Add Kiro steering documents for project context

- product.md: Project overview and value proposition
- tech.md: Technology stack and development standards
- structure.md: Directory patterns and naming conventions

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

.kiro/steering/product.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# Product Overview
+
+nanochat は、単一の 8xH100 GPU ノードで約 $100 ~ $1000 の予算内で動作する、フルスタックの ChatGPT クローンです。Andrej Karpathy 氏による LLM101n コースのキャップストーンプロジェクトとして設計されています。
+
+## Core Capabilities
+
+1. **End-to-End LLM パイプライン**: トークナイザ学習 → 事前学習 → 中間学習 → SFT → RL → 推論 → Web UI まで一貫して実行
+2. **ミニマル・ハッカブル**: 依存関係を最小限に抑え、単一のコードベースで全プロセスを実現
+3. **スケーラブル**: $100 (4時間) から $1000 (41時間) まで、予算に応じたモデルサイズ選択
+4. **評価レポート**: 自動生成される report.md で CORE, ARC, GSM8K, HumanEval, MMLU 等のベンチマーク結果を確認可能
+
+## Target Use Cases
+
+- LLM の仕組みを学習したい研究者・学生
+- 自分だけの ChatGPT クローンを一から構築したいエンジニア
+- マイクロモデルの限界と可能性を探求する実験
+
+## Value Proposition
+
+- **完全な所有権**: 全プロセスを自分でコントロール・カスタマイズ可能
+- **教育的価値**: 複雑なフレームワークなしで LLM の全体像を理解
+- **実践的**: 実際に動作する ChatGPT 風 Web UI で対話可能
+
+---
+_Focus on patterns and purpose, not exhaustive feature lists_

.kiro/steering/structure.md

@@ -0,0 +1,80 @@
+# Project Structure
+
+## Organization Philosophy
+
+フラットで見通しの良い構造。機能別ディレクトリではなく、役割別にシンプルに分割。「フレームワーク」ではなく「ベースライン実装」として設計。
+
+## Directory Patterns
+
+### nanochat/ (コアライブラリ)
+**Location**: `/nanochat/`
+**Purpose**: 学習・推論のコアロジック
+**Examples**:
+- `gpt.py` - GPT モデル定義 (Transformer アーキテクチャ)
+- `tokenizer.py` - トークナイザ抽象化
+- `dataloader.py` - データローディング
+- `engine.py` - 学習エンジン
+- `muon.py`, `adamw.py` - オプティマイザ
+
+### scripts/ (実行スクリプト)
+**Location**: `/scripts/`
+**Purpose**: 学習・評価・推論の実行エントリーポイント
+**Naming**: `{stage}_{action}.py` パターン
+- `tok_train.py`, `tok_eval.py` - トークナイザ
+- `base_train.py`, `base_eval.py`, `base_loss.py` - 事前学習
+- `mid_train.py` - 中間学習
+- `chat_sft.py`, `chat_rl.py`, `chat_eval.py` - ファインチューニング
+- `chat_web.py`, `chat_cli.py` - 推論インターフェース
+
+### tasks/ (評価タスク)
+**Location**: `/tasks/`
+**Purpose**: ベンチマーク評価の実装
+**Examples**: `arc.py`, `gsm8k.py`, `humaneval.py`, `mmlu.py`
+
+### rustbpe/ (Rust トークナイザ)
+**Location**: `/rustbpe/`
+**Purpose**: 高速 BPE トークナイザ (Rust + PyO3)
+**Structure**: Cargo プロジェクト形式
+
+### dev/ (開発用)
+**Location**: `/dev/`
+**Purpose**: 開発用スクリプト、リソース
+
+### tests/ (テスト)
+**Location**: `/tests/`
+**Purpose**: pytest テスト
+
+## Naming Conventions
+
+- **Files**: snake_case (`chat_web.py`, `base_train.py`)
+- **Classes**: PascalCase (`GPTConfig`, `CausalSelfAttention`)
+- **Functions**: snake_case (`apply_rotary_emb`, `norm`)
+- **Constants**: UPPER_SNAKE_CASE (`SPECIAL_TOKENS`, `SPLIT_PATTERN`)
+
+## Import Organization
+
+```python
+# 標準ライブラリ
+import os
+import math
+
+# サードパーティ
+import torch
+import torch.nn as nn
+
+# プロジェクト内
+from nanochat.common import get_dist_info, print0
+from nanochat.gpt import GPT, GPTConfig
+```
+
+**Path Aliases**: なし (明示的な相対/絶対パスを使用)
+
+## Code Organization Principles
+
+1. **1ファイル1責務**: 各ファイルは単一の明確な目的を持つ
+2. **設定より規約**: 設定ファイルの山ではなく、コード内で直接設定
+3. **最小限の抽象化**: 必要以上の抽象化レイヤーを作らない
+4. **成果物の管理**: 中間ファイルは `~/.cache/nanochat/` に配置
+
+---
+_Document patterns, not file trees. New files following patterns shouldn't require updates_

.kiro/steering/tech.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Technology Stack
+
+## Architecture
+
+単一ノード分散学習を前提とした PyTorch ベースの LLM 実装。シンプルさと可読性を重視し、巨大な設定オブジェクトやモデルファクトリは使用しない。
+
+## Core Technologies
+
+- **Language**: Python 3.10+, Rust (トークナイザ)
+- **Framework**: PyTorch 2.8+ (torchrun による分散学習)
+- **Web**: FastAPI + Uvicorn (推論 API)
+- **Build**: uv (パッケージ管理), maturin (Rust-Python バインディング)
+
+## Key Libraries
+
+- **datasets**: HuggingFace データセット
+- **tiktoken / tokenizers**: トークナイザ推論
+- **rustbpe (内製)**: 高速 BPE トークナイザ学習 (Rust + PyO3)
+- **wandb**: 実験ログ (オプション)
+
+## Development Standards
+
+### Type Safety
+- 型ヒント推奨、厳密な型チェックは課さない
+- シンプルさを優先
+
+### Code Quality
+- 依存関係最小限 (dependency-lite)
+- if-then-else の山を避ける
+- 巨大な設定オブジェクトを作らない
+
+### Testing
+- pytest (基本的なテスト、特にトークナイザ)
+- `python -m pytest tests/test_rustbpe.py -v -s`
+
+## Development Environment
+
+### Required Tools
+- Python 3.10+
+- Rust (rustbpe ビルド用)
+- uv (パッケージマネージャ)
+- CUDA 対応 GPU (本番環境)
+
+### Common Commands
+```bash
+# Setup: uv sync --extra gpu && source .venv/bin/activate
+# Full run: bash speedrun.sh
+# Web UI: python -m scripts.chat_web
+# Test: python -m pytest tests/ -v -s
+```
+
+## Key Technical Decisions
+
+1. **RoPE (Rotary Position Embedding)**: 絶対位置埋め込みの代わりに回転位置埋め込みを使用
+2. **QK Norm**: Attention の安定化のため Query/Key に正規化を適用
+3. **ReLU² Activation**: MLP で ReLU² を使用
+4. **Multi-Query Attention (MQA)**: 推論効率のための KV ヘッド共有
+5. **Untied Embeddings**: トークン埋め込みと lm_head は重みを共有しない
+6. **No Bias**: 線形層にバイアスなし
+
+---
+_Document standards and patterns, not every dependency_