LLMを用いたDSP研究向けカスタムGUIの構築 — 1年間の日常使用から得た教訓

DSPとアルゴリズム研究で1年間毎日LLMを使用してきたu/diydsp（r/ClaudeAIより）が、進行中のGUI（LLMの支援で段階的に構築する特注アプリ）を中心とした実用的なワークフローを共有します。重要なポイントは、GUIプログラミングに一から時間を費やすのではなく、LLMに重労働を任せ、必要な機能を必要なときに追加することです。

コアワークフローの構成要素

• problem_description.mdファイルを維持：LLMを研究コンテキストに集中させる。
• 1日2～5件のレポートを作成（.mdと.pdfの両形式）——エグゼクティブサマリーとプロット解釈の説明を含める。
• 人間 → LLMコーディングアプリ → 人間 → LLMチャットアプリのループ：コーディングタスクとチャットを交互に行い、反復的な改良を実施。
• LLMにドラマチックにさせない：プロンプトは簡潔で事実に基づき、長時間のセッションでも健全性を保つ。
• 同僚と定期的にレポートを共有：サイロ化を防ぐ。

進行中のGUIの開発

まずLLMに、データフォルダをブラウズして汎用的なプロットを作成するシンプルなGUIを作成するよう依頼します。その後、特定の可視化（スペクトログラム、FFT、θ領域変換など）が必要になるたびに、「私のGUIに〜を行うタブを追加してください」というプロンプトでタブを追加します。

プロット作成のベストプラクティス

• すべてのプロットでX軸とY軸を同期する。
• すべてのプロットを、縦方向の85%を埋めるようにズームして開始する。
• 類似した単位のプロットは同じ範囲を共有する。
• 既存の分析のバリエーションが必要な場合、次のようにプロンプトを送る：「MCAPアナライザータブで完全な分析を行うあのプロットを覚えていますか？その下に『抽出』という名前の2つ目のボタンを作成し、ロードセルの値のみを抽出するようにしてください。」

エクスポート機能の追加

LLMに、プロットの主要な値を.csvまたは.jsonファイルに書き込むか、各分析ステップのテキスト説明を生成するよう依頼します。これにより、結果を他のソフトウェアに簡単に貼り付けることができます。

推奨テクノロジースタック

著者は、クロスプラットフォームでGPUアクセラレーションによるプロット作成が可能なPython（VisPyとTkinter）を推奨しています。Matplotlibも代替手段です（遅いですが、ズームツールが優れています）。不慣れな場合は、推奨事項をそのままLLMに貼り付ければ、実装を任せられます。

コミュニティへのオープンクエスチョン

• LLMでコーディングされたプログラムを、際限のないコードレビューなしでチームメンバーと共有するには？
• 大規模な共有ドライブ（特にCIFS NAS。DBには不向き）でデータベースを使用するには？
• LLMに既成概念にとらわれない発想をさせるには？——著者は、LLMが既知のアプローチを提案できたはずなのに、車輪の再発明に何日も費やしたことがある。
• メインのLLMコーディングアプリに接続して能力を倍増させる他のツールは？

著者はさらに7つのセクションをカバーする27分のトークも録画しています。ソースリンクからフルビデオをご覧ください。