開発速度に寄与したか
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- 実装の簡潔さへの影響
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### 3. **Timeline(開発記録)の詳細化**
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- 各日の具体的な作業内容
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- 決定的な判断ポイント
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- AI協調開発の実態
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## 📊 データが必要なセクション(後回し)
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### 4. **Evaluation(評価)**
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- ベンチマーク結果 → StatsBox実装後
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- 等価性検証 → テスト作成後
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- コード規模比較 → 他言語調査後
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### 5. **Related Work(関連研究)**
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- 他の高速言語開発事例の調査
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- 統一実行モデルの先行研究
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- 比較表の作成
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## 🚀 推奨執筆順序
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1. Introduction(1-2ページ)
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↓ モチベーションを明確化
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2. Timeline詳細化(2-3ページ)
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↓ 実績を具体化
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3. Design Philosophy(2-3ページ)
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↓ なぜ成功したかを説明
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4. StatsBox実装
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↓ データ収集
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5. Evaluation執筆(3-4ページ)
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↓ 実証的裏付け
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6. Related Work(1-2ページ)
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↓ 位置づけを明確化
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7. Conclusion(1ページ)
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## ✍️ 今すぐできるアクション
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### Option A: Introduction執筆開始
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# 1. Introduction
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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。
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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、
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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。
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本研究では、この常識を覆す事例を報告する。
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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、
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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
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完全な言語処理系として実装することに成功した。
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この驚異的な開発速度は...(続く)
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### Option B: Timeline詳細化
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各日の作業内容をより具体的に記述し、
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重要な技術的判断やブレークスルーの瞬間を記録
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### Option C: AI協調開発セクション追加
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Claude/ChatGPT5との具体的なやり取りと、
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それがどう開発速度に寄与したかを分析
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## 💡 執筆のコツ
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- **事実ベース**で書く(1ヶ月、4,000行、13.5倍高速化)
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- **ストーリー性**を持たせる(困難→解決→成功)
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- **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) |