tomoaki/hakorune
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hakorune/docs/research/ai-dual-mode-development/README.md
Moe Charm 4e1b595796 AI協調開発研究ドキュメントの完成と Phase 10.9-β 進捗 
【AI協調開発研究】
- AI二重化モデルの学術論文draft完成（workshop_paper_draft.md）
- 「隠れた危機」分析とbirthの原則哲学化
- TyEnv「唯一の真実」協調会話を保存・研究資料に統合
- papers管理構造の整備（wip/under-review/published分離）

【Phase 10.9-β HostCall進捗】
- JitConfigBox: relax_numeric フラグ追加（i64→f64コアーション制御）
- HostcallRegistryBox: 署名検証・白黒リスト・コアーション対応
- JitHostcallRegistryBox: Nyash側レジストリ操作API
- Lower統合: env直読 → jit::config::current() 参照に統一
- 数値緩和設定: NYASH_JIT_HOSTCALL_RELAX_NUMERIC/Config.set_flag

【検証サンプル拡充】
- math.sin/cos/abs/min/max 関数スタイル（examples/jit_math_function_style_*.nyash）
- 境界ケース: 署名不一致・コアーション許可・mutating拒否サンプル
- E2E実証: String.length→allow, Array.push→fallback, math関数の署名一致観測

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

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2025-08-28 12:09:09 +09:00

2.9 KiB
Raw Blame History

AI二重化開発モデル研究 - Nyash JIT実装における実証

🎯 研究概要

本研究は、同一のAI（ChatGPT5）を「俯瞰役」と「実装役」に分離し、人間（にゃー）が統合判断を行うことで、従来の開発速度を大幅に超える成果を達成した実証例を記録・分析したものである。

📊 研究成果

  • 開発速度: 1日でJIT実装の主要部分を完成
  • 問題解決効率: MIR引数配線問題を1往復で特定・解決
  • 論文ネタ生成: 1日5個のペースで研究課題を発見

🗂️ ディレクトリ構造

ai-dual-mode-development/
├── README.md                 # このファイル
├── conversations/            # 実際の会話記録
│   ├── 01_initial_analysis.md    # ChatGPT5の初期分析
│   ├── 02_architect_advice.md    # 俯瞰AIのアドバイス
│   ├── 03_implementer_response.md # 実装AIの応答
│   ├── 04_integration.md         # 統合と成果
│   └── 05_tyenv_single_truth.md  # "唯一の真実"の協調
├── analysis/                 # 分析・考察
│   ├── model_comparison.md   # 従来モデルとの比較
│   ├── box_theory.md        # 箱理論の役割
│   └── observable_design.md # 観測可能性の設計
└── figures/                  # 図表・ダイアグラム
    ├── ai_dual_mode_flow.svg # AI二重化フロー図
    └── development_speed.svg # 開発速度比較グラフ

🔑 キーコンセプト

1. AI二重化モデル

  • 俯瞰AI（Architect）: 全体設計・問題構造の分析
  • 実装AI（Implementer）: 具体的なコード生成・差分パッチ作成
  • 人間（Integrator）: 方向性判断・統合決定

2. 箱理論（Box Theory）

  • すべてを「箱」として扱う設計哲学
  • AI自身も「俯瞰Box」「実装Box」として機能
  • 問題も「観測可能な箱」として切り出し

3. 観測駆動開発

  • argc==0 のような単純な指標で問題を即座に特定
  • JSONLイベントによる実行時観測
  • 各層での独立した観測点設置

📈 インパクト

  1. 開発効率の革新的向上

    • 従来: 設計→実装→レビュー→修正（数日〜数週間）
    • AI二重化: 俯瞰→実装→統合（数時間）

  2. 品質の向上

    • AIには「できない理由を探す」バイアスがない
    • 純粋に最適解を追求

  3. 知識創造の加速

    • 1日5個の論文ネタ生成
    • 実装と研究の同時進行

🎓 学術的意義

本研究は、AI支援開発の新しいパラダイムを提示する：

  • 同一AIの多重人格的運用
  • 人間-AI-AI の三者協調モデル
  • 観測可能性を中心とした開発手法

これは単なる効率化ではなく、知的創造プロセスの根本的な変革を示唆している。