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- PyRuntimeBox.eval() で完全AOT対応（FloatBox返却） - NYASH_PY_AUTODECODE=1 によるプリミティブ型自動変換 - ConsoleBox経由の出力もAOT対応 - 多数のPythonテストサンプル追加 - 論文「1ヶ月でインタープリターからネイティブまで」執筆開始 課題： - import/getattr/callはプラグイン側の実装待ち - importとevalの文脈共有は未対応 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2.9 KiB
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📝 論文執筆ロードマップ - 何から書けばいいか
🎯 今すぐ書けるセクション（データ不要）
1. Introduction（序論） ← ここから始めるのがオススメ！
- 背景：なぜ新言語開発は時間がかかるのか
- 動機：高速プロトタイピングの必要性
- 貢献：1ヶ月で何を達成したか（事実ベース）
2. Design Philosophy（設計理念）
- Everything is Boxの説明
- なぜこの設計が開発速度に寄与したか
- 実装の簡潔さへの影響
3. Timeline（開発記録）の詳細化
- 各日の具体的な作業内容
- 決定的な判断ポイント
- AI協調開発の実態
📊 データが必要なセクション（後回し）
4. Evaluation（評価）
- ベンチマーク結果 → StatsBox実装後
- 等価性検証 → テスト作成後
- コード規模比較 → 他言語調査後
5. Related Work（関連研究）
- 他の高速言語開発事例の調査
- 統一実行モデルの先行研究
- 比較表の作成
🚀 推奨執筆順序
1. Introduction（1-2ページ）
↓ モチベーションを明確化
2. Timeline詳細化（2-3ページ）
↓ 実績を具体化
3. Design Philosophy（2-3ページ）
↓ なぜ成功したかを説明
4. StatsBox実装
↓ データ収集
5. Evaluation執筆（3-4ページ）
↓ 実証的裏付け
6. Related Work（1-2ページ）
↓ 位置づけを明確化
7. Conclusion（1ページ）
✍️ 今すぐできるアクション
Option A: Introduction執筆開始
# 1. Introduction
プログラミング言語の開発は、伝統的に年単位のプロジェクトとして認識されてきた。
新しい言語のインタープリター実装だけでも数ヶ月を要し、
JITコンパイラやネイティブコード生成機能の追加には更に数年かかることも珍しくない。
本研究では、この常識を覆す事例を報告する。
我々は新言語「Nyash」を、仕様策定から1ヶ月間という極めて短期間で、
インタープリター、VM、JIT、AOT、ネイティブ実行ファイル生成まで
完全な言語処理系として実装することに成功した。
この驚異的な開発速度は...（続く）
Option B: Timeline詳細化
各日の作業内容をより具体的に記述し、 重要な技術的判断やブレークスルーの瞬間を記録
Option C: AI協調開発セクション追加
Claude/ChatGPT5との具体的なやり取りと、 それがどう開発速度に寄与したかを分析
💡 執筆のコツ
- 事実ベースで書く（1ヶ月、4,000行、13.5倍高速化）
- ストーリー性を持たせる（困難→解決→成功）
- 再現可能性を意識する（他の人も同じアプローチで成功できるか）