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34 posts
#Steady #Klimacrew
„Wie sieht denn Deine #Bubble bei #Mastodon aus?“
Diese Frage wurde mir neulich gestellt und ich konnte sie nicht beantworten. Thematisch ist das kein Problem, aber womit sind meine #Follower so beschäftigt? Was ist ihre #Leidenschaft oder was ist es, das Leiden schafft? Hier könnt Ihr lesen, was ich ausgetüftelt habe:
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 7. Zufall ist nicht gleich Zufall. 🤭
Nach der Verspätungsmeldung kommt ein Wissenshäppchen. Der #Python-Bot soll zufällig einen Text zu Problemen im #Bahnnetz auswählen. Blöd nur, dass die #Zufallsfunktion nicht so ganz zufällig arbeitet. Hier kommt eine Lösung.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 6. Nachdem das Skript läuft, kommt nun der Tröt auf #Mastodon.
Zum Schluss wird das Modul für die Veröffentlichung implementiert. Größte Herausforderung? Das 500-Zeichen-Limit für Mastodon-Status. 😁 🤣 Falls es schief geht, kann man den Fehler später im Log verifizieren.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 5. Automatisierte Skripte brauchen Kontrolle – besonders bei API-Aufrufen.
Jetzt bekommt das #Python-Tool eine Logging-Funktion, die fehlgeschlagene Abfragen dokumentiert und damit die spätere #Fehlersuche erleichtert. Der Code wird so erweitert, dass #Logeinträge für Erfolge, Warnungen und Fehler erzeugt werden – robust und modular nutzbar.
Man kann ja über KI und Vibe-Coding sagen, was man will, aber ich habe mir gerade ein Script gebaut, das ein MediaWiki-Update auf einen einzige Befehlt reduziert.
Es braucht jetzt nur noch etwas Geduld, bis alles heruntergeladen ist. Ich hatte das vorher schon als Anleitung für mich und ich wollte da immer schon ein Script draus machen. Aber ich bin da einfach nicht fit genug, um das in vertretbarer Zeit hinzubekommen.
Das sind jetzt 100 Zeilen Code und ich verstehe jede einzelne Zeile. Das macht einfach nur das, was ich manuell gemacht habe (und ein bisschen schlauer).
Gerade MediaWiki ist ein Arschloch, was Update angeht. Das ist für mich jetzt Vergangenheit.
Das Kiel-Wiki ist jetzt jedenfalls auf dem aktuellen Stand: kiel-wiki.de
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 4. Welche #ICE-Daten braucht man und welche können weg?
Im Feintuning geht es jetzt darum, alte, pünktliche oder zu früh ankommende Züge auszusortieren und die Ergebnisse auf menschlich lesbare #Bahnhofsnamen umzustellen. Mit gezielten Filtern, kleinen Codeanpassungen und Testläufen entsteht schrittweise eine saubere und verständliche Verspätungsliste.
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 3. Klappt der erste Zugriff auf die Bahn-API?
Im nächsten Schritt wurde die API-Abfrage getestet und geprüft, ob die zurückgelieferten Datenstrukturen wie erwartet aussahen. Hier begann die eigentliche Feinarbeit im Python-Projekt. Extra-Tipp: Was tut man bei überlaufendem Context-Window?
Vibe Coding Projekt: Ein Inventur Helfer für die Arbeit
Ich habe mir, um mir die Arbeit zu erleichtern, ein Gefahrstoffkataster erstellt. Das benötige ich, um den Chemikalienbestand auf der Arbeit zu erfassen.
#gefahrstoffkataster #vibecoding #Linux
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 2. Welche Architektur sollte der Bot haben?
Bevor es ans Coden geht, ist etwas Grübeln über eine sinnvolle Gliederung der Module ratsam. Wie sieht die Dateihierarchie aus? Wie bekommt man den #Code pflegeleicht? Welche #Bibliotheken werden benötigt? Und so habe ich das gemacht:
#Steady #Klimacrew
#BahnMonitor-Projekt: 1. Wie kommt man an Live-Daten der Deutschen Bahn?
Im November konnte ich per Zufall mit einem #Übungsprojekt in der IDE beginnen. Wie baut man den @StauBot@mastodon.social in ähnlicher Form für die Bahn? In dieser Artikelserie erfahrt ihr die Schritte praktisch erklärt. Genutzt werden #Python, #ChatGPT, zwei APIs, #VSCode und Git
#Steady #Klimacrew
#VibeCoding mit KI-Programmierhilfen in Visual Studio Code ausprobiert.
Ich habe zwei KI-Assistenten für die direkte Integration in VSCode getestet, ob sie meine Erwartungen erfüllen. Welche Lösung wirklich hilft, die Arbeit effizienter zu gestalten, zeigt sich erst beim Praxistest. Der Einsatz lohnt sich, doch nicht jedes Tool spielte so mit, wie ich es mir gewünscht hatte.
#Steady #Klimacrew
Was tun, wenn falsche Einträge im #Marktstammdatenregister die Auswertung ruinieren?
Das Register ist berüchtigt für Fehleinträge durch Anlagenbetreiber. Fehlerhafte Stammdaten können #Diagramme massiv verzerren – besonders bei Ausreißern. Für meine #Windkraft-Auswertungen musste ich bereits eine Korrekturlogik in das #Python-Skript einbauen. Zugegeben, ich habe es sehr primitiv umgesetzt. 🫣🤭
#Steady #Klimacrew
Wie erfolgreich war die #Energieerzeugung meines #Balkonkraftwerks?
Am Ende jeden Monats wird hier automatisch ein #Säulendiagramm getrötet, das die monatliche #Energieerzeugung mit der #Ertragsprognose vergleicht. Wie man mit Vibe Coding ein #Python-Skript erstellt, das die #Wechselrichterdaten und #Prognosedaten auswertet und die Grafik erstellt, erfahrt ihr im Artikel. 😀
#Steady #Klimacrew
Wie kann man die tägliche #Solarstromproduktion automatisiert auf #Mastodon teilen?
Hier erfahrt Ihr, wie man mit Vibe Coding ein #Python-Skript für einen Tröt-Bot erstellt, das die tägliche Datenaufzeichnung der #Stromerzeugung vom #Balkonkraftwerk in ein schickes #Säulendiagramm verwandelt. Tools, Beispielprompts, Feintuning findet Ihr im Artikel.
#Steady #Klimacrew
Wie lassen sich #Wechselrichterdaten vom APsystems EZ1 lokal speichern?
Für statistische Auswertungen müssen alle Daten kontinuierlich gespeichert werden. Wie das mithilfe von #Python und Vibe Coding mit diesem #Wechselrichter funktioniert, erfahrt Ihr in diesem Artikel. Als smarter Datensammler im #WLAN-Netzwerk dient ein #Raspberry Pi 4.
#Steady #Klimacrew
Überraschend schweigt der #Temperatursensor. Schon kaputt? 😱
Nach wenigen Wochen lieferte der #Shelly-Sensor plötzlich keine Daten mehr vom #Balkongarten. Die Fehlersuche offenbarte ein Problem, das gar nicht existieren dürfte und ich musste die Lösung schnell umbauen, um nicht zu viele Daten zu verlieren.
Meine erste Smart-Home-Lösung mit #RaspberryPi, #Python und Vibe Coding als Artikelserie.
#Steady #Klimacrew
Wie trötet man #Wetterdaten vom #Balkongarten täglich auf #Mastodon?
Dafür war etwas Bastelei erforderlich, aber es gab nie größere Hürden. IT-Grundwissen und gutes Prompting in Zusammenarbeit mit einer generativen KI haben geholfen, die Lösung in kurzer Zeit umzusetzen. Wer es nachmachen möchte: Hier kommt die Beschreibung.
Meine erste Smart-Home-Lösung mit #RaspberryPi, #Python und Vibe Coding als Artikelserie.
#Steady #Klimacrew
Wie lassen sich #Shelly-Sensordaten ohne Cloud lokal speichern?
Ich wollte die Daten für #Temperatur und #Luftfeuchtigkeit vom #Balkongarten dauerhaft lokal speichern, ohne dafür irgendeine App oder #Cloud einzubinden. Wie das mit dem #Shellysensor H&T über das #WLAN funktioniert, könnt ihr zum Nachbauen hier nachlesen.
Meine erste Smart-Home-Lösung mit #RaspberryPi, #Python und Vibe Coding als Artikelserie.
#Steady #Klimacrew
Zur Messung von #Temperatur und #Luftfeuchtigkeit kann man kleine Smart-Home-Sensoren verwenden. Ich habe mich für mein #Balkongarten-Projekt für einen #Shelly H&T entschieden.
Wie man ihn aktiviert, ins #WLAN einbindet und ohne Hersteller-App konfiguriert, zeigt der zweite Teil dieses Praxisberichts.
Meine erste Smart-Home-Lösung mit #RaspberryPi, #Python und Vibe Coding als Artikelserie.
#Steady #Klimacrew
Wie bringt man Temperatur- und #Luftfeuchtigkeitsmessung in den #Balkongarten, ganz ohne Cloud und Bastelchaos?
Für Leute mit #WLAN, #Cloud-Aversion und App-Abneigung wie mich, lässt sich da tatsächlich etwas feines finden. Ich mag es eben datenschutzfreundliche.
Meine erste #SmartHome-Lösung mit #RaspberryPi, #Python und Vibe Coding als Artikelserie.
