Construction d'une interface graphique sur mesure pour la recherche DSP avec les LLM — Leçons d'une année d'utilisation quotidienne

Après un an d'utilisation quotidienne des LLM pour la recherche en DSP et algorithmes, u/diydsp de r/ClaudeAI partage un flux de travail pratique centré sur une interface graphique évolutive — une application sur mesure construite de manière incrémentale avec l'aide d'un LLM. L'idée clé : plutôt que de perdre du temps à programmer une interface graphique de zéro, laissez le LLM faire le gros du travail et ajoutez des fonctionnalités au fur et à mesure de vos besoins.

Composants principaux du flux de travail

• Maintenez un fichier problem_description.md pour que le LLM reste concentré sur le contexte de la recherche.
• Rédigez 2 à 5 rapports par jour en formats .md et .pdf — incluez des résumés exécutifs et des descriptions d'interprétation des graphiques.
• Boucle Humain → Application de codage LLM → Humain → Application de chat LLM — alternez entre les tâches de codage et le chat pour un raffinement itératif.
• Ne laissez pas le LLM être dramatique — gardez les invites concises et terre-à-terre pour préserver la santé mentale lors de longues sessions.
• Partagez régulièrement les rapports avec vos collègues pour éviter les silos.

Développement d'une interface graphique évolutive

Commencez par demander à votre LLM de créer une interface graphique simple qui parcourt les dossiers de données et génère des graphiques génériques. Ensuite, chaque fois que vous avez besoin d'une visualisation spécifique (spectrogramme, FFT, conversion dans le domaine thêta), ajoutez un onglet avec l'invite : "Veuillez ajouter un onglet à mon interface graphique qui fait cela."

Bonnes pratiques de traçage

• Synchronisez tous les axes X et Y entre les graphiques.
• Démarrez tous les graphiques zoomés pour remplir 85 % de l'espace vertical.
• Faites en sorte que les graphiques avec des unités similaires partagent la même plage.
• Lorsque vous avez besoin d'une variante d'une analyse existante, invitez : "Souviens-toi de ce graphique que nous avons ajouté à l'onglet 'Analyseur MCAP' qui effectue l'analyse complète ? Crée un deuxième bouton en dessous nommé 'Extraire' qui extrait uniquement les valeurs de la cellule de charge."

Ajout de capacités d'exportation

Demandez au LLM d'écrire les valeurs clés des graphiques dans un fichier .csv ou .json, ou de générer une description textuelle de chaque étape d'analyse. Cela facilite le collage des résultats dans d'autres logiciels.

Recommandation de stack technique

L'auteur recommande Python avec VisPy et Tkinter pour un traçage multiplateforme accéléré par GPU. Matplotlib est une alternative (plus lente mais avec de meilleurs outils de zoom). Si vous n'êtes pas familier, collez simplement la recommandation dans votre LLM — il s'occupera de l'implémentation.

Questions ouvertes pour la communauté

• Comment partager des programmes codés par LLM avec les membres de l'équipe sans révisions de code interminables ?
• Comment utiliser des bases de données sur de grands disques partagés (en particulier CIFS NAS, qui est terrible pour les BD) ?
• Comment amener les LLM à penser hors des sentiers battus — l'auteur a passé des jours à réinventer la roue alors que le LLM aurait pu suggérer des approches connues.
• Quels autres outils connecter à l'application de codage LLM principale pour multiplier sa puissance ?

L'auteur a également enregistré une conférence de 27 minutes couvrant 7 sections supplémentaires. Vidéo complète au lien source.