Создание индивидуального графического интерфейса для исследований DSP с помощью LLM — уроки года ежедневного использования

После года ежедневного использования LLM для DSP и алгоритмических исследований, u/diydsp из r/ClaudeAI делится практическим рабочим процессом, сосредоточенным на непрерывном GUI — специальном приложении, создаваемом постепенно с помощью LLM. Ключевая идея: вместо траты времени на программирование GUI с нуля, позвольте LLM сделать основную работу и добавляйте функции по мере необходимости.

Основные компоненты рабочего процесса

• Ведите файл problem_description.md, чтобы LLM оставался сосредоточенным на контексте исследования.
• Пишите 2-5 отчетов в день в форматах .md и .pdf — включайте краткие изложения и описания интерпретации графиков.
• Цикл Человек → LLM Кодирующее Приложение → Человек → LLM Чат-Приложение — чередуйте задачи кодирования и чат для итеративного улучшения.
• Не позволяйте LLM быть драматичным — делайте промты краткими и практичными, чтобы сохранять ясность во время длительных сессий.
• Регулярно делитесь отчетами с коллегами, чтобы избежать изоляции.

Разработка непрерывного GUI

Начните с просьбы к LLM создать простой GUI, который просматривает папки с данными и строит общие графики. Затем каждый раз, когда вам нужна специфическая визуализация (спектрограмма, БПФ, преобразование в тета-область), добавляйте вкладку с запросом: "Пожалуйста, добавьте вкладку в мой GUI, которая это делает."

Лучшие практики построения графиков

• Синхронизируйте все оси X и Y на всех графиках.
• Начинайте все графики с масштабированием, заполняющим 85% вертикального пространства.
• Графики с одинаковыми единицами измерения должны иметь одинаковый диапазон.
• Когда вам нужен вариант существующего анализа, дайте запрос: "Помните тот график, который мы добавили на вкладку 'MCAP Analyzer' для полного анализа? Пожалуйста, сделайте вторую кнопку под ним с названием 'Extract', которая только извлекает значения датчиков нагрузки."

Добавление возможностей экспорта

Попросите LLM записать ключевые значения из графиков в файл .csv или .json, или создать текстовое описание каждого шага анализа. Это упрощает вставку результатов в другое программное обеспечение.

Рекомендации по технологическому стеку

Автор рекомендует Python с VisPy и Tkinter для кроссплатформенного построения графиков с ускорением GPU. Matplotlib является альтернативой (медленнее, но с лучшими инструментами масштабирования). Если вы не знакомы, просто вставьте рекомендацию в ваш LLM — он выполнит реализацию.

Открытые вопросы сообществу

• Как делиться программами, написанными с помощью LLM, с коллегами без бесконечных рецензий кода?
• Как использовать базы данных на больших общих дисках (особенно CIFS NAS, который ужасен для БД)?
• Как заставить LLM мыслить нестандартно — автор тратил дни на изобретение велосипеда, когда LLM мог предложить известные подходы.
• Какие еще инструменты подключить к основному LLM-кодирующему приложению, чтобы умножить его мощность?

Автор также записал 27-минутное выступление, охватывающее еще 7 разделов. Полное видео по ссылке на источник.