#Steady #Klimacrew

#VibeCoding mit KI-Programmierhilfen in Visual Studio Code ausprobiert.

Ich habe zwei KI-Assistenzen 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.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/visual-studio-code-mit-ki-erweitern-codex-vs-github-copilot/

#VisualStudioCode #GitHubCopilot #PythonCoding #KIAgenten #Programmieren

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Falsche Diagrammwerte können auf Dubletten in den #Analysedaten zurückzuführen sein. So etwas kann beim Denormalisieren passieren. Je nach Diagrammzweck muss gegebenfalls eine Filterlogik angewendet werden. Das geht alles on-the-fly zur Laufzeit. Hier einige Beispiele.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/stromspeicher-doublettencheck-in-den-analysedaten/

#Energiewende #Stromspeicher #Datenanalyse #PythonCoding #VibeCoding #OpenData #Datenbereinigung

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Wieso wirken manche #Diagramme blasser als andere? Wie korrigiere ich Missverständnisse in der #Fachspezifikation? Wer mit Vibe Coding arbeitet, kann genauso wie beim normalen #Prompting iterativ vorgehen. Schritt für Schritt stellt man Change Requests und verbessert den #Quellcode.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/batteriespeicher-fehlersuche-mit-vibe-coding-in-python/

#Energiewende #Stromspeicher #Datenanalyse #Datenvisualisierung #PythonCoding #VibeCoding

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Warum weist das #Marktstammdatenregister für #Pumpspeicher eine doppelt so hohe Kapazität aus wie offizielle Quellen? Für diesen Widerspruch gibt es Erklärungen, nach denen man erst graben muss. Besonders bei #Pumpspeicherkraftwerke​n zeigt sich, wie wichtig Plausibilitätschecks sind.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/pumpspeicher-woher-kommen-die-riesigen-speicherkapazitaeten-in-den-daten/

#Energiewende #Stromspeicher #Speicherkapazität #OpenData #PythonCoding #VibeCoding

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Warum tauchten manche #Pumpspeicherkraftwerke in meiner Datenanalyse gar nicht auf, obwohl sie im #Marktstammdatenregister gelistet sind? Über diesem Mysterium musste ich doch etwas länger knobeln. Aber die Nuss wurde geknackt. 😊

https://tino-eberl.de/vibe-coding/stromspeicher-das-raetsel-um-die-pumpspeicherdaten/

#Energiewende #Pumpspeicher #Stromspeicher #OpenData #PythonCoding #VibeCoding

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Wie kann man den Ausbautrend für #Batteriespeicher besser grafisch visualisieren? Nicht jede Zählart kann neue Inbetriebnahmen von #Batteriegroßspeichern gut darstellen. Kleinere Aggregationsintervalle entscheiden, ob man Entwicklungen besser erkennen kann. Hier seht Ihr Beispiele.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/flaechendiagramme-neu-gedacht-grossspeicher-sichtbar-machen/

#Energiewende #Flächendiagramm #PythonCoding #VibeCoding #OpenData #Bundesnetzagentur #Marktstammdatenregister

#Steady-#Klimacrew

#Datenanalyse von #Stromspeicher​n: Wie lassen sich extreme Werteunterschiede grafisch sinnvoll darstellen? Was macht man, wenn eine lineare Skala ungeeignet erscheint? Bei der #Datenanalyse der #Batteriespeicher aus dem #Marktstammdatenregister musste ich manchmal zur logarithmischen Skala greifen. Der Unterschied kann sich sehen lassen.

https://tino-eberl.de/vibe-coding/batteriespeicherdiagramme-lineare-skala-vs-logarithmische-skala/

#Energiewende #Datenanalyse #VibeCoding #PythonCoding #Energiedaten #Bundesnetzagentur