Este notebook investiga como a padronização da linguagem markdown afeta a carga cognitiva e o desempenho em tarefas quando utilizando diferentes modelos generativos. Utilizando dados sintéticos, o notebook simula um cenário onde desenvolvedores empregam diferentes LLMs (Large Language Models) com e sem markdown padronizado em suas rotinas diárias.

Fluxo de Trabalho

O notebook segue uma metodologia estruturada dividida em cinco etapas principais:

1. Carregamento e Validação de Dados: Carrega dados sintéticos e valida sua estrutura para garantir integridade.
2. Pré-processamento de Dados: Aplica escalonamento MinMax nas características numéricas.
3. Visualização de Dados: Gera gráficos KDE e Violin para comparar distribuições.
4. Análise Estatística: Realiza análise bootstrap para calcular intervalos de confiança.
5. Relatório de Insights de LLM: Sintetiza descobertas utilizando LLMs simulados (Grok, Claude, Grok-Enhanced).

Recursos Técnicos

O notebook implementa diversas técnicas avançadas:

• Processamento de Dados: Utiliza pandas para manipulação e validação de estruturas de dados.
• Visualização Estatística: Emprega seaborn para gráficos KDE e Violin plots com estilo personalizado.
• Análise Estatística Robusta: Implementa métodos bootstrap para estimar intervalos de confiança.
• Simulação de Agente DDQN: Inclui uma classe de agente Double Deep Q-Network simplificada para demonstração.
• Integração de Múltiplos LLMs: Simula a análise de dados por diferentes modelos generativos.

Estrutura do Código

O notebook está organizado nas seguintes seções:

• Importações e Configurações: Configura bibliotecas e parâmetros globais.
• Implementação do Agente DDQN: Define uma classe simplificada para demonstração.
• Funções Auxiliares: Contém utilidades para:
  • Validação e carregamento de dados
  • Criação de visualizações
  • Análise estatística
  • Integração com LLMs simulados
• Script Principal: Executa o fluxo de trabalho completo e gera relatórios.

Conjuntos de Dados

O notebook utiliza um conjunto de dados sintéticos que contém:

• IDs de desenvolvedor
• Tipos de modelo (Modelo A, Modelo B)
• Status de padronização de markdown (0/1)
• Métricas de carga cognitiva (escala de 0-10)
• Métricas de desempenho de tarefas (escala de 0-100)

Saídas

O notebook gera as seguintes saídas:

• Gráficos KDE: Mostram a distribuição de carga cognitiva e desempenho de tarefas com e sem padronização.
• Gráficos Violin: Visualizam a distribuição de métricas por status de padronização.
• Estatísticas Resumidas: Incluem médias, desvios padrão e intervalos de confiança bootstrap.
• Relatório de Insights: Combina análises simuladas de Grok-base, Claude 3.7 e Grok-Enhanced.

Requisitos

Para executar este notebook, são necessárias as seguintes bibliotecas:

• pandas
• matplotlib
• seaborn
• numpy
• scikit-learn
• scipy

Como Usar

1. Clone este repositório
2. Instale as dependências necessárias
3. Execute o notebook completo ou seções individuais
4. Verifique os resultados na pasta de saída especificada

Conclusões Principais

A análise sugere que a padronização de markdown leva a:

• Redução estatisticamente significativa na carga cognitiva dos desenvolvedores
• Aumento correspondente no desempenho de tarefas
• Benefícios consistentes em diferentes modelos generativos

Estas conclusões indicam que o uso consistente de markdown pode melhorar a eficiência do desenvolvedor e reduzir o esforço mental necessário quando trabalhando com diferentes LLMs.

Autor

Hélio Craveiro Pessoa Júnior