Secrets nach Projekt statt nach Environment: Ordnung für Zugangsdaten
Zugangsdaten nach Projekt statt nach Umgebung zu ordnen macht Rotation und Nachvollziehbarkeit einfacher. Das Prinzip, erklärt an einer Pipeline mit mehreren Komponenten.
Aus dem Blog
Kurze, praxisnahe Artikel rund um das Buch-Thema: zum Reinklicken, Ausprobieren und Weiterdenken.
Geschäftsgeheimnisse und KI-APIs: Warum sensible Feeds lokal klassifiziert werden sollten
Berichte über einen Streit um Geschäftsgeheimnisse zeigen ein allgemeines Risiko: Was an fremde KI-Dienste geht, verlässt deine Kontrolle. Sensible Feeds gehören lokal klassifiziert.
Selbst gehostete Datenquellen anbinden: Trainingsdaten per API in die Pipeline
Selbst gehostete Anwendungen mit HTTP-API lassen sich per Polling in eine Pipeline einbinden. Am Beispiel eines Trainings-Trackers: inkrementell abfragen, in SQLite speichern, bei Neuem melden.
Secret-Rotation ohne Downtime
Wer Tokens und Passwörter dreht, will keinen Ausfall riskieren. Mit zwei parallel gültigen Schlüsseln und einer festen Reihenfolge klappt die Rotation ohne Unterbrechung.
Telegram-Bot Rate-Limits umgehen
Wer viele Meldungen an einen Telegram-Chat schickt, stößt auf Rate-Limits. Warteschlange, Backoff mit Jitter und das Zusammenfassen von Meldungen halten den Versand stabil.
Lokaler KI-Agent statt Cloud-API: Self-Hosting mit Ollama
Ein selbst gehostetes Sprachmodell über Ollama ersetzt die Cloud-API in der Klassifikation: Daten bleiben im Haus, Kosten sind planbar, und ein Fallback fängt Ausfälle ab.
RSS-Feeds robust parsen ohne Library
RSS und Atom lassen sich mit der Standardbibliothek parsen, wenn Namespaces, fehlende Felder und kaputte Items sauber behandelt werden. Ein Überblick mit Beispielcode.
pytest-Strategien für Daten-Pipelines
Eine Feed-Pipeline lässt sich gut testen, wenn SQLite im Speicher läuft und das Sprachmodell durch einen Stub ersetzt wird. So sieht eine praktikable pytest-Strategie aus.
Python RSS-Bot: Rauschen filtern mit SQLite & LLM (ohne Kosten-Explosion)
Ein LLM für jeden Feed-Eintrag wird teuer. Mit Deduplizierung, Stichwortfilter, Cache und Tagesbudget schickst du nur noch die wirklich offenen Fälle zur Klassifikation.
Cron vs. systemd-Timer: Was wann?
Cron ist schnell eingerichtet, systemd-Timer bieten dafür Logging, Nachholen verpasster Läufe und Abhängigkeiten. Der Vergleich zeigt, was für eine Überwachungs-Pipeline passt.
ntfy.sh statt Telegram: Push ohne Bot
ntfy.sh verschickt Push-Meldungen per einfachem HTTP-Aufruf, ganz ohne Bot, Token-Verwaltung und Chat. So bindest du es in eine Überwachungs-Pipeline ein.