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ESTUDO DE CASO 04 / PesquisaPesquisa em desenvolvimento

Blockchain & LLMs.

Evidência antes de conclusão.

Ferramentas experimentais para investigar padrões de projeto em blockchain a partir de discussões de projetos open source.

PythonLLMspytest
01 / PONTO DE PARTIDA

O problema real.

Investigar padrões de projeto em blockchain em discussões de issues e pull requests de projetos open source, com rastreabilidade dos registros analisados.

02 / DECISÕES DOCUMENTADAS

Como as peças se conectam.

Blockchain Pattern LLM Verification combina classificação hierárquica com LLMs, validação de respostas estruturadas, registro de evidências e checkpoints. web3blockset-sampling prepara e audita o corpus para amostragem aleatória estratificada.

01Issues & pull requests
02Auditoria do corpus
03Amostragem estratificada
04Classificação com LLMs

Visão conceitual dos elementos descritos no projeto.

03 / CONSTRUÇÃO

A solução em prática.

  • Classificação hierárquica e validação de respostas estruturadas.
  • Registro de evidências e retomada por checkpoints.
  • Preparação e auditoria do corpus.
  • Amostragem aleatória estratificada e exportação rastreável.
04 / EVIDÊNCIAS & CONTINUIDADE

O estado da construção.

Pesquisa em desenvolvimento. A validação metodológica está pendente e o sorteio definitivo da amostra ainda não foi executado. Não são apresentados artigos publicados nem resultados conclusivos.

Minha participação

Ferramentas de experimentação em pesquisa apresentadas no README.

Este estudo se limita às informações documentadas no perfil. Desafios pessoais, aprendizados e resultados adicionais podem ser incorporados quando houver relatos verificáveis.

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