TODO

   1 Docs:
   2 * Manual page - full usage documentation
   3 * GTP interface documentation
   4
   5 Base:
   6 * Further optimize board implementation, profiling fun
   7 * Clean up GTP interface, allow custom GTP commands for modules
   8 * gogui-friendly GTP interface
   9 * Implement parameter setup over GTP (less important)
  10 * Fix the build system to allow fully parallel build
  11         However, revamp to something like cmake (or, ugh, autotools)
  12         is not guaranteed to be appreciated.
  13
  14 Self-contained tasks:
  15 * Improving Pachi's game analysis features
  16         We provide just a few user-unfriendly proof-of-concept scripts
  17         but it should be fairly easy to upgrade them to something
  18         that creates a nice webpage with move-by-move statistics,
  19         winrate evolution, pattern moves andwhatnot. CrazyStone stats
  20         output may be used for inspiration, but we can take it further!
  21         This could be done even if you are afraid of Pachi's codebase,
  22         just using Pachi's output.
  23 * Try to disable the bsize pattern feature
  24         It just fudges the pattern evaluation since for most tactical
  25         patterns fourth line vs. fifth line just doesn't matter. Maybe
  26         its max should be 2 and maybe it should just be gone, needs
  27         regenerating the pattern database and benchmarking.
  28 * Develop dedicated playout handling for few common tactical situations
  29         Monkey jump (and its followup sequences!), bent four in the
  30         corner, ...
  31 * Fix seki recognition to be stable
  32         Try to research and fix most cases harmed by selfatarirate=100
  33         or find another way to fix seki.
  34 * Try to avoid using a hash table for 3x3 patterns
  35         Instead autogenerate procedural matching code; may be more
  36         efficient (the near-guaranteed L1 cache miss is fairly expensive).
  37 * Optimizing our tree implementation for cache-efficiency
  38         Statistics of all children of a parent node shall be contained
  39         in an array of the parent node so that move evaluation during
  40         the descent can access them sequentially in memory, instead
  41         of walking a linked list. Pasky already tried once but it's
  42         somewhat arduous and dull work.
  43 * Clean up the is_private() hack in the distributed engine
  44         We should simply check against a proper IP range ACL specified
  45         as a parameter instead.
  46
  47 General improvements:
  48 * Online Pachi game analysis/dump features
  49         Make Pachi generate a webpage with *lots* of details after each
  50         move while playing a game. This can provide game analysis info
  51         for observer or casual opponent, but could also help with
  52         debugging when just dumping stuff on stderr is intractable.
  53 * Automated building of opening book
  54 * Expanding and tagging the regression suite
  55         Even better, create a nice UI for our users to contribute and
  56         crowdsource!
  57         What about drawing testcases from GNUGo's regression suite?
  58 * Implement Pachi support to fishtest
  59         http://tests.stockfishchess.org/tests would allow crowdsourcing
  60         Pachi parameter tuning.
  61 * Split playout aspects to custom-stackable pieces?
  62 * Port to Intel Phi (if we get the hardware :)
  63
  64 Some heuristics to test:
  65 * Try to adapt and reuse GNUGo's pattern matching code/database
  66 * Local trees (work in progress, no luck so far)
  67 * Liberty maps (work in progress)
  68 * Implement a tsumego solver and apply it once per playout (stv insp.,
  69   see Eric van der Werf's PhD thesis?)
  70 * MM local-based patterns in playouts (work in progress, no luck so far)
  71 * Balanced local-based patterns?
  72 * Killer moves (redundant to RAVE?)
  73 * Reverse status learning
  74         Run on game corpus. Start at final position, watch development
  75         of status of all stones. The moment the final status and expected
  76         status changes, analyze, especially if move choice differs. Use
  77         learnt status-fixing moves in simulations somehow.
  78         Tried to do this on Pachi-played KGS games; no measurable effect
  79         (maybe too small sample).