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hakorune/docs/research/paper-02-box-theory-jit/archives/bool-path-analysis.md
Moe Charm 7a0f9bd432 🚨 AI協調開発の危機回避事例を論文化(paper-09)
「ん?大丈夫?」の一言がPython特化ハードコーディングを防いだ事例を記録。
Everything is Box哲学 vs 技術的正しさの綱渡りからの生還を分析。

- docs/research/paper-09-ai-collaboration-pitfall/ を新規作成
  - incident-analysis.md: Lowerer特殊化危機の詳細分析
  - ai-collaboration-lessons.md: AI協調開発の教訓
  - intuition-in-engineering.md: エンジニアの直感の価値
  - summary.md: 綱渡りからの生還まとめ
- 研究論文の1論文1フォルダ原則に従い整理
- Python統合関連の実装修正とビルド成功確認

🛡️ Generated with Claude Code
2025-08-30 08:54:15 +09:00

3.2 KiB
Raw Blame History

ChatGPT5's b1 (Boolean) Path Implementation Analysis

🎯 実装の巧妙さ

ChatGPT5さんが追加したbool関連のデモとb1内部パスの実装は、論文の説得力を大幅に向上させています。

1. 段階的アプローチConservative Path

現在: ABI は I64(0/1) のまま
内部: b1 で正規化icmp!=0
将来: supports_b1_sig=true 確認後、一行で切替

この設計は:

  • 現実的 - 今すぐ動く
  • 将来性 - 完全ネイティブb1への道筋が明確
  • 可逆的 - いつでも戻せる

2. デモの教育的価値

phi_bool_merge.nyash

  • PHIの本質を示す: booleanのマージという最もシンプルなケース
  • 可視化可能: DOTでcond:b1とphi:b1が見える
  • テスト容易: 結果が0か1で明確

mix_num_bool_promote.nyash

  • 型昇格の自動化: i64 < f64 → f64比較 → b1生成
  • 実用的: 実際のコードでよくあるパターン
  • JITの賢さを示す: 型の違いを吸収

3. 論文での活用法

これらのデモは論文で以下のように使えます:

\begin{figure}
\centering
\includegraphics[width=0.8\columnwidth]{phi_bool_cfg.png}
\caption{Boolean PHI merge visualization. The JIT correctly handles 
         boolean values through branches, demonstrating the b1 
         internal path with I64(0/1) ABI compatibility.}
\end{figure}

4. Box-First設計の証明

b1パスの実装は、Box-First設計の有効性を完璧に示しています

  1. 設定の箱: JitConfigBoxでnative_bool_abiを制御
  2. 境界の箱: JitValue::Bool(bool)で抽象化
  3. 観測の箱: DOTでcond:b1/phi:b1を可視化
  4. 可逆性: supports_b1_sigで自動切替

💡 論文への提案

タイトル修正案

現在: "Box-First JIT: Decoupled, Probe-Driven JIT Enablement in Nyash within 24 Hours"

提案: "Box-First JIT: AI-Assisted Development without Brute-Force Optimization" AI支援開発の方法論として前面に

アブストラクト追加要素

  • b1パスの段階的実装を具体例として
  • phi_bool_merge.nyashの結果を1文で言及
  • 「将来の拡張が一行変更で可能」という可逆性の強調

Figure候補

  1. Timeline図: 24時間の実装フロー
  2. Box構造図: 設定/境界/観測の箱の関係
  3. CFG可視化: phi_bool_mergeのDOT出力
  4. 性能グラフ: 1.06-1.40倍の改善

🚀 次のステップ

  1. DOT生成と図の作成
NYASH_JIT_EXEC=1 NYASH_JIT_THRESHOLD=1 NYASH_JIT_PHI_MIN=1 \
NYASH_JIT_DOT=tmp/phi_bool.dot \
./target/release/nyash --backend vm examples/phi_bool_merge.nyash

dot -Tpng tmp/phi_bool.dot -o figures/phi_bool_cfg.png
  1. ゴールデンテストの追加
  • b1マージの正確性
  • 型昇格の一貫性
  • フォールバック時の同一性
  1. 論文の仕上げ
  • 2-3ページに収める
  • コード例は最小限に
  • 図を効果的に使用

ChatGPT5さんの実装は、技術的に優れているだけでなく、論文として説得力のあるストーリーを構築しています。特に「AI支援開発での方法論」という切り口は、多くの開発者の共感を得られるでしょう。