저는 텍스트 AI와 그래픽 언어(G-Code) 사이의 연결고리를 제시하며, 텍스트 기반의 LLM이 시각적 랩뷰 코드를 어떻게 이해하고 도울 수 있는지 그 비밀스러운 매핑 노하우와 페르소나 튜닝법을 공개합니다. 현장의 실무를 중심으로 실무 중심의 트러블슈팅과 이론 중심의 설명에서 벗어나, 현업에서 가장 자주 마주치는 로컬 변수 남용, 무한 루프, 메모리 누수 문제를 FGV나 큐 구조로 우아하게 리팩토링하는 실전 솔루션을 제공합니다. 언제 어디서나 꺼내 쓸 수 있는 현장 맞춤형 프롬프트 시트를 포함한 프레임워크 설계용, 수식 변환용, 에러 코드 분석용으로 세분화된 전용 퀵 프롬프트 시트를 부록으로 담아 두었습니다.
커리큘럼은 1장 환경 구축에서 시작해 2장 아키텍처에서는 AI와 함께 빌드하는 애플리케이션 프레임워크 설계, 필수 디자인 패턴과 상태 천이도 모델링, G-코드 매핑을 다룹니다. 3장 구현·분석은 와이어 최소화와 데이터 처리 전략을 중심으로 수식 노드 활용, JSON 추출 정규식, 배열과 클러스터 전처리, FFT 알고리즘을 다루고, 4장 디버깅은 AI 에러 핸들러와 코드 리팩토링으로 빌드 에러 진단, 에러 로그 자동화, 무한 루프 추적, FGV·큐 리팩토링, AI 코드 리뷰를 제시합니다. 5장 자동화 프로세스에서는 AI 기반 계측 제어 및 시뮬레이션을 통해 SCPI 명령어 생성, 가상 데이터 생성기, DAQ 수집 및 모니터링 종합 실습, 배포 트러블슈팅을 다룹니다. 부록으로 LabVIEW 전용 퀵 프롬프트 시트를 담아 두었고, 시스템 설계용, 레거시 변환용, 런타임 에러 분석용으로 구분된 활용법을 제공합니다.
![[전자책 소개] AI와 협력하는 LabVIEW 개발 실무](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyNjA1MzFfNjEg/MDAxNzgwMjIwMjQwNTYx.F7qiRcPFLdjgUKob70HN2o0UKTaPlytFLBcMWYhsla8g.WXo-UGYILE71zWJX-oO1Eul5M1XzpmO84nNlsmYuiTkg.PNG/%BD%E6%B3%D7%C0%CF6.png?type=w2)
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