Construindo uma GUI Personalizada para Pesquisa em DSP com LLMs — Lições de 1 Ano de Uso Diário

Após um ano de uso diário de LLMs para pesquisa em DSP e algoritmos, u/diydsp do r/ClaudeAI compartilha um workflow prático centrado em uma GUI contínua — um aplicativo sob medida construído incrementalmente com assistência de LLM. A principal ideia: em vez de perder tempo programando GUI do zero, deixe o LLM fazer o trabalho pesado e adicione funcionalidades conforme necessário.

Componentes Principais do Workflow

• Mantenha um arquivo problem_description.md para manter o LLM focado no contexto da pesquisa.
• Escreva de 2 a 5 relatórios por dia nos formatos .md e .pdf — inclua resumos executivos e descrições de interpretação de gráficos.
• Loop Humano → App de Codificação LLM → Humano → App de Chat LLM — alterne entre tarefas de codificação e chat para refinamento iterativo.
• Não deixe o LLM ser dramático — mantenha os prompts concisos e objetivos para preservar a sanidade durante longas sessões.
• Compartilhe relatórios com colegas regularmente para evitar isolamento.

Desenvolvendo uma GUI Contínua

Comece pedindo ao seu LLM para criar uma GUI simples que navegue pelas pastas de dados e faça gráficos genéricos. Depois, cada vez que precisar de uma visualização específica (espectrograma, FFT, conversão de domínio theta), adicione uma aba com o prompt: "Por favor, adicione uma aba à minha GUI que faça isso."

Melhores Práticas de Plotagem

• Sincronize todos os eixos X e Y entre os gráficos.
• Inicie todos os gráficos com zoom para preencher 85% do espaço vertical.
• Faça com que gráficos com unidades semelhantes compartilhem a mesma faixa.
• Quando precisar de uma variante de uma análise existente, use o prompt: "Lembra daquele gráfico que adicionamos na aba 'Analisador MCAP' que realiza a análise completa? Por favor, crie um segundo botão abaixo chamado 'Extrair' que extraia apenas os valores da célula de carga."

Adicionando Capacidades de Exportação

Peça ao LLM para escrever valores-chave dos gráficos em um arquivo .csv ou .json, ou gerar uma descrição textual de cada etapa da análise. Isso facilita colar resultados em outros softwares.

Recomendação de Stack Tecnológico

O autor recomenda Python com VisPy e Tkinter para plotagem acelerada por GPU multiplataforma. Matplotlib é uma alternativa (mais lenta, mas com melhores ferramentas de zoom). Se você não estiver familiarizado, basta colar a recomendação no seu LLM — ele cuidará da implementação.

Perguntas em Aberto para a Comunidade

• Como compartilhar programas codificados por LLM com colegas sem revisões de código intermináveis?
• Como usar bancos de dados em grandes unidades de rede compartilhadas (especificamente CIFS NAS, que é horrível para DBs)?
• Como fazer os LLMs pensarem fora da caixa — o autor passou dias reinventando a roda quando o LLM poderia ter sugerido abordagens conhecidas.
• Que outras ferramentas conectar ao aplicativo de codificação LLM principal para multiplicar seu poder?

O autor também gravou uma palestra de 27 minutos cobrindo mais 7 seções. Vídeo completo no link da fonte.