Was ist schlechte Vervollständigung?

Um zu verstehen was ich mit guter Auto-Completion für Shells meine, brauchen wir erst einmal eine Baseline wie eine schlechte Completion aussieht. Das lässt sich sehr gut mit Docker demonstrieren: 

docker run --rm -it --hostname shell-completion-demo debian

Erstes Experiment: ls⇥⇥ (kein Leerzeichen vor den Tabs!)

Zeigt alle Kommandos die mit ls anfangen Zweites Experiment: ls ⇥⇥ Das zeigt bei mir:

Schon mal gut, denn hier werden die Dateien im aktuellen Ordner vervollständigt.

Nächste Schwierigkeitsstufe - kurze und lange Optionen: ls -⇥⇥ (Minus vor dem Tab) Das zeigt hier nichts, genauso für lange Optionen ls --⇥⇥ (zwei mal Minus vor dem Tab)

Keine Ausgabe. ls ist eigentlich so ungefähr das einfachste Programm das jeder Shell beiliegt. Wenn automatische Vervollständigung also irgend etwas kann, dann sollte ls gut funktionieren.

Was ist gute Vervollständigung?

Dagegen mal ein Beispiel von meinem System:

ls⇥ zeigt die Kommandos die mit ls anfangen, mit einer Kurzbeschreibung was diese Kommandos tun.

Schon mit einem Tab sehe ich die Dateien, und zusätzlich sehe ich als Vorschlag den letzten Befehl den ich mit ls abgesetzt habe und kann diesen mit ⌃→ im ganzen, oder mit → wortweise akzeptieren kann.

Ein ls -⇥ergibt sofort eine Optionsliste - kurz und lang - mit einer Kurzbeschreibung was dieses Schalter tun. Ein zweites Minus und Tabls --⇥` zeigt nur noch die langen Optionen an:

Natürlich kann ich mit den Pfeiltasten oder mit Tab eine der Optionen auswählen - natürlich mit ordentlichem Highlighting. So macht arbeiten auf der Shell Spaß!

Falls Ihr verwirrt seid das mein ls andere Optionen anbietet als eures, dann liegt das daran das ich ls durch exa ersetzt habe.

Wie könnt Ihr das bei euch nutzen?

Ich nutze die Fish-Shell, da diese von Haus aus eine sehr gute Autocompletion anbietet. Das ist aber nicht für jede, denn die Syntax der Fish Shell ist etwas anders als bei Bash/ZSH - eben nicht posix kompatibel. Ich mag das Weil es logischer und Kürzer ist, aber ich komme auch nicht durcheinander mit den verschiedenen Shell-Syntaxen da ich sie schon so lange verwende.

Fast alle Shell Konfigrurations-Frameworks wie oh-my-zsh oder Prezto bieten zumindest etwas an das diesem Nahe kommen. Alle automatische Konfiguration stößt aber irgendwann an Ihre Grenzen wenn es um die Kommandos geht, die wir täglich benutzen. docker vervollständigt dann nicht compose und oder kennt die Unterkommandos davon nicht oder nur unvollständig, kubectl und helm sind notorische Kandidaten für die man sich selber kümmern muss.

Jetzt könnte man natürlich versuchen automatisch aus der Hilfsausgabe dieser Kommandos etwas zu generieren (das macht z.B. die Fish shell von sich aus) oder man schreibt selber etwas (argh).

Oder man wendet sich vertrauensvoll an das tool carapace, mit dem man die Completion für Programme komfortabel für alle Shells nachrüsten kann. Als Beispiel um die die Autocompletions für kubectl nachzurüsten, einfach source <(carapace kubectl zsh) oder carapace kubectl fish | source (je nach shell) eingeben und ausprobieren ob es gefällt, und wenn ja, diese Zeile in die User-Konfiguration deiner shell eintragen und viel glücklicher sein.

Obacht: Man kann mit so einem Snippet

# ~/.zshrc 
export CARAPACE_BRIDGES='zsh,fish,bash,inshellisense' # optional
zstyle ':completion:*' format $'\e[2;37mCompleting %d\e[m'
source <(carapace _carapace)

in seiner Shell-Konfiguration alle completer des Carapace Projekts aktivieren. Das hat mir allerdings nicht gefallen,, da ich manche der eingebauten Completer der Fish-Shell noch etwas besser finde als das was Carapace bereit stellt. Aber um Lücken zu ergänzen? Perfekt!

Meine Shell-Completion Konfiguration (fish!) sieht daher so aus:

# enable shell completions
set --global --export CARAPACE_BRIDGES 'zsh,fish,bash,inshellisense'
# I didn't have much luck enabling all carapace completions, but I do like some of them - especially if there is no built in fish completion for them
# carapace _carapace | source
carapace fd | source
carapace bat | source
carapace brew | source
carapace rg | source
carapace docker | source
uv generate-shell-completion fish | source
yq completion fish | source

Es fängt natürlich mit der Frage an: welche Shell?

Das ist sehr einfach zu beantworten. Auf MacOS ist die zsh die Standard-Shell - und daher sollte man die auch benutzen. Artikel Fertig, vielen Dank fürs Lesen! 😅

Windows hat die PowerShell - wer damit Arbeiten (muss) sollte sie lernen!

Die nackte Shell ist ziemlich schlecht konfiguriert, da die Möglichkeiten der Shell gar nicht ausgenutzt werden. Auf Linux-Distributionen ist es Standard, dass die Shell von der Distribution eingerichtet wird, daher kann man damit meistens schon gut arbeiten.

Aber für MacOS (und Windows) gibt es viel zu tun.

So sieht die zsh unkonfiguriert aus:

dwt@NB1321 ~ % cd Library/Favorites
dwt@NB1321 Favorites %

Das ist schon gar nicht schlecht, denn man sieht einiges:

• dwt: Welcher Nutzer man gerade ist. Wichtig, wenn man viel mit sudo arbeitet, damit man nicht versehentlich Kommandos als root mit zu vielen Rechten ausführt.
• NB1321: Auf welchem Rechner man gerade eingeloggt ist. Wichtig wenn man auf vielen Rechnern arbeitet und nicht
• Den aktuellen Ordner in dem man ist (Favorites). Wichtig damit man z.B. nicht versehentlich die falschen Dateien löscht.
• Der Prompt % trennt die Meta-Informationen von dem was man selbst eingibt.

Da geht aber noch wesentlich mehr. Bei mir z.B. sieht der Prompt so aus:

~/C/P/m/api ❄️ 🧪 nix-shell-env   🐍 venv ⛵️ mkk-itsc-dev (api) 🌱 main $!  4s
❯

Da ist enthalten:

• ~/C/P/m/api - nicht nur der aktuelle Ordner, sondern auch jeweils der Anfangsbuchstabe der darüber liegenden Ordner. Das liefert platzsparend viel mehr Kontext, wo man gerade ist. Super wenn man in vielen Projekten gleichnamige Ordner wie z.B. etc, src oder dist hat.
• ❄️ 🧪 nix-shell-env Zeigt an, dass gerade eine 'dreckige' Nix-Shell aktiv ist. Das verwende ich um Projek-spezifische Abhängigkeiten (Shell-Tools, bestimmte Vesionen von Python etc.) zu installieren die ich deklarativ im Projekt tracke. Gut vergleichbar mit Python-Virtual-Envs - aber eben für alles, nicht nur Python-Pakete. Dreckig ('impure') ist Sie, da nicht nur die Shell-Tools aus der Nix-Shell sichtbar sind, sondern auch alles andere was ich im Betriebsystem installiert habe.
• 🐍 venv - zeigt an, dass gerade ein Python-Virtual-Env aktiv ist. Da ich hauptsächlich mit Pyton entwickle ist das natürlich entscheidend weil es bedeutet das ich die Projekt-Werkzeuge direkt verwenden kann, da sie im $PATH und $PYTHONPATH sind.
• ⛵️ mkk-itsc-dev (api) zeigt an, dass ich mit dem mkk-itsc-dev Kubernetes Cluster verbunden bin, und den Namespace api aktiviert habe. Das ist mir sehr wichtig, damit ich nicht versehentlich mit kubectl Befehlen versehentlich den Produktiv-Cluster zerstöre. (Rate wieso mir das so wichtig ist…)
• 🌱 main $! zeigt an, dass ich in einem Git-Repository bin, auf dem main branch, das ich dinge ge-'stash't habe (die vergisst man sonst sehr leicht) und das ich Änderungen habe die ich noch nicht commited habe. Hier gibt es auch noch mehr informationen wenn das Repo den entsprechenden Zustand hat.
• Zuletzt sehe ich da das letzte Kommando 4 Sekunden gedauert hat. Das wird nur angezeigt wenn das letzte Programm mehr als 3 Sekunden gedauert hat und ist immer wiede ein hilfreiche Information um bei langlaufenden Prozesen zu verstehen ob es sich lohnt da etwas zu optimieren.

Natürlich könnte man hier noch viel mehr anzeigen, je nachdem an was man gerade arbeitet. Ich habe hier eben die Informationen aufgenommen die ich am meisten benötige.

Jetzt kommt der Clou: Früher habe ich das alles von hand Konfiguriert. Das war ein ewiges und mühsammes gefummel um $PS1 und konsorten so hinzufummeln das das alles funktioniert hat, und hat nie Spaß gemacht. Der Standard ist derzeit, das man einen Shell-Konfigurations-Framework wie Oh-My-Zsh oder Prezto verwendet. Und die sind auch gut. Aber auch langsam, und komplex und kompliziert. Wenn man da mal etwas anders haben will dann gott bewahre wenn das nicht schon vorbereitet ist oder man darf sich nicht nur mit den Komplexitäten von $PS1 auseinandersetzen, sondern auch noch damit wie genau dieser Framework das handhabt.

Inzwischen bin ich weiser geworden, und verwende Starship. Damit kann ich meinen Prompt deklarativ in einer .toml-Datei konfigurieren und diesen auch mitnehmen wenn ich mal die Shell wechsle. (Was häufiger vorkommt als mir lieb ist). Und: Starship funktioniert auch mit der PowerShell.

So sieht meine Konfiguration aus

Wie richtet man das ein?

1. brew install starship (oder mit nix)
2. nano ~/.zshrc und am Ende eval "$(starship init zsh)" einfügen.
3. Konfigurationsdatei erstellen: nano ~/.config/starship.toml und z.b. den Inhalt aus der Datei oben einfügen.
4. Shell neu starten oder neues Terminal öffnen.

Danke sagen für die grandiose Verbesserung eures Shell-Lebens bei mir nicht vergessen. 😅

… ist ein schwäbisches Sprichwort und passt gar nicht so schlecht für die vielen schlechten Wortwitze die sich automatisch ergeben, wenn man anfängt, sich in das Nix Projekt einzuarbeiten.

Zunächst mal die Karotte mit der ich mich ködern ließ:

• Deklarative Konfiguration von Software-Builds, System-Konfigurationen, und wenn man möchte auch Deployments z.B. in Kubernetes und was man sonst gerne möchte
• Ein funktionaler Paket-Manager, das heißt: Jede Software kann ihre eigenen Abhängigkeiten in der passenden Version haben. Wenn ich mal ein Tool in der Version von vor 10 Jahren brauche - einfach zusätzlich installieren, ohne dass dadurch etwas gestört wird. Wenn ich mal eine neuere Version von etwas brauche als die aktuelle Distribution anbietet: Einfach installieren, ohne dass dadurch etwas gestört wird.
• Rollback: Systemkonfiguration hat etwas kaputt gemacht? Einfach Rückgängig machen.
• Update auf eine neue Version des Betriebssystems: Man kriegt fehlermeldungen für alle Konfigurationen die man vorgenommen hat die jetzt umbenannt wurden oder anders funktionieren. 🤯
• Reproduzierbarkeit: Vollständige Erfassung der Inputs und Ablegen derselben in einem Lock-File.
• Eine riesige Community, die beste Praktiken zum Betrieb von Linux (und mehr) Systemen in die größte Software-Bibliothek kodiert, die wir bisher gesehen haben.

Was sollte man da nicht mögen?

Auf MacOs gibt es mit nix-darwin ein Projekt mit dem man die System-Konfiguration deklarativ vornehmen kann - und auch homebrew (was sonst so gut wie gar nicht reproduzierbar ist) unter Kontrolle kriegt. Und wenn man möchte, verwaltet es einem auch die dotfiles.

Es gibt allerdings einen gewaltigen Nachteil: Das Ganze ist echt komplex und kompliziert. Und die Dokumentation ist nicht schlecht, aber könnte deutlich besser sein.

Wenn man diese Hürde überwindet, wird man mit einer erstaunlich kompakten und sehr schnell anzuwendenden System-Konfiguration belohnt. Damit kann man zum Beispiel auf einem Mac ein vollständig konfiguriertes System-Image für einen Raspberry Pi erstellen. Dann noch flaschen, starten und läuft! Oder auf meinem Mac Bauen, und via ssh auf dem RasPi deployen, ohne dort irgendwas zu machen was dessen CPU stresst.

Ich habe inzwischen angefangen, meine Rechner damit zu verwalten und konfigurieren.

• Mein Rechner (nix-darwin)
• Mein Homelab (nixos)
• Meine Heimautomatisierung (python)

Nix ist vielleicht nichts für dich…

… aber wenn Du ein bisschen nerdig bist, und gerne auf der Kommandozeile lebst, infrastruktur as Code magst oder lernen magst und DevOps für dich eh normal ist. Dann könnte Nix auch für dich genau das richtige sein.

Wie lernt man Nix am besten?

Was mir beim Lernen von Nix gefehlt hat, wäre eine Leitlinie gewesen, in welcher Reihenfolge ich mich an die vielen Features von Nix heran tasten sollte. Eine Reihenfolge, die sicherstellt, das die Lernkurve zu jedem Zeitpunkt erträglich bleibt. Und besonders wichtig: Die Sicherstellt, das zu jedem Zeitpunkt sichtbar ist wie cool und wertvoll diese Technologie ist. Sonst läuft man Gefahr, ob der steilen Lernkurve abzuspringen.

Das hätte ich gerne gehabt: Wenn du anfängst Nix zu lernen, dann am besten in dieser Reihenfolge:

1. Schritt: Installieren, ohne was bestehendes kaputt zu machen

Zuerst sollte man Nix neben dem aktuellen OS installieren. Der Standard ist der Determinate Installer, aber ich mag das Lix Projekt lieber, da es schneller ist. Alternativ ist auch der Nix-Docker-Container super um es mal auszuprobieren. Wenn man möchte, kann man Nix (auf Linux) auch einfach in einen Ordner installieren und so verwenden (siehe "Single-User Mode"). Das würde ich aber nur für ein paar Experimente empfehlen. Sowohl der Determinate als auch der Lix-Installer haben sehr gute Uninstaller die das Projekt auch wieder komplett entfernen können.

2. Schritt: Imperativ verwenden

Nix erlaubt es jederzeit ein Paket zu benutzen, ohne es zu installieren. Das ist eine Konsequenz davon wie der Paket-Manager aufgebaut ist. Ein Paket kann 'im /nix/store/ sein' - ohne das es aktiv ist. Und der Befehl nix run nixpkgs#fzf startet es dann einfach - ohne es zu installieren. Alternativ gibt es auch nix shell nixpkgs#fzf. Damit erhällt man eine Shell, in der fzf installiert ist. Schließt man die Shell, ist es auch wieder weg. 😳

Dass ist der Hammer, weil man so Pakete ohne Reue ausprobieren kann. Ohne Sorgen, dass doch noch irgendwelche Abhängigkeiten evtl. auf dem System herum gurken und man vergessen könnte ein Experiment wieder zu entfernen. Und das beste: Auch später wird man dieses Feature die ganze Zeit verwenden.

Vorsicht vor nix-env und nix profile - das ist das Äquivalent zu dem wie man mit homebrew und anderen Paketmanagern Pakete installieren würde. Diese sollte man so selten wie möglich verwenden. Besser ist…

3. Schritt: Entwicklungsumgebungen shell.nix

Das, was nix shell nixpkgs#fzf macht, kann man auch in eine Datei schreiben, und damit einfach in ein Repo mit einchecken. Schon hat man Deklarativ die ganzen Tools im Repo dokumentiert, die man braucht um mit einem Projekt zu arbeiten. Bonus: Ich kann für jedes Projekt eigene Versionen der Abhängigkeiten haben (wenn ich das brauche). Python-Virtual-Envs auf Steroiden!

Hier ein Beispiel:

{
  pkgs ? import <nixpkgs> { },
}:
pkgs.mkShell {
  buildInputs = with pkgs; [
    # Add your build inputs here
    pkgs.python313
    pkgs.uv
  ];
  env = {
    UV_PYTHON = pkgs.python313;
    UV_DOWNLOAD_PYTHON = "never";
  };
}

Wenn man das mit nix-shell aufruft, dann hat man diese Python-Version zur Hand. uv verwendet diese und lädt selber keine Python-Versionen herunter. Nice! Extra nice: mit nix-shell --pure hat man eine Shell in der nur das sichtbar ist was in dem shell.nix steht, und man kriegt Fehler für alles was man verwendet und in der shell.nix vergessen hat. 🤯

Bonus: Direnv verwenden um automatisch die shell.nix und das .env zu laden. Dazu zoxide um schnell in der Shell zwischen vielen Projekten hin und zu springen. Eine richtig geniale Entwicklungsumgebung.

Ich empfehle erst mal eine weile auf diesem Niveau zu bleiben, denn das ist schon ziemlich cool!

4. Schritt: Mehr Tooling um besser mit Nix klar zu kommen

• Pakete findet man am besten über die Webseite search.nixos.org - aber ich mag eigentlich in der shell suchen. nix run nixpkgs#nh search ut1999 funktioniert besser als alles was ich sonst bisher getestet habe.
• Anzeigen was gerade installiert ist und wieso ist aufgrund der Architektur von nix gar nicht so einfach. nix run nixpkgs#nix-tree aproximiert das und gibt einen guten überblick darüber was man auf dem System hat.
• nom - der Nix-Output-Monitor nix run nixpkgs#nix-output-monitor macht den output von längeren nix builds viel informativer und spannender. Verwenden kann man das so: nix run $something |& nix run nixpkgs#nix-output-monitor
• nix store gc um alles zu löschen, was man mal testweise runtergeladen hat und nicht mehr auf der Platte braucht. (Einer Der Nachteile von Nix: Es verbraucht schnell viel Plattenplatz).

5. Schritt: Tief in das Hasenloch fallen

Jetzt gibt es verschiedene Sachen die man sich anschauen könnte

• Die Nix Sprache lernen - die Voraussetzung für fast alles was danach kommt, also gut investierte Zeit. Und es ist eine wirklich kleine Sprache - auch wenn die 'Standard-Bibliothek' (meiner Meinung nach das NixPKGs Repository) alles andere als klein ist.
• devenv um Entwicklungsumgebungen kurz und Knackig und mit allen Features deklarativ zu beschreiben und ins Projekt eingecheckt zu bekommen.
• Flakes - der Standard in der Nix-Community, mit der Abhängigkeits-Versionen festgeschrieben werden. Also wie checke ich die genauen git commit hashes die ich verwendet habe um alle meine Software zu bauen ins Repo mit ein. Damit kann man ein Projekt auch nach Jahren sehr einfach verlässlich wieder bauen.
• uv2nix - wie man Python-Projekte Nix-ifiziert
• nix-darwin um ein MacOS System so deklarativ zu verwalten, wie das unter NixOS geht. (OK, Apple setzt da grenzen, aber das ist trotzdem sehr cool).
• home-manager um dotfiles zu verwalten und auf Benutzer-Ebene alles zu konfigurieren.
• Quasi alles von Awesome-Nix.
• Und so viele Projekte mehr, die man sich anschauen könnte…

Der Terminal-Emulator ist ein zentrales Werkzeug, mit dem wir Entwickler mit unseren Rechnern interagieren. Jedes bisschen Wissen und jede Effizienz, die du hier gewinnst, zahlt sich in kürzester Zeit hundertfach aus.

Natürlich gibt es viele Terminals, wie iTerm2, Alacritty oder Kitty. Aber ich finde, diese solltest du nur verwenden, wenn sie deinen Workflow wirklich verbessern. Und dafür musst du zuerst wissen, was Apple standardmäßig mitliefert.

Das Schöne am Terminal ist, dass du unglaublich wenig anpassen musst, da es von Haus aus sehr gut funktioniert.

Ich nutze das eingebaute Terminal von macOS mit nur zwei (!) Konfigurationsanpassungen.

Wortweise Löschen

Die erste wirklich wichtige Anpassung für mich ist, dass ⌥-⌫ (Alt-Delete) als Standard-Keybinding gesetzt wird, damit wortweise nach links gelöscht wird. Damit passt du das Terminal an den Mac-Standard an, der in fast allen anderen Programmen ebenfalls funktioniert.

So geht's:

1. Terminal → Einstellungen öffnen (⌘-,).
2. Auf der linken Seite alle Profile auswählen, damit alle Einstellungen gleichzeitig bearbeitet werden.
3. Auf der rechten Seite → "Tastatur" auswählen.
4. Einen neuen Shortcut hinzufügen.
5. Die Felder wie im Screenshot ausfüllen. \027 steht für ⌃-w (ctrl-w), den Standard-Shortcut für wortweises Löschen in der Shell.

Ausgabe navigieren, selektieren und löschen

Die nächst-wichtigsten Shortcuts sind:

• ⌘-N / ⌘-T / ⌘-W: Alles Standard, aber trotzdem meine meistbenutzten Shortcuts.
• ⌘-↑ und ⌘-↓: Zum Anfang des vorherigen bzw. nächsten ausgeführten Befehls springen. Das ist super praktisch, um schnell nachzusehen, was die vorherigen Kommandos waren.
• ⌘-Shift-↑ und ⌘-Shift-↓: Wie oben, aber selektiert zusätzlich. Damit kannst du schnell einen Befehl und dessen Ausgabe kopieren. Das ist super praktisch, um Anleitungen zu schreiben oder einem Kollegen zu zeigen, wie etwas gemacht wurde.
• ⌘-L: Löscht nur die Ausgabe des letzten Kommandos. Sehr praktisch, um ein nicht mehr benötigtes Shell-Experiment zu entfernen – besonders bei Fehlern mit viel Output. Oft nutze ich das, wenn ich zuerst eine Hilfe anzeige und dann darunter verschiedene Experimente ausführe, um die richtigen Flags zu finden. (Genauer: ⌘-L löscht vom Ende bis zur aktuellen Selektion und funktioniert daher hervorragend mit ⌘-↑.)
• ⌘-K: Terminal löschen. Die nukleare Option – sie löscht alles im aktuellen Terminal. Großer Nachteil: Was weg ist, ist weg. Also nicht benutzen, wenn du den Output noch brauchst. Dennoch ist dies einer meiner am häufigsten benutzten Shortcuts.

Unbegrenzter Puffer

Die zweite Anpassung, die ich vornehme, ist, den Scrollback-Puffer auf unbegrenzt zu stellen, damit ich die Ausgabe von langen Kommandos nicht verliere. Das geht so:

1. Terminal → Einstellungen öffnen (⌘-,).
2. Wie zuvor alle Profile auswählen.
3. Auf der rechten Seite → "Fenster" → "Zeilenpuffer" auf „auf den verfügbaren Speicher begrenzen“ stellen.

Fazit

Mit diesen Shortcuts kannst du ultraschnell zwischen den letzten Kommandos navigieren, deren Ausgabe selektieren (und kopieren) oder löschen.

Diese Anpassungen und Shortcuts sind für mich auch einer der Hauptgründe, warum ich die eingebauten Terminals in IDEs nicht gerne benutze. Denn dort funktionieren sie oftmals nicht gut.

Viele dieser Einstellungen und Shortcuts gibt es auch auf der Ebene der Shell. Der Vorteil, sie über das Terminal zu konfigurieren, ist, dass diese Shortcuts auch auf anderen Servern oder in Docker- bzw. Kubernetes-Containern funktionieren.

Ich hoffe, diese Tipps helfen dir, das Terminal noch besser zu nutzen.

Kennst du weitere nützliche Shortcuts oder Einstellungen, die ich nicht erwähnt habe? Hast du Fragen zu den vorgestellten Tipps? Lass es mich wissen!

Happy Shelling!

Nachem ich jetzt lange über Blooms Taxonomie und was die Ebenen im Detail bedeuten geschrieben habe, kann ich jetzt endlich zu dem kommen, was mir eigentlich am Herzen liegt:

Mein ganzes Leben lang haben andere die Ebenen von Blooms Taxonomie verwendet um zu beurteilen wie gut ich etwas verstanden habe - aber man kann diesen Spieß auch umdrehen, und das wissen um diese Ebenen des Verständnisses nutzen um selbst besser zu lernen! (Ehrlich gesagt, bin ich ziemlich angepisst das mir das nicht von Vorne herein genau dafür erklärt und beigebracht wurde)

Wie funktioniert das? Wenn Mensch ohne Plan lernt, dann neigen wir dazu uns zunächst auf den unteren Ebenen zu bewegen. Denn das ist (vermeintlich) einfacher und erscheint logisch. Aber aus der Forschung wissen wir, dass sich von vorne herein auf Fragen der 4. und 5. Ebene (also Analysieren und Bewerten) zu konzentrieren, nicht nur schneller, sondern auch tieferes Verständnis bringt.

Warum? Weil sich die Art und Weise verändert mit der wir uns mit dem Lern-Material beschäftigen. Auswendig Lernen ist ja nicht verzichtbar. Man muss sich die Fakten ja merken. Aber das passiert auch, wenn man sie Analysiert und Bewertet - ABER - wir kriegen die Analyse und Bewertung gratis dazu. (Wohlgemerkt, für etwas mehr Kognitive Anstrengung, aber Entspannung ist ja nicht das Ziel.)

Und das ist der Clou. Gleicher Zeiteinsatz, aber tieferes Verständnis.

🤯

Jetzt ist natürlich nicht jeder mit der Fähigkeit geboren, sich selbst einfach so Fragen auf der 4. und 5. Ebene zu stellen. Aber das ist auch gar nicht nötig. Denn KI kann dabei prima helfen.

Chat-GPT hat ein sehr gutes Verständnis von Blooms-Modell und kann endlos fragen auf Bloom Level 4 und 5 zu jedem Thema generieren. Die sind nicht immer perfekt, es reicht aber, um sich darauf einzustimmnen wie solche Fragen aussehen und effizient selbst zu solchen Fragen zu kommen.

Und das ist für mich ein gamechanger, und super sinnvoller Einsatz von KI.

Hier mal ein Auszug aus einem Chat mit Chat-GPT. Das ist sicher nicht perfekt, aber ein starker Anfang. Chapeau, Chat-GPT!

In meinem ersten Blog-Post habe ich mich mit Blooms Taxonomie beschäftigt. Im zweiten ging es um die ersten drei Ebenen seines Lernmodells. Hier geht es jetzt um die mir am wichtigsten ebenen vier und fünf. Und der Vollständigkeit halber auch auch um die sechste.

Und los gehts!

Die Ebenen von Blooms Taxonomie:

4. Analyse

Auf dieser Ebene geht es darum, Wissen und Informationen in seine Bestandteile zu zerlegen um Beziehungen und Strukturen zu erkennen und Verstehen. Hier geht es erstmals um kritisches Denken und das erkennen von Mustern.

Fragen: "Welche Elemente bilden das Gesamtkonzept?" oder "Wie hängen die Teile zusammen?" und "Was sind die zugrunde liegenden Annahmen?" Diese Fragen helfen uns, tiefer in das Thema einzutauchen und es aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten.

Tätigkeit: Untersuchen, Zerlegen, Beziehungen erkennen, Vergleichen. Hier geht es darum, das erlernte Wissen zu analysieren, zu hinterfragen und mit schon gelerntem aus anderen Themen zu vergleichen und zu kontrastieren.

Die Fähigkeit, komplexe Informationen zu durchdringen und logische Verbindungen herzustellen.

Lernziel: Ich kann komplexe Informationen durchdringen, zerlegen und logische Beziehungen erkennen. Auch zu anderem bisher gelernten. Das Ergebnis dieser Lernstufe ist die Fähigkeit, das Gelernte zu analysieren und zu hinterfragen.

Daher ist diese Ebene und Ihre Fragestellung auch mit der nächsten so wichtig, um langfristig zu behalten was man gelernt hat (verknüpfungen und kontrastierung zu anderem was man schon kann). Außerdem: Wenn man sich von Anfang an mit diesen Fragen beschäftigt, kriegt man in der gleichen Lernzeit Ebene 1-3 quasi umsonst.

Beispiel: Ein Softwareentwickler könnte beispielsweise den Code eines Programms analysieren, um Fehler zu finden oder um zu verstehen, wie verschiedene Teile des Codes zusammenarbeiten. In einem Konflikt könnte ich die Argumente analysieren, um Bestandteile, Beziehungen zwischen den Argumenten und die dahinter stehenden Annahmen, deren Logik, und die historische Beziehung der konflikteten Parteien zu bewerten.

5. Evaluieren

Jetzt, wo wir das Wissen analysiert und zerlegt haben, geht es darum, dieses Wissen zu bewerten, zu kritisieren und zu priorisieren. Es geht darum, fundierte Urteile zu fällen und Kritik zu üben.

Fragen: "Ist diese These Valide?", "Wie effektiv ist diese Methode?", "Welche vor und Nachteile hat dieser Ansatz?", "Welcher andere Ansatz ist aus welchen Gründen besser?" oder "Welche Methode sollte ich priorisieren?" Diese Fragen helfen uns, das Wissen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.

Lernziel: Das Ergebnis dieser Lernstufe ist die Fähigkeit, das Gelernte kritisch anhand der für meine Situation relevanten Kriterien zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Es geht darum, das Wissen zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Prioritäten zu setzen.

Tätigkeit: Führen von Debatten, Entscheidung zwischen Ansätzen, Bewerten von Projekten und Theorien. Hier geht es darum, das erlernte Wissen zu bewerten und zu priorisieren.

Beispiel: In einem Projekt oder bei der Softwareentwicklung verschiedene Strategien oder Umsetzungsmöglichkeiten bewerten und entscheiden, welche am besten umgesetzt werden sollte. Oder auch kleiner: Bewertung der Glaubwürdigkeit einer Quelle. Kritisches hinterfragen von Maßnahmen und (politischen) Entscheidungen.

6. Erzeugen

Einleitung: Die höchste Ebene ist das Erschaffen, bei dem ein neues oder originelles Werk entwickelt wird. Es geht darum, Wissen und Ideen auf innovative Weise zu kombinieren und neue Konzepte zu entwickeln.

Fragen: "Was wäre, wenn...?" oder "Wie könnte ich...?". "Könnte ich [Problem X] vielleicht auch ganz anders angehen?", "Kann ich diese Konzepte vielleicht auch so kombinieren?"

Lernziel: Kreativit und Innovativ eigene Ideen in Produkte umsetzen.

Tätigkeit: Entwickeln von Projekten oder Modellen. Schreiben von Texten. Entwerfen von Experimenten oder Prototypen.

Beispiel: Als Softwareentwickler entwickle ich eine Software. Ich schreibe ein Gedicht. Ich führe eine neue Software ein um ein altes Problem neu besser zu lösen.

Warum ist mir das so wichtig?

Seit den 1960er Jahren wird Blooms Taxonomie dazu verwendet, um einzuschätzen, wie gut ich und andere ein Thema verstanden haben. Und erst jetzt kriege ich raus, dass es a) existiert, und ich es b) dazu verwenden kann mein eigenes Lernen besser zu verstehen und zu vertiefen? Boah ey, wieso hat mir das in der Schule niemand erklärt? Oder wenn, wieso dann nicht auf eine Weise die ich verstanden habe? Ich fühle mich im Moment so, als wurde mir hier über Jahre etwas wichtiges vorenthalten.

So, das wars. Jetzt wisst Ihr so viel über das Modell und seine Ebenen wie ich auch. Nächstes mal soll es dann darum gehen wie man mit hilfe von KI sich selbst auf die Ebene des Lernens Katapultieren kann auf der man gerade sein will.

Bis dahin, bleibt neugierig und probiert es doch mal aus in diesen Kategorien über euer eigenes Lernen nachzudenken.

In meinem letzten Blog-Post habe ich mich mit Blooms Taxonomie beschäftigt. Mir hat dieses Modell viele Gedankenanstöße darüber gegeben, wie ich lerne. Ich habe die sechs Ebenen von Blooms Taxonomie vorgestellt und ihre Anwendung sehr knapp diskutiert. Heute möchte ich diese Ebenen vertiefen und anhand von Beispielen auf die Unterschiede zwischen den Ebenen eingehen sowie die jeweiligen Lernziele beleuchten. Mein Ziel ist es, mir und anderen, die Anwendung von Blooms Taxonomie in beim Lernen zu veranschaulichen. Los gehts!

Die Ebenen von Blooms Taxonomie:

1. Wissen

Die Grundlage für alles. Hier geht es darum, sich an Fakten und Informationen zu erinnern. (Wer hätte das gedacht? ;)

Fragen: "Was sind die Fakten?" oder "Was weiß ich über dieses Thema?"

Tätigkeit: Sich was merken. Hier helfen z.B. Gedächtnis-Tricks wie ein Gedächtnispalast, aber meine Empfehlung ist ein durchsuchbares Notizbuch als externalisiertes Gedächtnis zu führen. Warum? Weil das wunderbar für alle weiterne Ebenen verwendbar ist. :) Ich verwende derzeit Agenda, aber wenn ich jetzt neu anfangen würde, würde ich Logseq verwenden.

Lernziel: Ich kann dieses Wissen wiedergeben. Wenn Du aber nur auf dieser Ebene lernst, dann geht es Dir wie mir nach den Klausuren - eine Woche Später hatte ich das meiste erfolgreich wieder vergessen. :)

Beispiel: Welche Module und Funktionen gibt es grob in der Standardbibliothek meiner Programmiersprache? Oder: Welche Themen muss ich für die Klausur kennen? Welche Punkte hat jedes Unterthema?

2. Verständnis

Aufbauend auf Wissen, geht es jetzt darum Informationen zu interpretieren, zu erklären und erste Zusammenhänge herzustellen.

Es reicht nicht mehr aus, nur Fakten zu kennen, sondern es ist wichtig, ihre Bedeutung zu verstehen und sie in einen Kontext einzuordnen.

Fragen: "Kann ich das Gelernte in eigenen Worten erklären?" oder "Kann ich ein Beispiel für das Gelernte geben?" Damit kann ich das Gelernte verstehen und in einen Kontext einordnen.

Tätigkeit: Interpretieren, Erklären, In eigenen Worten wiedergeben, Zusammenfassen, mit schon gelerntem Vergleichen, Beispiele geben.

Lernziel: Ich kann das gelernte jemand anderem erklären. (Also unter andere dass, was ich hier gerade mache). Damit kriege ich selbst ein viel tieferes Verständnis der Materie, und vergesse es auch viel weniger. Hier greift die alte Volksweisheit: Wer lehrt, lernt zweimal.

Beispiel: vor einer Klausur einen guten und vollständigen Spickzettel zu schreiben ist super. Überraschung: den braucht man in der Klausur dann üblicherweise nicht. :) Warum hilft das? Weil man hier strukturiert die (Lern)-Notizen zusammenfasst. Gerne als Mind-Map oder als Info-Graphik. Optimal: In einer Lern-Gruppe oder einem Kollegen etwas erklären.

3. Anwendung

Mit dem Verständnis an der Hand, geht es jetzt darum Wissen in die Praxis zu übersetzen. Gefordert sind (noch) keine großen Übertragungsleistungen, sondern eine direkte Anwendung des Gelernten in bekannten Kontexten.

Fragen: "Wie kann ich das Gelernte in einer bestimmten Situation oder bei einer bestimmten Aufgabe anwenden?" oder "Welche Probleme kann ich mit diesem wissen lösen?" Es geht darum das Gelernt auf bekannte Probleme anzuwenden.

Tätigkeit: Anwenden, Ausführen, Durchführen. Hilft alles nichts, man muss es mal praktisch in bekannten und neuen Situationen anwenden.

Lernziel: Ich kann das Gelernte in ähnlichen Kontexten anwenden. Das Ergebnis dieser Lernstufe ist die Fähigkeit, einfache Problemlösungen durchzuführen. Es geht darum, das Gelernte in die Praxis umzusetzen und zu zeigen, dass man das Wissen nicht nur besitzt, sondern auch anwenden kann.

Beispiel: Ein Programmierer könnte eine Aufgabe aus Advent Of Code lösen um das dahinter liegende Konzept zu verstehen. Ein Administrator nach einer Schulung die Sicherheitseinstellungen eines Netzwerk Prüfen und verbessern. Ein Agiler Team-Teilnehmer ein neu gelerntes Projekt-Management Werkzeug in einem agilen Experiment ausprobieren.

Fazit

Beim Schreiben ist mir aufgefallen wie schwer es ist diese Ebenen kurz und Knapp vorzustellen. Es gibt ja noch drei weitere Ebenen, aber ich wollte eure geschätzte Aufmerksamkeit nicht noch weiter Quälen. :)

Daher habe ich hier abgetrennt. Diese ersten Ebenen sind zwar essenziell um zu verstehen wie das alles gemeint ist. Aber den eigentlichen Schatz heben wir erst auf der 4. und 5. Ebene: Analyse und Evaluation. Und darum geht es (sicher für den geehrten Leser völlig überraschend) in meinem nächsten Blog Post. :)

Vor einigen Wochen bin ich über ein wundervolles Youtube Video gestolpert, dass mich über Blooms Taxonomie des Lernens informiert hat. Bloom stellt darin eine faszinierende Methode vor, mit der man sich Wissen über ein Thema schnell und effektiv aneignen kann.

Das hat mich ein bisschen umgehauen, da ich in alle den Jahren in denen ich gelernt habe noch nie davon gehört hatte. Endlich ein brauchbares Modell, wieso manche meiner Lerngewohnheiten gut oder eben schlecht funktionieren. 

In kurz, Blooms Taxonomie ist ein Modell aus den 60' er Jahren, in dem er postuliert das es sechs Ebenen des Lernens gibt. Diese werden gerne als Pyramide visualisiert, was ich ungünstig finde → dazu gleich mehr.  

Die Pyramide fängt ganz unten (1) mit dem Auswendiglernen an. Dann lernt man (2) wie man Gelerntes erklärt. Dann (3) wendet man es direkt an. Dann lernt man (4) es mit anderem Wissen zu vergleichen. Dann es (5) gegen andere Ansätze zu priorisieren. An der Spitze der Pyramide (6) gewinnt man aus der Erfahrung aus der Anwendung, gewappnet mit den Analysen und Vergleichen, neue Erkenntnisse und Dokumentieren diese (zum Beispiel als Blog-Post).

Wenn man das sieht, erscheint es logisch, dass man diese Stufen brav der Reihe nach von unten nach oben durchläuft.

Und das ist der Clou - das ist genau falsch.

Stattdessen ist es viel schlauer, sofort mit dem Analysieren und Evaluieren anzufangen (Level 4 und 5).

Ja, das ist Anstrengender,  aber man kriegt damit die ersten drei Ebenen geschenkt, denn es passiert automatisch wenn man sich selbst mit den Fragen der Ebene 4 und 5 herausfordert.

Dazu kann mann jetzt auch noch Vergleichen wie sich das neue Wissen in das bereits gelernte einordnet, und Begründen, in welchem Kontext welcher der Ansätze die man kennt besser funktionieren.

Also: Versucht es mal! Nächstes mal gehe ich noch mal tiefer darauf ein was die einzelnen Ebenen ausmacht und danach, wie man KI dafür verwenden kann sich selbst beim lernen sofort auf Ebene vier und fünf zu katapultieren! 

Da ich sie selber nicht so soft benötige und dann immer vergesse wie sie heißen hier als Notiz an mich selbst:

• rich.inspect() ist super hilfreich um zu einem Objekt das man im Debugger vor Sich hat schnell eine Übersicht zu generieren was es kann und welche Daten es hat.
• objexplore.explore() baut auf rich auf und bietet einen interaktiven explorer mit im wesentlichen den gleichen Informationen.

Beide Tools sind super hilfreich, wenn man in einer (fremden) Code-Basis schnell einen überblick kriegen will wie Objekte interagieren und zusammenarbeiten.

Bei meiner Arbeit ist mir aufgefallen, dass viele Entwickler bei uns die Shell viel effektiver nutzen könnten, um ihre Arbeit besser und schneller zu machen. Da ich die Shell sehr viel nutze, habe ich dazu ein paar Ideen. 😇 Auf der anderen Seite gibt es immer wieder ein Nugget, das ich selbst nicht kenne – und das möchte ich natürlich auch lernen.  

In diesem Sinne: Ich freue mich über Tips, lasst uns gerne daraus einen Austausch machen, wie man seine Shell effektiv einsetzt.

Damit verständlich wird wie ich meine Shell verwende ist es wichtig zu verstehen dass es verschiedene Arten gibt einen Mac effektiv zu nutzen. Ich kategorisiere das für mich grob so:

• Fensterbasiert: Viele Fenster, oft klein, die sich gegenseitig teilweise verdecken. Spezialisierte Apps anstatt Monolithen. Terminal, Editor, Git GUI, Datenbank-GUI und ein Dokumentationsbrowser, anstatt einer IDE die alles inkludiert.
• Screen/Tmux Style: Auch viele Fenster, aber ohne das diese sich überlappen. Viel Full-Screen und oft ein Window Manger oder Terminal das sicherstellt das Fenster garantiert nebeneinander sind. IDEs arbeiten in der Regel so.
• Quake Shell-Style: Im wesentlichen irgend ein anderer Stil, aber mit einem globalen Shortcut, der jederzeit eine Shell in den Vordergrund bringt oder wieder verschwinden lässt - egal wo man gerade ist.
• Mehrere Desktops: Separation von Apps über mehrere Desktops oder Workspaces.

Ich bin ganz klar tief in dem Fensterbasierten Workflow verortet. Ich kenne natürlich auch die anderen Workflows, aber sie funktionieren für mich persönlich einfach nicht so gut. Ich finde überlappende Fenster wirklich großartig, weil ich damit auf einem sehr viel kleineren Bildschirm (14-Zoll-Notebook) genauso produktiv sein kann, wie auf einem sehr viel größeren Bildschirm. 

Ich hoffe sehr, dass die Apple-Vision bald so gut funktioniert und so leicht wird, wie ich es mir wünsche. Dann kann ich es mir meine Fenster fei um mich herum anordnen. Aber bis dahin bleibe ich bei überlappenden Fenstern.