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hakorune/docs/development/roadmap/phases/phase-12.7/README.md

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Raw Blame History

Phase 12.7 - 文法改革 + AI統合最適化

🚀 究極の挑戦: 文法革新 × 極限圧縮 = 90%コード削減！

📋 統合概要

Phase 12.7は2つの革命的な改革の融合です：

1. 文法改革（Language Reform）

  • 予約語15個への削減（peek, birth統一）
  • peek構文による分岐革命
  • フィールド宣言の明示化
  • 極限糖衣構文（|>, ?., /:）

2. 圧縮記法（Compression Notation）

  • ANCP（48%削減）
  • 極限糖衣構文（75%削減）
  • 融合記法（90%削減）
  • 可逆フォーマッター完備

🎯 なぜPhase 12.7なのか？

タイミングの完璧さ

  • Phase 12: TypeBox統合ABI完了（安定した基盤）
  • Phase 12.5: MIR15最適化（コンパクトな中間表現）
  • Phase 12.7: ANCP（AIとの架け橋）← ここ！
  • Phase 13: ブラウザー革命（別の大きな挑戦）
  • Phase 15: セルフホスティング（ANCPで書かれた超小型コンパイラ！）

戦略的価値

  1. 即効性: 実装が比較的簡単で、すぐに効果が出る
  2. 相乗効果: Phase 15のセルフホスティングと組み合わせて究極の圧縮
  3. AI協働: Claude/ChatGPT/Gemini/Codexとの開発効率が劇的に向上

🌟 革命的インパクト

数値で見る効果

// 通常のNyash（約80文字）
box NyashCompiler {
    compile(source) {
        local ast = me.parse(source)
        local mir = me.lower(ast)
        return me.codegen(mir)
    }
}

// ANCP記法（約40文字） - 50%削減！
$NyashCompiler{compile(src){l ast=m.parse(src)l mir=m.lower(ast)r m.codegen(mir)}}

// 夢の組み合わせ：
// Phase 15: 80k行 → 20k行（75%削減）
// + ANCP: 20k行 → 10k行相当（さらに50%削減）
// = 最終的に87.5%削減！世界一小さい実用コンパイラ！

AIコンテキスト革命

  • GPT-4 (128k tokens): 通常2万行 → ANCP で4万行扱える！
  • Claude (200k tokens): 通常4万行 → ANCP で8万行扱える！
  • Nyash全体のソースコード がAIのコンテキストに収まる！

🎯 最重要ドキュメント

📚 実装者必読

🏗️ 技術仕様

📁 アーカイブ（検討過程）

📊 主要成果物

文法改革

  • ✅ 予約語15個確定（peek, birth, continue追加）
  • ✅ peek構文設計完了
  • ✅ フィールド宣言構文確定
  • 🔄 パーサー実装（Phase 12.7-A）

AI統合最適化

  • ✅ ANCP v1.0完成（48%圧縮）
  • ✅ 極限糖衣構文設計（75%圧縮）
  • ✅ 融合記法考案（90%圧縮）
  • ✅ 可逆フォーマッター仕様完成
  • 🔄 統合ツール実装中
  • 📅 VSCode拡張（計画中）

🔧 技術的アプローチ

記号マッピング（最適化版）

【高頻度・基本】
box      → $   # Box定義（毎回出現）
new      → n   # インスタンス生成
me       → m   # 自己参照（超頻出）
local    → l   # ローカル変数
return   → r   # 戻り値

【構造系】
from     → @   # 継承/デリゲーション
init     → #   # フィールド初期化
birth    → b   # コンストラクタ
static   → S   # 静的定義

【制御系】
if       → ?   # 条件分岐
else     → :   # else節
loop     → L   # ループ
override → O   # オーバーライド

実装優先順位

Phase 1: 最小実装（1週間）

// 20語の固定辞書で開始
pub struct AncpTranscoder {
    mappings: HashMap<&'static str, &'static str>,
}

impl AncpTranscoder {
    pub fn encode(&self, nyash: &str) -> String {
        // シンプルな置換から開始
    }
    
    pub fn decode(&self, ancp: &str) -> String {
        // 逆変換
    }
}

Phase 2: スマート変換（2週間）

  • コンテキスト認識（文字列内は変換しない）
  • 空白・コメント保持
  • エラー位置マッピング

Phase 3: ツール統合（2週間）

  • VSCode拡張（ホバーで元のコード表示）
  • CLIツール（--format=ancp オプション）
  • スモークテスト自動ANCP化

🔗 関連ドキュメント

📅 実施スケジュール

即座に開始可能な理由

  1. 独立性: 他のフェーズの完了を待つ必要なし
  2. 低リスク: 既存コードに影響しない追加機能
  3. 高効果: すぐにAI開発効率が向上

マイルストーン

  • Week 1: 基本トランスコーダー実装
  • Week 2: パーサー統合・往復テスト
  • Week 3: ツール実装（CLI/VSCode）
  • Week 4: AI連携・最適化

💡 期待される成果

定量的

  • トークン削減率: 50-70%（目標）
  • AI開発効率: 2-3倍向上
  • コンテキスト容量: 2倍に拡大

定性的

  • AIがNyash全体を「理解」できる
  • 人間も慣れれば読み書き可能
  • 自動整形の副次効果

🌟 夢の実現

Phase 15との究極コンボ

// セルフホスティングコンパイラ（ANCP記法）
// たった5行で完全なコンパイラ！
$Compiler{
    c(s){
        r m.gen(m.low(m.parse(s)))
    }
}

これが「世界一美しい箱」の究極形態にゃ！

将来の拡張

  • ANCP v2: 文脈依存の高度な圧縮
  • AI専用方言: モデル特化の最適化
  • バイナリANCP: さらなる圧縮

🚀 なぜ今すぐ始めるべきか

  1. AI時代の必須技術: コンテキスト制限との戦い
  2. 開発効率の即効薬: 今すぐ効果を実感
  3. Nyashの差別化要因: 他言語にない強み

「コードも箱に入れて、小さく美しく」- ANCP Philosophy

Phase 12.7は、Nyashを真のAI時代のプログラミング言語にする重要な一歩です。