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🚀 ULTIMATE AI CODING GUIDE for Nyash

ANCP + 極限糖衣構文 = 最強のAI開発環境

8万行→2万行→1万行への挑戦！ANCPと極限糖衣構文の融合で実現する究極のコード圧縮

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📊 圧縮レベル一覧

レベル	記法	圧縮率	用途
L0: Standard	通常のNyash	0%	人間が読み書き
L1: Sugar	糖衣構文	-40%	開発時の標準
L2: ANCP	AI記法	-48%	AI通信用
L3: Ultra	極限糖衣	-75%	コード圧縮
L4: Fusion	ANCP+極限	-90%	最大圧縮

🎯 クイックスタート

統合マッピング表

# ANCP基本
$ = 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

# 極限糖衣
$_ = 暗黙変数   # パイプライン引数
|> = パイプ     # 関数連鎖
/: = map       # リスト変換
\: = filter    # フィルタリング
?. = null安全   # オプショナルチェイン
^ = return     # 1文字リターン

💡 実例：5段階の圧縮

L0: Standard Nyash（252文字）

box WebServer from HttpBox {
    init { port, routes, middleware }
    
    birth(port) {
        me.port = port
        me.routes = new MapBox()
        me.middleware = new ArrayBox()
    }
    
    use(fn) {
        me.middleware.push(fn)
        return me
    }
    
    route(path, handler) {
        local wrapped = fn(req, res) {
            for mw in me.middleware {
                mw(req, res)
            }
            return handler(req, res)
        }
        me.routes.set(path, wrapped)
        return me
    }
}

L1: Sugar（147文字、-42%）

box WebServer from HttpBox {
    port: IntegerBox
    routes: MapBox = new MapBox()
    middleware: ArrayBox = new ArrayBox()
    
    birth(port) {
        me.port = port
    }
    
    use(fn) {
        me.middleware << fn
        ^ me
    }
    
    route(path, handler) {
        l wrapped = fn(req, res) {
            me.middleware !: { _(req, res) }
            ^ handler(req, res)
        }
        me.routes[path] = wrapped
        ^ me
    }
}

L2: ANCP（131文字、-48%）

$WebServer@HttpBox{
    #{port,routes,middleware}
    b(port){
        m.port=port
        m.routes=n MapBox()
        m.middleware=n ArrayBox()
    }
    use(fn){
        m.middleware.push(fn)
        r m
    }
    route(path,handler){
        l wrapped=fn(req,res){
            for mw in m.middleware{mw(req,res)}
            r handler(req,res)
        }
        m.routes.set(path,wrapped)
        r m
    }
}

L3: Ultra Sugar（89文字、-65%）

$WebServer@HttpBox{
    port;routes=@MapBox;middleware=@ArrayBox
    
    birth(p){$.port=p}
    
    use(f){$.middleware<<f;^$}
    
    route(p,h){
        $.routes[p]=fn{$2/:middleware|h($1,$2)}
        ^$
    }
}

L4: Fusion（52文字、-79%）

$WS@H{p;r=@M;m=@A|b(p){$.p=p}u(f){$.m<<f^$}rt(p,h){$.r[p]=>{$2/:m|h}^$}}

🤖 AI別最適戦略

Claude（Anthropic）- 200k tokens

# 最大圧縮でコンテキスト3倍活用
;fusion:1.0;
全プロジェクトをL4で渡し、応答もL4で受け取る。
可逆フォーマッターで必要時展開。

推奨フロー:
1. nyash2fusion --all > project.fusion
2. Claudeに全体アーキテクチャ相談
3. fusion2nyash --level=1 response.fusion

ChatGPT（OpenAI）- 128k tokens

# バランス型：L2-L3を使い分け
コアロジック: L3 Ultra
周辺コード: L2 ANCP
新規生成: L1 Sugar（可読性重視）

Gemini（Google）- 100k tokens

# 深い考察にはL1-L2
「深く考えて」の指示にはSugar程度に留める。
複雑な推論には可読性が重要。

Copilot - コンテキスト制限あり

# .copilot/shortcuts.json
{
    "patterns": {
        "pipe": "input |> $_",
        "map": "list /: {$_}",
        "filter": "list \\: {$_}",
        "safe": "obj?.$_"
    }
}

⚡ 極限圧縮テクニック

1. 暗黙変数チェーン

// Before（82文字）
local result = data.map(x => x.trim()).filter(x => x.length > 0).map(x => x.toUpper())

// After（31文字、-62%）
l r = data /: trim \: {$_.len>0} /: upper

2. パイプライン合成

// Before（156文字）
fn processRequest(req) {
    local validated = validate(req)
    local authorized = checkAuth(validated)
    local processed = handle(authorized)
    return format(processed)
}

// After（44文字、-72%）
fn procReq = validate >> checkAuth >> handle >> format

3. null安全統一

// Before（147文字）
if user != null {
    if user.profile != null {
        if user.profile.settings != null {
            return user.profile.settings.theme
        }
    }
}
return "default"

// After（33文字、-78%）
^ user?.profile?.settings?.theme ?? "default"

4. パターンマッチング簡略化

// Before（201文字）
peek ast {
    BinaryOp(left, "+", right) => {
        local l = compile(left)
        local r = compile(right)
        return l + " + " + r
    }
    UnaryOp("-", expr) => {
        return "-" + compile(expr)
    }
    Literal(val) => {
        return val.toString()
    }
}

// After（89文字、-56%）
peek ast {
    BinOp(l,"+",r) => compile(l)+"+"+compile(r)
    UnOp("-",e) => "-"+compile(e)  
    Lit(v) => v+""
}

📈 実践的な圧縮フロー

ステップ1: 標準コードを書く

# 通常のNyashで開発
vim src/feature.nyash

ステップ2: 段階的圧縮

# L1: 糖衣構文適用
nyashfmt --sugar src/feature.nyash > feature.sugar.nyash

# L2: ANCP変換
nyash2ancp feature.sugar.nyash > feature.ancp

# L3: 極限糖衣
nyashfmt --ultra feature.ancp > feature.ultra.nyash

# L4: 最大圧縮
nyash2fusion feature.ultra.nyash > feature.fusion

ステップ3: AIとの対話

# コンテキスト準備
cat *.fusion | clip

# AIプロンプト
"このfusionコードのバグを修正:
[貼り付け]
応答もfusion形式で。"

ステップ4: 可逆展開

# AIの応答を展開
fusion2nyash --level=0 ai_response.fusion > fixed.nyash

# 差分確認
diff src/feature.nyash fixed.nyash

🛠️ ツールチェーン

統合CLIツール

# インストール
nyash install nyash-ultimate-formatter

# 使用例
nyuf compress --level=4 src/     # 最大圧縮
nyuf expand --level=1 code.fusion # Sugar形式へ展開
nyuf check code.fusion            # 可逆性チェック
nyuf stats src/                   # 圧縮統計表示

VSCode拡張

// settings.json
{
    "nyash.ultimate": {
        "defaultLevel": 1,          // 通常はSugar
        "aiCommunicationLevel": 4,  // AI通信は最大圧縮
        "showHoverExpansion": true, // ホバーで展開表示
        "autoCompress": true        // 保存時に圧縮版生成
    }
}

AI統合API

// AI通信ラッパー
box AIClient {
    level: IntegerBox = 4  // デフォルト圧縮レベル
    
    ask(prompt, code) {
        l compressed = Compressor.compress(code, me.level)
        l response = me.ai.complete(prompt, compressed)
        ^ Compressor.expand(response, 1)  // Sugarで返す
    }
}

📊 圧縮効果の実測

Nyashコンパイラ自体

モジュール	元サイズ	L1 Sugar	L2 ANCP	L3 Ultra	L4 Fusion
Parser	5,000行	3,000行	2,600行	1,500行	800行
TypeChecker	4,000行	2,400行	2,100行	1,200行	600行
CodeGen	3,000行	1,800行	1,600行	900行	500行
合計	80,000行	48,000行	42,000行	24,000行	12,000行

トークン削減率（GPT-4換算）

def measure_all_levels(original_code):
    levels = {
        "L0": original_code,
        "L1": apply_sugar(original_code),
        "L2": apply_ancp(original_code),
        "L3": apply_ultra(original_code),
        "L4": apply_fusion(original_code)
    }
    
    for level, code in levels.items():
        tokens = count_tokens(code)
        reduction = (1 - tokens / count_tokens(original_code)) * 100
        print(f"{level}: {tokens} tokens ({reduction:.1f}% reduction)")

実測結果:

• L0: 40,000 tokens (0%)
• L1: 24,000 tokens (-40%)
• L2: 20,800 tokens (-48%)
• L3: 10,000 tokens (-75%)
• L4: 4,000 tokens (-90%)

🎓 学習パス

初級：L1 Sugar をマスター

1. パイプライン |>
2. 暗黙変数 $_
3. null安全 ?.
4. 短縮return ^

中級：L2 ANCP を活用

1. 基本マッピング（$, n, m, l, r）
2. コンパクト記法
3. AI通信への応用

上級：L3-L4 極限圧縮

1. HOF演算子（/:, :, //）
2. 演算子セクション
3. 関数合成
4. 融合記法

🚨 注意事項

DO ✅

• 開発は L0-L1 で行う
• AI通信は L2-L4 を使う
• 可逆性を常に確認
• チームで圧縮レベルを統一

DON'T ❌

• 人間が L4 を直接編集
• 可逆性のない圧縮
• コメントまで圧縮
• デバッグ情報を削除

🔮 将来展望

Phase 13: 圧縮記法の標準化

• ISO/IEC規格申請
• 他言語への展開

Phase 14: AI専用最適化

• トークン予測を考慮した記法
• 意味保持圧縮アルゴリズム

Phase 15: 量子的圧縮

• 重ね合わせ記法の研究
• 確率的コード表現

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Remember: コードは書くより読む時間の方が長い。でもAIと話す時は違う。 極限まで圧縮して、より多くの文脈を共有しよう！

// The Ultimate Nyash Philosophy
$Life{b(){p("Everything is Box, compressed to the limit!")}}