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Dies ist ein Erfahrungsbericht zur Migration meiner Ansible-Rolle „Nextcloud im Container“ in eine Ansible Collection. Er umfasst die Migration der bestehenden Rolle und die Ergänzung der neuen Collection um eine weitere Rolle, welche sich um die Aufgaben Backup und Restore kümmert.

Wer es ganz eilig hat, kann direkt zur Zusammenfassung springen. Allen anderen wünsche ich viel Spaß bei der Lektüre.

Für grundlegende Informationen zu Ansible Collections siehe:

• Ansible Content Collections
• Using Ansible collections
• Developing collections

Randnotiz: Dass ihr zu meiner ersten Ansible Collection hier im Blog nicht fündig werdet, liegt darin begründet, dass meine Arbeit daran eingeschlafen ist.

Die Entwicklung der hier beschriebenen Collection könnt ihr auf Codeberg.org verfolgen. Die Repo-URL lautet: https://codeberg.org/Tronde/nextcloud

Motivation

Für mein Wochenendprojekt „Nextcloud im Container“ habe ich eine Ansible-Rolle entwickelt und auf Github veröffentlicht, die dem Zweck dient, Nextcloud mit einer MariaDB in einer rootless Podman-Umgebung zu installieren.

Wie ihr in Teil 5 der Artikel-Serie nachlesen könnt, war ich mit der Lösung für Backup und Restore nicht ganz zufrieden. Ich möchte dieses Thema erneut angehen und mithilfe einer Ansible-Rolle lösen.

Backup und Restore beschreiben jedoch andere Anwendungsfälle als die Bereitstellung, weswegen ich den dafür notwendigen Quelltext nicht mit in die bestehende Rolle pressen möchte. Da Backup und Restore für mich jedoch zum Betrieb dazugehören, möchte ich alle Ansible-Rollen, die ich zum Betrieb meines Nextcloud-Setups benötige, in einer Collection zusammenfassen.

Migration der bestehenden Rolle in eine Collection

Ich orientiere mich hierzu an der englischsprachigen Dokumentation „Migrating a role to a collection“. Da ich bereits einen Galaxy Namespace besitze, nutze ich diesen auch für die Erstellung der Collection. Der folgende Codeblock zeigt die verwendeten Befehle.

]$ ansible-galaxy collection init tronde.nextcloud
- Collection tronde.nextcloud was created successfully

]$ mkdir tronde/nextcloud/roles/deploy_nextcloud_with_mariadb_pod && rsync -a ../roles/ansible_role_deploy_nextcloud_with_mariadb_pod/ tronde/nextcloud/roles/deploy_nextcloud_with_mariadb_pod/

]$ tree -L 3 tronde/nextcloud/
tronde/nextcloud/
├── docs
├── galaxy.yml
├── meta
│   └── runtime.yml
├── plugins
│   └── README.md
├── README.md
└── roles
    └── deploy_nextcloud_with_mariadb_pod
        ├── defaults
        ├── meta
        ├── README.md
        ├── tasks
        ├── tests
        └── vars

]$ rm -rf tronde/nextcloud/roles/deploy_nextcloud_with_mariadb_pod/.git

Im letzten Schritt entferne ich das .git-Verzeichnis, da ich die Collection als Ganzes in einem Repository verwalten möchte, statt alle Rollen einzeln zu versionieren und dann in die Collection einzufügen.

Anschließend aktualisiere ich die Dateien galaxy.yml und README.md. In der Rolle habe ich ein Playbook zum Testen verwendet, welches im Pfad deploy_nextcloud_with_mariadb_pod/tests/test.yml liegt. Um konform mit der Struktur einer Ansible Collection zu sein, erstelle ich im Wurzelverzeichnis meiner Collection das Verzeichnis playbooks und kopiere das Test-Playbook hier hinein:

]$ tree playbooks/
playbooks/
└── deploy_nextcloud_with_mariadb_pod.yml

An dieser Stelle halte ich zunächst inne und überlege mir, welche Tools ich noch benötige, um meine Collection entwickeln und testen zu können.

Ansible Development Tools

Ansible Development Tools (ADT) ist ein Projekt mit dem Ziel, einen Werkzeugkasten mit allen wichtigen Werkzeugen zur Entwicklung von Ansible Content zu bieten. Genau so etwas habe ich gesucht. Das probiere ich gleich aus.

Um mir mein System nicht zu verhunzen, installiere ich die ADT in ein Python Virtual Environment und lasse mir anzeigen, welche Werkzeuge ADT mitbringt:

]$ python -m venv adt
]$ . adt/bin/activate
(adt) ]$ pip install --upgrade pip
(adt) ]$ pip install ansible-dev-tools
(adt) ]$ pip install molecule-podman
(adt) ]$ adt --version
ansible-builder                          3.1.0
ansible-core                             2.17.1
ansible-creator                          24.7.0
ansible-dev-environment                  24.7.0
ansible-dev-tools                        24.7.1
ansible-lint                             24.7.0
ansible-navigator                        24.7.0
ansible-sign                             0.1.1
molecule                                 24.7.0
pytest-ansible                           24.7.0
tox-ansible                              24.7.0

Bei molecule-podman handelt es sich um einen Molecule-Treiber, welcher benötigt wird um Molecule-Tests in Podman-Containern ausführen zu können. Ich habe dieses Paket mitinstalliert, da ich mir vorstellen kann, dies in naher Zukunft zu nutzen.

ansible-lint

Ansible Lint ist das erste Werkzeug aus der ADT-Sammlung, welches ich verwende, um den Quelltext meiner Collection zu prüfen. Dazu wird das Kommando einfach im Wurzelverzeichnis der Collection ausgeführt. Anschließend können die gefundenen Fehler behoben werden.

Da es den Rahmen dieses Artikels sprengen würde, werde ich dem Thema einen eigenen Text widmen.

molecule

Ansible Molecule eignet sich zum Testen von Ansible-Rollen und Collections. Ich nutze meine Ansible Collection, um mich mit diesem Werkzeug vertraut zu machen.

Zwar gibt es auch hier erst eine Lernkurve, doch wird mir eine durchdachte Test-Konfiguration bei der weiteren Entwicklung sicher zugutekommen. Ich orientiere mich zu Beginn am Ansible Molecule Getting Started Guide.

Zu Beginn möchte ich meine in die Collection migrierte Rolle testen. Dazu bearbeite ich die Datei tronde/nextcloud/extensions/molecule/default/converge.yml. Sie enthält schließlich folgenden Inhalt:

extensions]$ cat molecule/default/converge.yml 
---
- name: Converge
  hosts: localhost
  gather_facts: false
  tasks:
    - name: Test collection role deploy_nextcloud_with_mariadb_pod
      ansible.builtin.import_role:
        name: tronde.nextcloud.deploy_nextcloud_with_mariadb_pod

Und mit folgendem Befehl teste ich, ob meine Nextcloud-Instanz erfolgreich deployt wird:

extensions]$ molecule converge
…
PLAY RECAP *********************************************************************
localhost                  : ok=10   changed=9    unreachable=0    failed=0    skipped=0    rescued=0    ignored=0

extensions]$ podman ps
CONTAINER ID  IMAGE                                    COMMAND               CREATED             STATUS             PORTS                    NAMES
48438d1bd884  quay.io/centos/centos:stream8            bash -c while tru...  7 minutes ago       Up 7 minutes                                instance
104c525a6b50  localhost/podman-pause:5.1.1-1717459200                        About a minute ago  Up About a minute  127.0.0.1:40671->80/tcp  e34ddf4d4203-infra
f27842b12d56  docker.io/library/mariadb:10.11.2        mariadbd              About a minute ago  Up About a minute  127.0.0.1:40671->80/tcp  nc_mariadb
9ee391a57fbd  docker.io/library/nextcloud:25-apache    apache2-foregroun...  13 seconds ago      Up 13 seconds      127.0.0.1:40671->80/tcp  nextcloud

Das Ergebnis ist positiv und kann durch Aufruf von http://127.0.0.1:40671 im Webbrowser überprüft werden. Ein Login mit den Default-Werten aus tronde/nextcloud/roles/deploy_nextcloud_with_mariadb_pod/defaults/main.yml bestätigt das erfolgreiche Deployment.

Es handelt sich hierbei noch nicht um ein adäquates Test-Setup; doch für den Moment ist es ausreichend. Ich werde mich noch weiter einarbeiten müssen, um das Test-Setup verbessern zu können. Vermutlich wird auch dazu dann ein weiterer Artikel folgen.

Falls sich jemand wundert, es ist durchaus Absicht, dass die Nextcloud nur via 127.0.0.1 und per HTTP erreichbar ist. Ich betreibe diese hinter einem Reverse-Proxy. Details können in Nextcloud im Container — Teil 3: Mit Reverse-Proxy nachgelesen werden.

Backup und Restore für die Nextcloud

Um die Konfiguration und die in der Nextcloud gespeicherten Daten sichern und wiederherstellen zu können, werde ich eine Offline-Sicherung der verwendeten Podman Volumes durchführen. Der Ablauf für die Sicherung sieht wie folgt aus:

1. Den Pod ˋnc_podˋ inkl. aller darin enthaltenen Container stoppen
2. Alle zum Setup gehörenden Podman Volumes in Tarballs exportieren
3. Diese Tarballs vom managed Node auf den Control Node sichern
4. Den ˋnc_podˋ wieder starten

Die Wiederherstellung läuft sinngemäß andersherum ab:

1. Die Tarballs werden vom Control Node auf den Managed Node kopiert
2. Der Pod ˋnc_podˋ inkl. aller darin enthaltenen Container wird gestoppt
3. Die Podman Volumes aus Schritt 1 werden importiert
4. Der nc_pod wird wieder gestartet
5. Die zur Wiederherstellung auf den Managed Node kopierten Tarballs werden wieder entfernt

Um diese neue Rolle der Collection hinzuzufügen, navigiere ich in das Rollenverzeichnis tronde/nextcloud/roles/ und erstelle dort das Grundgerüst für die Rolle: ansible-galaxy role init backup_nextcloud

Die Struktur sieht bei mir wie folgt aus, wobei nicht benötigte Verzeichnisse noch nicht entfernt wurden:

ansible_collections]$ tree -L 2 tronde/nextcloud/roles/backup_restore_nextcloud/
tronde/nextcloud/roles/backup_restore_nextcloud/
├── defaults
│   └── main.yml
├── files
├── handlers
│   └── main.yml
├── meta
│   └── main.yml
├── README.md
├── tasks
│   └── main.yml
├── templates
├── tests
│   ├── inventory
│   └── test.yml
└── vars
    └── main.yml

9 directories, 8 files

Den aktuellen Entwicklungsstand könnt ihr unter dieser URL einsehen: https://codeberg.org/Tronde/nextcloud/src/branch/main/roles/backup_restore_nextcloud

Das dortige README.md enthält wie bei dedizierten Rollen die Dokumentation zu dieser Rolle. Um doppelte Texte zu vermeiden, verweise ich im Collection-README auf die jeweiligen README-Dateien in den einzelnen Rollen.

Getestet wird diese Rolle ebenfalls mit Molecule. Zu den Tests mit Molecule werde ich noch mehr schreiben, sobald ich dies etwas verfeinert habe.

Fallen mir noch weitere Anwendungsfälle ein, können diese nun einfach als weitere Rollen der Collection hinzugefügt werden.

Ansible-Variablen definieren

Jede Rolle in dieser Collection ist für sich alleine nutzbar. Somit definiert jede Rolle die Eingangs-Variablen in der defaults/main.yml der jeweiligen Rolle.

Bei der Entwicklung achte ich darauf, dass Variablen, die z.B. den Namen eines Podman Volumes enthalten, in allen Rollen gleich geschrieben werden. Damit ist es möglich, diese Variablen an anderer Stelle zu definieren und in den verschiedenen Rollen nutzbar zu machen. So können an individuelle Deployments angepasste Variablen in Playbooks, group_vars, host_vars, etc. definiert werden.

Wo Variablen definiert werden können und welche Präzedenz diese besitzen, kann in der offiziellen Doku nachgelesen werden: Variable precedence: Where should I put a variable?

Zusammenfassung

Eine Ansible-Rolle ohne Plug-ins in eine Ansible Collection zu überführen, ist mit dem kurzen Abschnitt aus der Dokumentation schnell erledigt.

Weitere Rollen können der Collection hinzugefügt werden, indem man sie im Verzeichnis roles der Collection-Verzeichnisstruktur wie gewohnt mit ansible-galaxy role init <Rollenname> erstellt und mit Leben füllt. Sorgfalt ist und bleibt bei der Benennung von Variablen und deren Präzedenz geboten, um nicht wahnsinnig zu werden. Dies ist nicht wirklich schwierig, doch muss ich fast jedes Mal in der Dokumentation nachschlagen, um sicher zu sein.

Die Ansible Development Tools (ADT) sind eine praktische Sammlung von Werkzeugen zur Entwicklung von Rollen und Collections für Ansible. Für mich sind aktuell Ansible Lint und Ansible Molecule die wichtigsten Werkzeuge aus dieser Sammlung. Wobei gerade die Dokumentation von Molecule auf dem Weg zu meinem Ziel, nämlich meine Collections in verschiedenen rootless Podman Containern mit nested Podman und Ansible zu testen, leider viele Fragen offen lässt. Grundsätzlich lassen sich Testpläne damit realisieren und vereinfachen mein bisheriges Testsetup bestehend aus diversen Skripts und virtuellen Maschinen. Und sie bieten Stoff für weitere Einträge in diesem Blog.

Die weitere Entwicklung meiner Nextcloud Collection findet auf Codeberg statt. Ihr findet sie dort unter der URL: https://codeberg.org/Tronde/nextcloud

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Vor einigen Wochen habe ich um Empfehlungen für Laptop-Hardware, eine Linux-Distribution und eine Desktopumgebung gebeten. Für die vielen Rückmeldungen, die ich erhalten habe, an dieser Stelle vielen Dank.

Heute möchte ich euch wissen lassen, welche Kombination es geworden ist.

Die Hardware

Ich habe mich für ein wiederaufbereitetes Lenovo T570 entschieden, welches für günstige 240 Euro im Onlinehandel verfügbar war. Da war dann auch noch für 30 Euro ein Schutzbrief drin, der Flüssigkeiten und Stürze abdeckt.

Mit dem Intel Core-i5 der 6. Generation, 8 GB RAM und einer 256 GB SSD bietet dieses Gerät mehr als ausreichend Leistung.

Das Gerät weist einige Gebrauchsspuren auf. Den Preis empfinde ich dennoch günstig, da Geräte dieser Klasse nicht unter 1.000 Euro Neupreis zu bekommen sind. Viel wichtiger jedoch ist, dass der Nutzer sich ebenfalls über das Gerät freut.

Linux-Distribution und Desktopumgebung

Wer die Wahl hat, hat die Qual. Um mir einen ersten Eindruck zu verschaffen, habe ich mir einen USB-Stick mit Ventoy und einer Auswahl an verschiedenen Linux-Distributionen erstellt. So konnte ich die verschiedenen Live-Systeme booten und prüfen, ob alles funktioniert und wie es sich in der Oberfläche navigieren lässt.

Schlussendlich habe ich mich für Debian Cinnamon entschieden. Dies machte nach dem ersten kurzen Test insgesamt den besten Eindruck. Firefox, Thunderbird, Bookmarks, Desktop-Verknüpfungen und Zoom-Client waren schnell eingerichtet und das Gerät bereit zur Übergabe.

Die Übergabe ist erfolgt

Mit der Übergabe gab es eine kurze Einweisung in das Gerät:

• Wo schließt man das Netzteil an
• Wo schaltet man das Gerät ein
• Wie meldet man sich an
• Wo findet man die Programme inkl. Tests aller wichtigen Dienste
• Druck eines Anhangs aus Thunderbird
• Wie fährt man das Gerät herunter

So reibungslos hat das bisher noch nie geklappt. Die Nutzungserfahrung ist positiv. Wir freuen uns.

Ende 2021 bin ich von einem Raspberry Pi 4 mit 4 GB auf einen Intel NUC7PJYH mit Proxmox VE umgestiegen. Hauptgrund damals war, dass bei mir das Upgrade von Raspberry Pi OS 10 auf...

Bei der Arbeit für unser KI-Buch bin ich kürzlich über Aider gestolpert. Dabei handelt es sich um ein Konsolenwerkzeug zum Coding. Im Gegensatz zu anderen Tools (ChatGPT, GitHub Copilot etc.), die Sie beim Coding nur unterstützen, ist Aider viel selbstständiger: Sie sagen, was Ihr Programm machen soll. Aider erzeugt die notwendigen Dateien, implementiert die Funktion und macht gleich einen git-Commit. Sie testen den Code, optimieren vielleicht ein paar Details, dann geben Sie Aider weitere Aufträge. Den Großteil der Coding-Aufgaben übernimmt Aider. Sie sind im Prinzip nur noch für das Ausprobieren und Debugging zuständig.

Wie Sie gleich sehen werden, funktioniert das durchaus (noch) nicht perfekt. Aber das Konzept ist überzeugend, und es ist verblüffend, wie viel schon klappt. Aider kann auch auf ein bestehendes Projekt angewendet werden, das ist aber nicht Thema dieses Blog-Beitrags. Generell geht es mir hier nur darum, das Konzept vorzustellen. Viel mehr Details können Sie in der guten Dokumentation nachlesen. Es gibt auch diverse YouTube-Videos. Besonders überzeugend fand ich Claude 3.5 and Aider: Use AI Assistants to Build AI Apps.

Voraussetzungen

Damit Sie Aider ausprobieren können, brauchen Sie einen Rechner mit einer aktuellen Python-Installation, git sowie einen (kostenpflichtigen!) Key für ein KI-Sprachmodell. Ich habe meine Tests mit GPT-4o von OpenAI sowie mit Claude 3.5 Sonnet (Anthrophic) durchgeführt. Ein wenig überraschend hat Claude 3.5 Sonnet merklich besser funktioniert.

Damit Sie einen API-Key bekommen, müssen Sie bei OpenAI oder Anthrophic einen Account anlegen und Ihre Kontakt- und Kreditkartendaten hinterlegen. Sie kaufen dort vorab »Credits«, die dann durch API-Abfragen aufgebraucht werden. Für erste Tests reichen 10 EUR aus. Sie müssen also kein Vermögen investieren, um Aider auszuprobieren.

Installation von aider

aider ist ein Python-Programm. Die Installation führen Sie am besten in einem Virtual Environment aus, im Prinzip so:

mkdir aider
cd aider
python3 -m venv .
source bin/activate
pip3 install aider-chat

Jetzt müssen Sie noch eine Umgebungsvariable für Ihren API-Key definieren (am besten in .bashrc oder .zshrc).

export OPENAI_API_KEY='sk-xxxxx'
export ANTHROPIC_API_KEY='sk-yyyyy'

Falls beide Variablen definiert sind, nutzt Aider das Modell Sonnet von Anthrophic. Mit den Optionen --4o oder --sonnet können Sie das Sprachmodell explizit auswählen. Aider unterstützt auch andere Sprachmodelle, empfiehlt aber explizit diese beiden Modell sowie DeepSeek Coder (siehe auch https://aider.chat/docs/leaderboards/).

»Hello World« mit GPT-4o von OpenAI

Um Aider kennenzulernen habe ich mir gedacht, ich beauftrage das Tool, ein ganz simples Webscraping-Tool in Python zu programmieren, das aus einer Wetterseite von orf.at die aktuelle Temperatur in Graz extrahiert. (Warnung: Das Script hat reinen Demonstrations-Charakter. Das regelmäßige Auslesen von Wetterseiten und die Nutzung der so gewonnen Daten — wofür auch immer — ist bei nahezu allen Websites verboten.)

Für den Test habe ich ein neues Verzeichnis eingerichtet, dieses aktiviert und (immer noch im Virtual-Environment) aider gestartet.

mkdir ~/my-projects/test1
cd ~/my-projects/test1
aider --4o
  No git repo found, create one to track GPT's changes (recommended)? y
  Models: gpt-4o with diff edit format, weak model gpt-4o-mini
  Git repo: .git with 0 files
  Repo-map: using 1024 tokens
  Use /help <question> for help, run "aider --help" to see cmd line args

Die weitere Bedienung erfolgt durch Konsolenkommandos. Ich habe damit begonnen, mit /web die Wetterseite zu laden. Beim ersten /web-Kommando installiert Aider nach einer Rückfrage das Webscraping-Tool Playwright. Mit der folgenden Frage habe ich überprüft, dass Aider den Inhalt der gelesenen Seite versteht.

> /web https://wetter.orf.at/steiermark

I see that you've shared a webpage content. How can I assist you with this? Are
you looking to extract specific information, transform the data, or something
else? Please provide more details about what you need.

Tokens: 7,057 sent, 43 received. Cost: $0.04 request, $0.04 session.

> what is the temperature in Graz?

The temperature in Graz, according to the provided content, is 27.2°C.

Nach diesem einleitenden Test habe ich nun versucht, eine App zu entwickeln, die diese Aufgabe übernimmt. Aider erzeugt eine neue Datei und speichert die Datei dort. Von der Programmiersprache war nie die Rede, Aider hat sich für Python entschieden. In einem zweiten Prompt habe ich Aider darum gebeten, das Projekt mit einer requirement-Datei auszustatten.

> write a Python script which extracts the temperature of Graz 
  from https://wetter.orf.at/steiermark/

Add https://wetter.orf.at/steiermark/ to the chat? y

Let's create a Python script that extracts the temperature of Graz from the
given URL. We'll use the requests library to fetch the webpage content and
BeautifulSoup from the bs4 library to parse the HTML.

Here is the script:

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup

    def get_graz_temperature():
        url = "https://wetter.orf.at/steiermark/"
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()  # Ensure we notice bad responses

        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        graz_section = soup.find('a', href="https://wetter.ORF.at/steiermark/grazuniversitaet/")

        if graz_section:
            temperature_text = graz_section.find_next_sibling(text=True)
            if temperature_text:
                temperature = temperature_text.strip().split(' ')[0]
                return temperature
        return None

    if __name__ == "__main__":
        temperature = get_graz_temperature()
        if temperature:
            print(f"The temperature in Graz is {temperature}°C.")
        else:
            print("Could not find the temperature for Graz.")

This script will:

 1 Fetch the webpage content from the given URL.
 2 Parse the HTML content to find the section related to Graz.
 3 Extract and print the temperature for Graz.

You can run this script in your Python environment to get the current
temperature in Graz.

Tokens: 7,196 sent, 314 received. Cost: $0.04 request, $0.11 session.

Allow creation of new file new_file_path: extract_graz_temperature.py? y

Applied edit to new_file_path: extract_graz_temperature.py
Commit beb001f feat: add script to extract temperature of Graz from weather website
You can use /undo to revert and discard commit beb001f.

> add a requirement file to the project

To add a requirements file to the project, we need to create a new file named
requirements.txt and list the necessary dependencies.

requests
beautifulsoup4

Tokens: 2,372 sent, 66 received. Cost: $0.01 request, $0.13 session.

In einem zweiten Terminal-Fenster oder -Tab habe ich nun ein weiteres Virtual Environment eingerichtet, um alle erforderlichen Module zu installieren und das neue Script zu testen.

cd ~/my-projects/test1
python3 -m venv .
source bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

Dabei habe ich auch schon den ersten Fehler entdeckt. Aider hat das neue Python-Script nicht extract_graz_temperature.py genannt, sondern new_file_path: extract_graz_temperature.py. Diesen Fehler habe ich mit git behoben.

git mv 'new_file_path: `extract_graz_temperature.py' extract_graz_temperature.py
git commit -m 'fixed wrong filename'

Der erste Test verläuft enttäuschend:

python3 extract_graz_temperature.py 

  extract_graz_temperature.py:13: DeprecationWarning: The 
  'text' argument to find()-type methods is deprecated. 
  Use 'string' instead.

  Could not find the temperature for Graz.

Der Code enthält offensichtlich einen veralteten Parameter. Zurück im ersten Terminal/Tab bitte ich Aider, das Problem zu beheben. Aider sieht den Fehler ein und korrigiert den Code.

> tried to run the code, got this error: 
  extract_graz_temperature.py:13: DeprecationWarning: The 'text' 
  argument to find()-type methods is deprecated. Use 'string'
  instead. Can you fix the code? I renamed the code file to
  extract_graz_temperature.py.

extract_graz_temperature.py
Add these files to the chat? y

 <<<<<<< SEARCH
         temperature_text = graz_section.find_next_sibling(text=True)
 =======
         temperature_text = graz_section.find_next_sibling(string=True)
 >>>>>>> REPLACE

...

Tokens: 2,585 sent, 86 received. Cost: $0.01 request, $0.14 session.

Aber auch nach diesem Fix funktioniert das Script nicht. Das Problem ist, dass das Script die Struktur der Wetter-Website nicht korrekt analysiert hat und Beautiful Soup (eine HTML-Parser-Bibliothek für Python) falsch anwendet. Etwas enttäuscht habe ich an dieser Stelle den ersten Versuch abgebrochen. Die bis dahin angefallenen Kosten von 14 US Cent sind immerhin verschmerzbar.

»Hello World« mit Sonnet 3.5 von Anthrophic

Anstatt mich mit der Fehlersuche zu ärgern, habe ich das ganze Experiment mit dem Sprachmodell Sonnet wiederholt. Die folgenden Ausgaben sind stark gekürzt.

mkdir ~/my-projects/test2
cd ~/my-projects/test2
aider --sonnet

> /web https://wetter.orf.at/steiermark

> what is the temperature in Graz?

Based on the information provided in the weather report for Steiermark, there
are multiple temperature readings for Graz:

 1 Graz Heinrichstrasse: 30.3°C
 2 Graz-Straßgang: 29.8°C
 3 Graz-Thalerhof: 29.2°C
 4 Graz-Universität: 30.3°C

The temperatures in Graz range from 29.2°C to 30.3°C, with most locations
reporting around 30°C. The warmest spots in Graz appear to be Heinrichstrasse
and the University area, both at 30.3°C.

Tokens: 7,323 sent, 129 received. Cost: $0.02 request, $0.05 session.

> write a Python script which extracts the temperature of Graz 
  from https://wetter.orf.at/steiermark/

...

> add a requirement file to the project

...

In einem weiteren Terminal habe ich nun auch für dieses Projekt ein Python Environment eingerichtet und das Script ausprobiert:

(Virtual Environment einrichten, Requirements mit pip installieren ...)

python3 extract_graz_temperature.py 

  Graz Heinrichstrasse: 30,3 °C

Bingo! Das Script wählt eine der vier Messstellen von Graz aus und zeigt die Temperatur dort an. Wunderbar.

Dementsprechend ermutigt habe ich mein Glück weiter strapaziert. Das Script soll die Durchschnittstemperatur aller vier Messstellen ausrechnen. Zurück in Terminal 1 mit Aider. Wie die folgenden Prompts zeigen, sind fünf Versuche notwendig, bis Aider endlich funktionierenden Code zusammenbringt. (Die ursprüngliche Fassung versucht aus Zeichenketten wie ‚30,3 C‘ in Fließkommazahlen umzuwandeln. Es ignoriert sowohl das deutsche Dezimalformat als auch die Zeichenkette ‚ C‘ am Ende. Die ganze Prozedur dauert inklusive meiner Tests eine Viertelstunde.

> please change extract_graz_temperature.py to calculate the average temperature for Graz

> does not work because of german number format (1,3 instead of 1.3); please fix

> still fails, probably because temperature string contains ' C' at the end; please fix once more

> still fails, the space in ' C' is a fixed space; try again

> it's the unicode fixed blank; just drop the last two characters

Tokens: 3,153 sent, 211 received. Cost: $0.01 request, $0.16 session.

Immerhin, das Script funktioniert jetzt:

python3 extract_graz_temperature.py 

  Average temperature for Graz: 29.9°C

Die API-Kosten für die Entwicklung des Scripts betrugen 13 US Cents. Meine Arbeitszeit habe ich nicht gerechnet ;-)

Fazit

Im Internet finden Sie diverse Videos, wo Aider scheinbar auf Anhieb perfekt funktioniert. Meine Tests haben gezeigt, dass das durchaus nicht immer der Fall ist.

Was mich trotz aller Fehler begeistert, ist das Konzept: Am besten führen Sie Aider in einem VSCode-Terminal aus, während in VSCode das Projektverzeichnis geöffnet ist. (Das Ganze funktioniert natürlich auch mit jedem anderen Editor.) Dann haben Sie eine grandiose Umgebung zum Testen des Codes sowie für dessen Weiterentwickung mit Aider.

Ja, weder Aider noch die von Aider genutzten Sprachmodelle sind zum jetzigen Zeitpunkt perfekt. Aber das Potenzial, das hier schlummert, ist enorm. Sie sind damit quasi eine Abstraktionsebene über dem Code. Sie geben Aider Kommandos, wie es den Code weiterentwickeln oder verbessern soll, ohne sich im Detail mit Funktionen, Schleifen oder Variablen zu beschäftigen. (Dieses Wissen brauchen Sie zum Debugging aber weiterhin!)

Quellen/Links

• https://github.com/paul-gauthier/aider
• https://aider.chat/docs/usage/tutorials.html
• https://aider.chat/docs/leaderboards
• https://simonwillison.net/2024/Jul/31/aider
• YouTube: Claude 3.5 and aider: Use AI Assistants to Build AI Apps
• https://www.anthropic.com/api
• https://openai.com/index/openai-api/

Wer sagte noch gleich, dass klassische Release-Distributionen den Rolling Releases überlegen sind, weil sie so stabil seien? Dass es Ausnahmen von der Regel gibt, durfte ich heute erleben. Ich liebe diese Tage, wo auf einmal die normalsten Dinge nicht mehr gehen...

Es galt etwas in einem Softwareprojekt zu testen, das ich hierfür erstmal wieder in Gang bringen musste. Dabei setzt das Projekt auf Vagrant in Kombination mit VirtualBox. Ich habe dazu erstmal das Hostsystem aktualisiert und versucht, mit Vagrant die Maschine aufzusetzen – um dann feststellen zu dürfen, dass Vagrant einen Fehler wirft.

Was ging schief?

Konkret war VirtualBox in die Guru Meditation gefallen. Das tritt dann auf, wenn ein besonders schwerer Fehler auftritt, sodass das Programm nicht ordentlich weiterlaufen kann. Dabei war doch gar nicht viel am Entwicklungssystem verändert worden? Ich halte für solche Entwicklungsprojekte dedizierte Entwicklungsmaschinen vor, auf denen sich das Betriebssystem über die Jahre nicht verändert und die für die tägliche Arbeit auch entsprechend nicht eingesetzt werden. Was ich aber tue: die Zwischenupdates einspielen.

Stellt sich heraus, dass unter Ubuntu 22.04 LTS die Kernelversionen ab 5.15.0-112 den Fehler VERR_VMM_SET_JMP_ABORTED_RESUME wohl verursachen. Der Bug wird schon auf Launchpad, bei ubuntuusers.de und auch im VirtualBox-Forum diskutiert.

Wie kann man das fixen?

Man könnte einereits den Kernel downgraden bzw. einen alten Kernel nutzen, was aber nur kurzfristig Abhilfe schafft. Alternativ gibt es die Flucht nach vorne: entweder Ubuntu auf 24.04 LTS upgraden (habe ich nicht probiert, scheinbar ist der automatische Update-Pfad auch noch gar nicht freigeschaltet) oder VirtualBox auf Version 7.0 updaten. Ich habe mich für letzteren Schritt entschieden und dabei auf die offiziellen VirtualBox-Pakete von Oracle zurückgegriffen, da in den offiziellen Ubuntu-Repos für die Version nur Version 6.1 enthalten ist (was ja bei LTS-Versionen eigentlich auch sinnvoll ist). Das ist natürlich keine schöne Lösung, da man sich fremde Pakete in das System holt – aber sie funktioniert. Man muss allerdings auch bedenken, dass die aktuelle Vagrant-Version, die in den Ubuntu-Repos für 22.04 (jammy) enthalten ist, VirtualBox 7.0 noch gar nicht unterstützt. Folglich muss man dann auch auf die offiziellen Repositories von Hashicorp zurückgreifen – was allerdings angesichts der lizenzrechtlichen Änderungen sowieso bald nötig wird.

Was lernen wir daraus?

Software muss laufend auf Regressionsfehler getestet werden, die durch Updates an anderen Stellen passieren können. Ja, diese Fehler können immer passieren und sind teilweise schwer zu verhindern. Gleichzeitig muss man aber selber auch seine Setups regelmäßig testen, um schnell zu erkennen, dass ggfs. das Kernelupdate schuld war. Mittlerweile vermutet man das aufgrund der Stabilität der Systeme schon fast gar nicht mehr. Ansonsten geht viel Zeit aufgrund der Fehlersuche ins Land. Da ist es auch wenig zuträglich, dass die VirtualBox-Logs scheinbar keine Log Level beinhalten...

Ein Fix seitens Ubuntu steht für diesen Bug im Übrigen noch aus. Theoretisch sollte sich dann das Thema von selbst erledigen, weil die betreffende Änderung im Kernel einfach reverted wird. Ich wollte zwischenzeitlich aber die Workarounds einmal auflisten, sollte jemand ähnliche Probleme haben.

Vor einiger Zeit habe ich beschlossen eine Serie von Artikeln zum Thema Nextcloud auf dem RasPi auf meinem Blog intux.de zu veröffentlichen. Ziel ist es, eine eigene Cloud zu erstellen, die produktiv nutzbar ist. Diese soll später über das Internet erreichbar sein.

Was benötigt man dafür?

Um langfristig sicherzustellen, dass alles funktioniert, empfehle ich, die neueste Hardware zu verwenden, wie den Raspberry Pi 5. Allerdings würde hier auch ein Einplatinencomputer der vorherigen Generation mit 4GB RAM ausreichen.

Vorbereitung

Diese kleine Anleitung soll helfen, das Projekt Nextcloud auf dem Raspberry Pi nicht nur umzusetzen, sondern auch besser zu verstehen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Software und der Konfiguration. So können später auftretende Fehler besser lokalisiert und abgestellt werden.

Der Raspberry Pi wird als LAMP-Server (Linux, Apache, MariaDB, PHP) dienen, die Nextcloud zu betreiben. Wie man diese vier Bausteine aufsetzt, zeige ich im folgenden Abschnitt.

Installation

Der erste Baustein der installiert wird, ist Linux. Hierbei handelt es sich um das Betriebssystem Raspberry Pi OS. Dieses spielt man ganz einfach mit dem Raspberry Pi Imager auf die MicroSD.

Hier wählt man (siehe Screenshot) das zu installierende Betriebssystem aus. In diesem Fall ist es das Raspberry Pi OS (64-bit). Im Imager können vorab einige Einstellungen vorgenommen werden. Ich werde in dieser Anleitung einfache Bezeichnungen und Passwörter verwenden. Diese können während der Installation entsprechend frei angepasst werden!

Über das Zahnrad des Imagers lässt sich das Raspberry Pi OS vorkonfigurieren. Hier trägt man für den Anfang die entsprechenden Daten ein:

Danach wählt man am PC/Notebook die MicroSD aus, auf die geschrieben werden soll.

Zum Schluss werden die Daten auf die MicroSD geflasht. Ist dies erledigt, kann die Karte ausgeworfen und in den vorbereiteten Raspbberry Pi (Kühlkörper, Gehäuse, Lüfter) geschoben werden. Dieser wird dann via LAN-Kabel mit dem heimischen Router verbunden und über das Netzteil mit Strom versorgt.

Natürlich könnte der RasPi auch via WLAN mit dem Router kommunizieren. Hiervon rate ich jedoch ab, da über die Funkverbindung oft nicht die volle Geschwindigkeit einer Ethernet-Verbindung genutzt werden kann. Weiterhin kann es zu Verbindungsabbrüchen bzw. -lücken kommen.

Nachdem der Raspberry Pi mit Strom versorgt wird, startet dieser. Ist der Raspberry Pi hochgefahren, kann dieser via arp-scan vom PC/Notebook im Netzwerk lokalisiert werden. In meinem Fall hat er die IP-Adresse 192.168.178.136.

sudo apt install arp-scan
sudo arp-scan -l

Zugriff auf den Pi erhalte ich nun via zuvor im Imager aktiviertem SSH-Zugang.

ssh Benutzer@IP-Adresse

Ist man eingeloggt, empfiehlt es sich die Lokalisierung über raspi-config auf deutsch (siehe Screenshots) umzustellen. Damit wird Datum und Uhrzeit des Servers an die europäische Zeitzone (Berlin) angepasst.

sudo raspi-config

Nun wählt man de_DE.UTF-8 UTF-8 aus und deaktiviert en_GB.UTF-8 UTF-8. Die deutsche Lokalisierung wird abschließend noch bestätigt.

Danach wird der Raspberry Pi mit

sudo reboot

neu gestartet. Ist dies geschehen, empfiehlt es sich, das OS zu aktualisieren.

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Danach werden die noch fehlenden 3 Bausteine (Apache 2, MariaDB und PHP) nachinstalliert.

sudo apt install apache2 mariadb-server php php-mysql php-zip php-gd php-json php-curl php-mbstring php-intl php-imagick php-xml php-dom php-bcmath -y

Nachdem die Installation durchgelaufen ist, kann man zum Testen den Webserver Apache via Browser über die Web-Adresse http://ip erreichen.

Anschließend wird die von der Nextcloud benötigte Datenbank installiert. Zuerst wird jedoch die mysql_secure_installation durchgeführt. Ich empfehle hier das Ganze gemäß meinen Empfehlungen (Enter, n, n, y, y, y, y) zu durchlaufen. Hierbei wird für den MariaDB-Server kein separates Root-Passwort vergeben, der anonyme User wird gelöscht, die Remote-Root-Anmeldung wird verboten, die Test-DB wird gelöscht und die Änderungen ausgeführt.

sudo mysql_secure_installation

Nachdem dieser Schritt durchgeführt wurde, kann über folgenden Befehl die Datenbank erstellt werden.

sudo mysql -u root -p

In meinem Fall heißen die Datenbank und der Benutzer „nextcloud“. Die Datenbank liegt dann auf dem „localhost“.

> CREATE DATABASE nextcloud;
> CREATE USER 'nextcloud'@'localhost' IDENTIFIED BY 'geheim';
> GRANT ALL ON nextcloud.* TO 'nextcloud'@'localhost';
> FLUSH PRIVILEGES;
> \q

Im Nachgang wechselt man in das Verzeichnis /var/www/html, wo die Nextcloud installiert wird. Die letzte Version wird vom Entwickler herunter geladen und entpackt. Danach wird die nicht mehr benötigte Zip-Datei wieder gelöscht und die Rechte der Dateien an den Benutzer www-data übertragen.

cd /var/www/html
sudo wget https://download.nextcloud.com/server/releases/latest.zip
sudo unzip *.zip
sudo rm *.zip
sudo chown -R www-data:www-data /var/www/html/nextcloud

Nun ist die Nextcloud über http://ip/nextcloud (http://102.168.178.136/nextcloud) erreichbar. Man legt den Admin fest und trägt die Daten der zuvor erstellten MariaDB-Datenbank in die Eingabemaske ein. Hat das alles geklappt, dann dauert die Einrichtung ein paar Minuten und die Nextcloud steht bereit zum ersten Login des neuen Administrators.

Vorschau

Im nächsten Teil zeige ich, wie man die App Collabora Online – Built-in CODE Server (ARM64) in der Nextcloud via Terminal installiert.

Viel Spaß!

Die Entwickler von Immich haben nach der Kritik bzgl. der „Unlicensed“ Meldung nachgebessert und die Meldung heißt nun „Buy Immich“. Wie zuvor wird diese Meldung unten links angezeigt. Nach einem Klick auf die Meldung...

Mit der Veröffentlichung von Immich v1.109.0 haben die Entwickler optionale Lizenzen angekündigt. Man bekommt nun unten links angezeigt, dass man eine unlizenzierte Version einsetzt, sofern man keine Lizenz gekauft hat. Nachfolgend beide Lizenzoptionen und...

Das mit Firefox 128 und der „Privacy Preserving Attribution“ (PPA) Funktion dürften die meisten mitbekommen haben. Ich zeige euch in diesen Beitrag, wie ihr die PPA Funktion unter Linux, Windows, macOS und Android deaktivieren...

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Redlib

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Features:

🚀 Schnell: geschrieben in Rust für blitzschnelle Geschwindigkeit und Speichersicherheit
☁️ Leicht: kein JavaScript, keine Werbung, kein Tracking, keine Aufblähung
🕵 Privat: alle Anfragen werden über den Server geleitet, einschließlich Medien
🔒 Sicher: starke Content Security Policy verhindert Browser-Anfragen an Reddit

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Seit Firefox 127 kann man sich das Wetter auf der Startseite anzeigen lassen. Startet euren Firefox, gebt in der Adresszeile about:config ein und bestätigt die Warnung. Sucht nach browser.newtabpage.activity-stream.system.showWeather und stellt den Wert mit...

In diesem Beitrag gebe ich einige Beispiele mit Erklärungen zu Ansible Conditionals, welche mir in der Dokumentation fehlen. Dieser Artikel dient mir zur Erinnerung und mag Einsteigern helfen, ein besseres Verständnis der Bedingung is defined zu gewinnen.

Wird in einem Task eine Variable verwendet, welche nicht definiert ist, bricht Ansible die Verarbeitung eines Playbooks mit einem Fehler ab. Der folgende Code-Block zeigt ein einfaches Playbook mit anschließender Ausgabe des Playbooklaufs, um dies zu verdeutlichen. Der Task beinhaltet dabei bereits eine Bedingung. Er soll nur dann ausgeführt werden, wenn die Variable my_var den Wert Hello world! enthält.

]$ cat test_conditionals.yml 
---
- name: Play around with conditionals
  hosts: localhost
  gather_facts: false

  tasks:
    - name: >-
        When all conditionals are met, print the variable value using
        ansible.builtin.debug
      when:
        - my_var == "Hello world!"
      ansible.builtin.debug:
        var: my_var

]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml 

PLAY [Play around with conditionals] *******************************************

TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
fatal: [localhost]: FAILED! => {"msg": "The conditional check 'my_var == \"Hello world!\"' failed. The error was: error while evaluating conditional (my_var == \"Hello world!\"): 'my_var' is undefined. 'my_var' is undefined\n\nThe error appears to be in '/home/tronde/ansible/test_conditionals.yml': line 7, column 7, but may\nbe elsewhere in the file depending on the exact syntax problem.\n\nThe offending line appears to be:\n\n  tasks:\n    - name: >-\n      ^ here\n"}

PLAY RECAP *********************************************************************
localhost                  : ok=0    changed=0    unreachable=0    failed=1    skipped=0    rescued=0    ignored=0

Der Text 'my_var' is undefined in obiger Fehlerausgabe benennt den Grund des Scheiterns.

Nun gibt es Fälle, in denen Tasks, welche undefinierte Variablen enthalten, nicht zum Abbruch des gesamten Playbooks führen sollen. Stattdessen soll der betroffene Task einfach übersprungen werden. Dies erreicht man mit der Bedingung `is defined`. Der nächste Code-Block liefert wieder ein Beispiel dazu.

]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
  hosts: localhost
  gather_facts: false

  tasks:
    - name: >-
        When all conditionals are met, print the variable value using
        ansible.builtin.debug
      when:
        - my_var is defined
        - my_var == "Hello world!"
      ansible.builtin.debug:
        var: my_var

]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml

PLAY [Play around with conditionals] *******************************************

TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
skipping: [localhost]

PLAY RECAP *********************************************************************
localhost                  : ok=0    changed=0    unreachable=0    failed=0    skipped=1    rescued=0    ignored=0

Der Task mit der undefinierten Variable wurde übersprungen (skipped) und das Playbook erfolgreich beendet.

Im nächsten Beispiel habe ich die Variable my_var im Playbook definiert und den passenden Wert zugewiesen.

]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
  hosts: localhost
  gather_facts: false
  vars:
    my_var: Hello world!

  tasks:
    - name: >-
        When all conditionals are met, print the variable value using
        ansible.builtin.debug
      when:
        - my_var is defined
        - my_var == "Hello world!"
      ansible.builtin.debug:
        var: my_var

]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml

PLAY [Play around with conditionals] *******************************************

TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
ok: [localhost] => {
    "my_var": "Hello world!"
}

PLAY RECAP *********************************************************************
localhost                  : ok=1    changed=0    unreachable=0    failed=0    skipped=0    rescued=0    ignored=0

Das war auch schon alles für heute. Ihr seht, es ist keine Hexerei. Mir hilft es, die Bedeutung von is defined zu erinnern, wenn ich es einmal aufgeschrieben habe.

Zum Ende gibt es noch einen Code-Block, der zeigt, dass dies auch mit Dictionaries funktioniert:

]$ cat test_conditionals.yml
---
- name: Play around with conditionals
  hosts: localhost
  gather_facts: false
  vars:
    my_dict:
      my_var: Hello world!

  tasks:
    - name: >-
        When all conditionals are met, print the variable value using
        ansible.builtin.debug
      when:
        - my_dict.my_var is defined
        - my_dict.my_var == "Hello world!"
      ansible.builtin.debug:
        var: my_dict.my_var

]$ ansible-playbook -i hosts test_conditionals.yml

PLAY [Play around with conditionals] *******************************************

TASK [When all conditionals are met, print the variable value using ansible.builtin.debug] ***
ok: [localhost] => {
    "my_dict.my_var": "Hello world!"
}

PLAY RECAP *********************************************************************
localhost                  : ok=1    changed=0    unreachable=0    failed=0    skipped=0    rescued=0    ignored=0

In der Kategorie Ansible findet ihr weitere Artikel rund um Ansible. Viel Spaß beim Stöbern.

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SafeTwitch ist ein datenschutzorientiertes und quelloffenes Frontend für Twitch.

SafeTwitch

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• Folgen Sie Streamern lokal
• Unendliches Scrollen

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