Erstellung einer maßgeschneiderten GUI für DSP-Forschung mit LLMs – Erkenntnisse aus 1 Jahr täglicher Nutzung

Nach einem Jahr täglicher Nutzung von LLMs für DSP- und Algorithmusforschung teilt u/diydsp von r/ClaudeAI einen praktischen Workflow, der sich um eine fortlaufende GUI dreht – eine maßgeschneiderte App, die schrittweise mit LLM-Unterstützung erstellt wird. Die wichtigste Erkenntnis: Anstatt Zeit mit der GUI-Programmierung von Grund auf zu verschwenden, lässt man das LLM die schwere Arbeit erledigen und fügt Funktionen nach Bedarf hinzu.

Kernkomponenten des Workflows

• Führen Sie eine problem_description.md-Datei, um das LLM auf den Forschungskontext zu fokussieren.
• Schreiben Sie 2-5 Berichte pro Tag sowohl im .md- als auch im .pdf-Format – inklusive Zusammenfassungen und Interpretationen der Plots.
• Mensch → LLM-Coding-App → Mensch → LLM-Chat-App-Schleife – wechseln Sie zwischen Codierungs- und Chat-Aufgaben für iterative Verfeinerung.
• Lassen Sie das LLM nicht dramatisch werden – halten Sie Prompts präzise und sachlich, um bei langen Sitzungen den Durchblick zu behalten.
• Teilen Sie Berichte regelmäßig mit Kollegen, um Silos zu vermeiden.

Entwicklung einer fortlaufenden GUI

Beginnen Sie, indem Sie Ihr LLM bitten, eine einfache GUI zu erstellen, die Datenordner durchsucht und generische Plots erstellt. Wenn Sie dann eine spezifische Visualisierung benötigen (Spektrogramm, FFT, Theta-Domänen-Konvertierung), fügen Sie einen Tab mit dem Prompt hinzu: „Bitte fügen Sie meiner GUI einen Tab hinzu, der dies tut.“

Best Practices für Plots

• Synchronisieren Sie alle X- und Y-Achsen über Plots hinweg.
• Beginnen Sie alle Plots so, dass sie 85 % des vertikalen Raums ausfüllen.
• Lassen Sie Plots mit ähnlichen Einheiten denselben Bereich teilen.
• Wenn Sie eine Variante einer bestehenden Analyse benötigen, geben Sie den Prompt: „Erinnern Sie sich an den Plot, den wir im Tab 'MCAP Analyzer' hinzugefügt haben, der die vollständige Analyse durchführt? Bitte erstellen Sie einen zweiten Button darunter mit dem Namen 'Extrahieren', der nur die Werte der Lastzelle extrahiert.“

Exportfunktionen hinzufügen

Bitten Sie das LLM, Schlüsselwerte aus Plots in eine .csv- oder .json-Datei zu schreiben oder eine textuelle Beschreibung jedes Analyseschritts zu generieren. So können Ergebnisse leicht in andere Software eingefügt werden.

Empfehlung für den Technologie-Stack

Der Autor empfiehlt Python mit VisPy und Tkinter für plattformübergreifende, GPU-beschleunigte Plots. Matplotlib ist eine Alternative (langsamer, aber mit besseren Zoom-Werkzeugen). Falls Sie nicht vertraut sind, fügen Sie die Empfehlung einfach in Ihr LLM ein – es kümmert sich um die Implementierung.

Offene Fragen an die Community

• Wie teilt man LLM-codierte Programme mit Teammitgliedern ohne endlose Code-Reviews?
• Wie verwendet man Datenbanken auf großen gemeinsam genutzten Laufwerken (insbesondere CIFS NAS, das für DBs schrecklich ist)?
• Wie bringt man LLMs dazu, um die Ecke zu denken – der Autor hat Tage damit verbracht, das Rad neu zu erfinden, obwohl das LLM bekannte Ansätze hätte vorschlagen können.
• Welche anderen Tools kann man an die Haupt-LLM-Coding-App anbinden, um ihre Leistung zu vervielfachen?

Der Autor hat außerdem einen 27-minütigen Vortrag aufgenommen, der 7 weitere Abschnitte abdeckt. Das vollständige Video finden Sie unter dem Quellenlink.