Issue #16: feat: AI Agent実装パターンライブラリ・テンプレート作成

🎯 feat: AI Agent実装パターンライブラリ・テンプレート作成

Priority: HIGH

Impact: AI Agent実装効率、コード品質統一、学習効果最大化

Component: テンプレート、パターンライブラリ、AI Agent支援

Files: templates/ai-patterns/, docs/ai-patterns/, CLAUDE.md

Problem Description

Issue #3でAI Agent駆動開発ワークフローが設計されましたが、AI Agentが効率的に高品質な実装を行うための具体的なパターンライブラリとテンプレートが必要です。学習効果を最大化し、一貫した実装品質を保証するAI Agent専用の開発支援システムを構築する必要があります。

Recommended Solution

AI Agent実装パターンライブラリ構築

1. レイヤー実装パターン (templates/ai-patterns/layers/)

   • パーセプトロン、畳み込み、RNN、Attention層
   • 数学的背景→Go実装の対応テンプレート
   • 段階的実装（ナイーブ→最適化）パターン

2. 学習アルゴリズムパターン (templates/ai-patterns/algorithms/)

   • 勾配降下法、Adam、RMSprop
   • 誤差逆伝播の明示的実装パターン
   • 数値安定性を考慮した実装テンプレート

3. テスト・検証パターン (templates/ai-patterns/testing/)

   • 数値精度テスト（誤差<1e-6）
   • 勾配チェック・微分テスト
   • 性能ベンチマーク・回帰テスト

4. AI Agent実装ガイドライン (docs/ai-patterns/)

   • 実装優先順位（学習効果重視）
   • エラーハンドリング標準パターン
   • コード生成時の品質チェックリスト

学習効果最大化パターン設計

1. 数式→コード対応パターン

   // Pattern: Mathematical Formula to Go Implementation
   // Formula: y = σ(Wx + b)
   // Learning Objective: Understand linear transformation + activation
   
   type LinearLayer struct {
       W    [][]float64 // Weight matrix: [output_dim][input_dim]
       b    []float64   // Bias vector: [output_dim]  
       name string      // For debugging/visualization
   }
   
   // Forward implements y = σ(Wx + b)
   // Step-by-step implementation for learning clarity
   func (l *LinearLayer) Forward(x []float64) []float64 {
       // Step 1: Linear transformation (Wx)
       linear := make([]float64, len(l.b))
       for i := 0; i < len(l.b); i++ {
           for j := 0; j < len(x); j++ {
               linear[i] += l.W[i][j] * x[j]  // Explicit matrix multiplication
           }
       }
       
       // Step 2: Add bias (Wx + b)  
       for i := range linear {
           linear[i] += l.b[i]
       }
       
       // Step 3: Apply activation function σ(Wx + b)
       output := make([]float64, len(linear))
       for i := range linear {
           output[i] = sigmoid(linear[i])  // Self-implemented activation
       }
       
       return output
   }
   

2. 段階的複雑度増加パターン

   // Stage 1: Naive Implementation (Learning Focus)
   func (mlp *MLP) TrainNaive(data []TrainingExample) {
       for _, example := range data {
           // Forward pass
           output := mlp.Forward(example.Input)
           
           // Backward pass (explicit implementation)
           mlp.BackpropNaive(example.Target, output)
       }
   }
   
   // Stage 2: Optimized Implementation (Performance Focus)  
   func (mlp *MLP) TrainOptimized(data []TrainingExample) {
       // Batch processing, vectorization, memory optimization
       // But maintain learning comments and structure
   }
   

3. AI Agent支援コメントパターン

   // AI-AGENT-TODO: Implement forward propagation
   // LEARNING-OBJECTIVE: Understand convolution operation
   // MATHEMATICAL-BACKGROUND: y[i,j] = Σ(k,l) x[i+k,j+l] * w[k,l]  
   // IMPLEMENTATION-STEPS:
   //   1. Extract patches from input
   //   2. Element-wise multiplication with kernel
   //   3. Sum results for each output position
   // VERIFICATION: Test with known convolution examples
   func (conv *ConvLayer) Forward(input [][][]float64) [][][]float64 {
       // TODO: AI Agent implementation here
       panic("implement me")
   }
   

AI Agent効率化機能

1. 自動コード生成API (scripts/ai-generate/)

   • テンプレートから具体的実装の自動生成
   • 数式入力→Go実装変換
   • テストケース自動生成

2. 実装品質自動チェック (scripts/ai-quality/)

   • 学習効果チェック（数式コメントの妥当性等）
   • 性能チェック（O記法解析等）
   • 安全性チェック（数値オーバーフロー等）

3. 実装進捗自動追跡 (scripts/ai-progress/)

   • TODOコメント自動解析
   • 実装完了度の自動計算
   • 次のタスク提案

使用例

# AI Agent用新しい層実装生成
make ai-generate-layer type=ConvLayer \
  formula="y = conv(x, W) + b" \
  objective="Understand spatial feature extraction" \
  phase=2.0

# AI Agent品質チェック
make ai-quality-check target=phase1/perceptron.go

# AI Agent実装進捗確認  
make ai-progress-report phase=1.0

Acceptance Criteria

• 4種類の実装パターンライブラリ作成（レイヤー、アルゴリズム、テスト、ガイドライン）
• 学習効果最大化を重視したテンプレート設計
• AI Agent支援コメント・TODO構造の標準化
• 段階的実装（ナイーブ→最適化）パターンの確立
• 自動コード生成・品質チェック・進捗追跡スクリプト
• AI Agent実装効率測定・改善提案機能
• CLAUDE.mdへのAI Agent実装ガイドライン統合

AI Agentが学習効果を最大化しながら高品質な実装を効率的に行える包括的支援システム