d5af6b1d48
Added paper-g-ai-assisted-compiler folder documenting: - Week-long LLVM backend development with AI assistance - Key insights from PHI/SSA struggles to Resolver API solution - Development log capturing the chaotic reality - Abstract in both English and Japanese Key quote: 'I don't remember anymore' - capturing the authentic experience of intensive AI-assisted development where the process itself becomes the research data. This represents potentially the first fully documented case of building a compiler backend primarily through AI assistance.
AI-Assisted Compiler Development: The Nyash LLVM Journey
📚 論文概要
本論文は、ChatGPT/Claude/Geminiを活用してゼロからコンパイラ（Nyash）をLLVM層まで構築した、世界初？のAI主導コンパイラ開発の完全記録です。
🎯 論文の切り口（ハイブリッドアプローチ）
1. 技術的貢献
- MIR14: 27→13→14命令への進化
- Box理論: Everything is Boxの設計哲学
- LoopForm: PHI集中化による制御フロー正規化
- Sealed SSA: 支配関係の構造的保証
2. 方法論的貢献
- AI支援開発プロセスの実態記録
- 人間×AIの役割分担と共進化
- 失敗と解決の繰り返しから学ぶ知見
- Python llvmliteハーネスへの方針転換
📅 開発タイムライン（1週間以上の激闘）
Day 1: 「PHI簡単だにゃ！」→ 現実の厳しさを知る
Day 2-3: PHI欠落、支配関係違反との戦い
Day 4: ChatGPT 8分調査「Investigating the builder issue」
Day 5: Python llvmlite導入決断
Day 6: LoopForm最終手段投入
Day 7+: Resolver API統一、設計のブレを修正
🔍 主要な転換点
-
PHI配線問題の発覚
- 「PHINode should have one entry for each predecessor」
- emit側での配線 vs to側での需要駆動
-
支配関係違反との長い戦い
- 「Instruction does not dominate all uses!」
- 値解決の分散が根本原因と判明
-
LoopForm導入
- 既存問題を顕在化させた構造
- 「すべてをループのスコープにする」シンプルな理念
-
Resolver API設計
- すべての値解決を統一的に扱う
- 局所化→型正規化→キャッシュの自動化
📝 論文構成（案）
- 序論: AI時代のコンパイラ開発
- 背景: 既存コンパイラの複雑性とNyashの設計思想
- 技術編: MIR14, Box理論, LoopForm, Sealed SSA
- 開発編: AI対話プロセスと実装の実態
- 評価編: LLVM層完成の証明と性能評価
- 考察編: AI×人間の協調開発の可能性と限界
- 結論: 新しいコンパイラ開発手法の提案
🎉 成果物
- 動作するLLVMバックエンド
- 27→14命令の極限的IR削減
- AI支援開発の実践的知見
- 「簡単最高」哲学の実証
📌 注記
- 完全な再現は困難（「もう覚えてないにゃー」）
- しかし、プロセスの記録として価値がある
- 混沌とした開発過程自体が研究データ