Mi[cr]+o-Stories: To-Do-Kalender
Monatsplanung? Bisher auf Papier - jetzt habe das Blatt "digitalisiert" ;)
So ein papiernes Kalenderblatt für einen Monat, Woche für Woche 7 schlichte Felder, ist der Klassiker der Terminplanung - und mir bis heute lieber als überfrachtete Kanban-Boards. Und doch: Auf'm Rechner wäre schon nett ...
Also wieder mal ein Mi[cr]+o-Stories-Episode aus dem - nun, meinem - Techie-Alltag (samt nützlichem Einschub zum Einrichten eigener Web-Apps unter Ubuntu ;) ).
Meine Terminplanung sah seit jeher gleich aus: Ich zeichne ein Raster auf ein DIN-A4-Blatt, schreibe in die Montags-Zellen das Datum und packe dann Schlagwörter in die Zellen. "Artikel XY", "Meeting da und da", "Grillen" ... Das ist das einzig Handschriftliche, was ich noch mache.
Warum nicht digital? Die meisten Tools sind mir schlicht zu überladen. Es gibt Hunderte von Kanban-Board-Derivaten, aufgeblähte To-Do-Listen, Funktionen in Mail-Clients, Kalender auf so ziemlich jedem System und das alles für alle Plattformen, Browser und sogar als Open Source.
Aber ich will kein Datum eingeben müssen, keine Uhrzeit, nicht Titel und Beschreibung eingeben sollen, Erinnerungen konfigurieren, Synchronisation einrichten, Termin-Kategorien und Kontakte anlegen ... oder überhaupt auch nur eine App öffnen.
Was ich will - und keinesfalls mehr:
- Monate in traditioneller Kalenderblatt-Darstellung
- Stichworte eingeben
- Markdown-Formatierung
Also einfach eine 1:1-Umsetzung meiner Offline-Gewohnheit. Und dank ChatGPT ...
KI-Basteln mit AutoHotkey
ChatGPT und andere KI-Anwendungen sind längst ziemlich gut dabei, Anforderungen in Code umzusetzen. Und das entgegen meiner Erfahrungen aus KI-Anfangszeiten auch ohne ständiges Kreisen um die immer selben Bugs und manuelle Eingriffe.
Meine Go-to-Sprache für solche kleinen Windows-Angelegenheiten: AutoHotkey. Also ChatGPT mit ein paar Anforderungen versorgt und 10 Minuten später stand der erste laufende Prototyp, 20 Minuten später die fertige Anwendung.
Für gut befunden, nehme ich. Jedoch: In der Praxis sollte das dann doch auf meinem Server laufen und auch im Büro verfügbar sein, also die nächste Anweisung für ChatGPT: Überetzte nach Python als Flask-App.
KI-Basteln mit Python
Flask ist eigentlich "nur" ein Entwicklungsserver, der sehr einfach und zuverlässig Python-Anwendungen ausliefern kann. Im lokalen Netzwerk und ohne sensible Daten kann man Flask aber auch wunderbar als Produktiv-Server verwenden.
Die Übersetzung hat ChatGPT auf Anhieb hinbekommen - ist aber auch einfacher als AutoHotkey, weil ein ganz klein wenig mehr verbreitet und dokumentiert. Ein paar Kleinigkeiten mussten noch manuell gefixt werden, aber nach einer halben Stunde lief alles. Und so sieht's aus:
Furchtbar unästhetisch, woll?! Ist mir aber egal, ein Din-A4-Blatt ist auch nicht hübscher :) Und nun noch etwas Hilfreiches:
App einrichten unter Ubuntu
So eine entwickelte Mini-Python-App läuft dann meist in einer virtuellen Umgebung. Für den Alltag will das Konstrukt natürlich noch installiert werden. Hier das Vorgehen für Ubuntu und eine App namens ToDoCa:
Die App selbst wird nach ~/.local/share/todoca kopiert.
Dann wird dort eine virtuelle Umgebung eingerichtet:
~/.local/share/todoca $ python3 -m venv .venv
~/.local/share/todoca $ source ./.venv/bin/activate
~/.local/share/todoca $ deactivate
Fehlt noch der Starter im Verzeichnis ~/.local/bin:
#!/usr/bin/env bash
APPDIR="$HOME/.local/share/todoca"
exec "$APPDIR/.venv/bin/python3" "$APPDIR/todoca2.py"
Und zu guter Letzt muss der Starter dem PATH hinzugefügt werden, etwa über einen Eintrag in der ~/.bashrc:
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
Und noch ein Tipp für den Betrieb: Mit dem Fenstermanager screen lässt sich so eine App wunderbar im Hintergrund Betreiben - hier ein Artikel dazu.
Und?
Ist schon interessant. Angefangen hat die Welt der Computer-Tools mit Individuallösungen: Die wenigen Anwender mussten sich Tools für ihre Aufgaben schreiben, es gab ja keine.
Dann wurde über alles über ein halbes Jahrhundert lang immer größer, komplexer, professioneller und nur große Unternehmen leisten sich wirklich Eigenentwicklungen. Und Behörden ...
Aber jetzt ist die Individuallösung dank KI endlich wieder da, und das nicht nur für Hobby-Programmierer, sondern für Anwender!
Zugegeben, ein wenig Ahnung braucht es, ein wenig Einarbeitung wird nötig sein, Trial & Error wird es immer noch geben, aber letztlich kann sich jeder halbwegs technikaffine Mensch übers Wochenende kleine Tool entwickeln.
Natürlich sind die schlechter als "echte" (für Dritte gedachte) Tools, aber nur in herkömmlicher Denke! Meine blöde To-Do-Kalender-App macht exakt, was ich will und vor allem nur das! Für Dritte ist das Teil vermutlich völlig nutzlos - den Code gibt's dennoch, der Vollständigkeit halber.
