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主な成果: - TypeBox（型情報をBoxとして扱う）による統合ABI設計 - C ABI + Nyash ABIの完全統合仕様書作成 - 3大AI専門家（Gemini/Codex/ChatGPT5）による検証済み - ChatGPT5の10個の安全性改善提案を反映 - README.mdのドキュメント更新（全起点から到達可能） MapBox拡張: - string型キーサポート（従来のi64に加えて） - remove/clear/getOr/keysStr/valuesStr/toJson実装 - keys()/values()のランタイムシムサポート（TypeBox待ち） その他の改善: - Phase 11.9（文法統一化）ドキュメント追加 - Phase 16（FoldLang）ドキュメント追加 - 非同期タイムアウトテスト追加 - 各種ビルド警告（未使用import等）は次のリファクタリングで対応予定 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
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Phase 16: 折りたたみ言語（FoldLang）設計 - ChatGPT5提案
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【概要】
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セルフホスティング達成後の次なる進化。
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"Everything is Box"を土台に、等価変換でプログラムを畳む/展開する最適化層。
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MIR15は増やさず、BoxCall列を書き換えるだけで実用速度を実現。
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1. コア思想（Fold = 等価変換の一段）
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■ 公理（Fold Laws）
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├─ 等価性: unfold(fold(P)) = P（trace_hash/heap_hash一致）
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├─ 安全点保持: 折畳み後もsafepoint（入口/背縁/await前後）を保存
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└─ 純度境界: #[ny.pure] / #[ny.readonly] / #[ny.nothrow] の範囲のみ自動融合
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■ 層構造
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Nyash → MIR15 → (FoldPass/FIR) → {VM/Clif/LLVM/x86}
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└─ MIRは増やさず、BoxCall列を書き換えるだけ
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2. 何が畳める？（期待できる進化）
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■ A. データ・ストリーム融合（Map/Filter/Reduce）
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├─ 連鎖したBoxCallを1回に畳む（配列/文字列/マップ/JSON）
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├─ 例: arr.map(f).filter(p).map(g) → arr.fused([Map(f), Filter(p), Map(g)])
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└─ 効果: Box境界・アロケーション・バリア回数を削減（P95 -10〜40%期待）
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■ B. 非同期の塊化（構造化並行）
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├─ TaskGroup.spawn(..)* → joinAll() を1グループ命令に畳む
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└─ await前後のsafepointは保持、キャンセル/タイムアウトを最短経路で扱う
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■ C. GUI/シーン構築の一括ビルド
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├─ Scene.add(Button).add(Label).add(Grid…) → Scene.fused(buildlist)
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└─ 初期描画を1回に集約（レイアウト/フォント測定をまとめて実行）
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■ D. I/Oバッチ化
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├─ FileBox.read(x).read(y).read(z) → FileBox.readv([x,y,z])
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└─ SocketBox.send(a).send(b) → sendv([a,b])
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■ E. ループ域内の局所折りたたみ
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├─ ループ本体の純パスだけを畳み、背縁safepointを残す
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└─ 例: for x in arr { y = g(f(x)) } # g∘fを一体化
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3. 安全ガード（壊れないための制約）
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■ 副作用検出
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└─ #[ny.may_write(box=…)] 等の注釈が付いた経路は折畳み対象外
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■ バリア規律
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└─ barrier_{read,write} の相対順序を保持（Lowererが再挿入可能）
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■ 観測可能性
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└─ --unfold でいつでも展開実行に切替（デバッグ容易）
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■ しきい値制御
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└─ P95 +3% を超えたら自動で折畳みOFF（Fold Budget）
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4. ツールとメトリクス
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■ Fold Inspector
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└─ before/after のBoxCall DAG・削減率・safepoint位置を可視化
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■ Fold Budget
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└─ 実行時に効果を測って自動ON/OFF（回帰防止）
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■ Unfold-on-error
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└─ 例外発生時は即展開で再実行（原因特定用）
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5. 実装ロードマップ（段階導入）
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■ v0（1–2週）
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├─ 対象: Array.map/filter/map など純関数パイプ（長さ≤3）
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├─ 仕組み: 属性タグ収集 → 連鎖検出 → fused([...]) 置換 → NyRT ny_array_fused へ
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└─ テスト: trace/heap_hash 一致、gc=sync/stress(k) 緑
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■ v1
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├─ ループ内の局所折畳み（背縁safepointを保持）
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└─ I/Oのreadv/sendvバッチ化
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■ v2
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├─ TaskGroup の塊化（spawn*→joinAll）
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├─ GUI初期構築の一括ビルド
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└─ --unfold と Inspector を標準同梱
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6. Nyash側APIの薄い拡張（MIRそのまま）
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■ 属性
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├─ #[ny.pure] # 副作用なし、参照透明
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├─ #[ny.readonly] # 読み取りのみ、状態変更なし
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├─ #[ny.nothrow] # 例外を投げない
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├─ #[ny.fold(barrier="keep")] # 折畳み制御
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└─ #[ny.unfold] # デバッグ用展開強制
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■ FIR（内部表現）ノード
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└─ Fused(BoxId, [Op…])（ただのBoxCallの糖）
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■ NyRT追加
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├─ ny_array_fused
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├─ ny_scene_fused
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└─ ny_io_readv/sendv
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7. 具体イメージ（最小のv0例）
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# ユーザーコード
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let out = arr.map(f).filter(p).map(g)
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# MIR15（概念）
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%a1 = BoxCall Array.map [%arr, %f]
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%a2 = BoxCall Array.filter [%a1, %p]
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%a3 = BoxCall Array.map [%a2, %g]
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# FoldPass v0
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%fused = BoxCall Array.fused [%arr, [Map(f), Filter(p), Map(g)]]
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8. 効果予測（現実的な数値）
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■ Array操作
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├─ アロケーション削減により30-40%高速化
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├─ メモリ使用量: 中間配列削除で50%削減
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└─ GC圧力: Box生成数が1/3になり、GC頻度低下
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■ ループ処理
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├─ ループ回数削減により実行時間1/3
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└─ キャッシュ効率向上
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■ 非同期処理
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├─ コンテキストスイッチ削減
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└─ レイテンシ改善
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9. セルフホスティング後に実装する理由
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1. 複雑性の分離
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- セルフホスティングは「動くこと」が最優先
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- 最適化は「速くすること」が目的
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- 混ぜると両方失敗するリスク
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2. ドッグフーディング
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- Nyashで最適化パスを書く
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- 言語の表現力を証明
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- コミュニティが貢献しやすい
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3. 段階的成功
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- Phase 15: 動くコンパイラ（15,000行）
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- Phase 16: 速いコンパイラ（+3,000行）
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- 各段階で明確な成果
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10. まとめ
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折りたたみ言語 = "Box世界の合成最適化層"
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- MIR15は増やさない
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- BoxCall列を等価変換で融合
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- 必要ならいつでもunfold
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- 効果は速度×省メモリ×デバッグ容易
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Nyashの「箱理論」を実用速度へ直結する次のステップ。
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セルフホスティング達成後の楽しみ！
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注記: ChatGPT5による革新的提案（2025-09-01）
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