Seminar Fortgeschrittenes Bash-Scripting: Modular, robust, wartbar mit ChatGPT

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Lernziele
• Inhalte und Ablauf
• Praxisübungen
• Ergebnisse und Transfer

Abstract

Vertiefung für produktionsreifes Bash-Scripting: Parameterexpansion, Arrays, Funktionen, Module, Optionen, robuste Fehlerbehandlung, Prozess- und Signalsteuerung, Performance-Basics und Portabilität. ChatGPT wird als Refactoring-Partner genutzt, jedoch mit festen Qualitätskriterien (Style, Robustheit, Tests, klare Schnittstellen).

Zielgruppe

• Shell-Nutzende mit erster Skriptpraxis
• Teams, die interne CLI-Tools und Automationsskripte betreiben

Voraussetzungen

• Sicherer Umgang mit Grundlagen (oder Seminar Einstieg: Bash- und Shell-Scripting mit ChatGPT-Unterstützung)
• Grundkenntnisse Pipes/Redirects vorteilhaft

Lernziele

• Bash-Features gezielt einsetzen (statt “mystische Tricks”)
• Skripte modularisieren und wartbar dokumentieren
• Robustheit: sichere Defaults, Fehlerpfade, klare Exit-Codes
• ChatGPT-gestütztes Refactoring ohne Qualitätsverlust

Inhalte und Ablauf

• Tag 1: Robustheit und Sprachelemente
  • Quoting Deep Dive, Whitespace, Glob-Fallen
  • Parameterexpansion (Defaulting, Substrings, Replace)
  • “Strict mode”-Prinzipien und kontrollierte Abweichungen
  • Exit-Code-Strategien, Fehlerklassen, Logging-Basics
  • ChatGPT: “Find edge-cases” und “make it safer” mit Checkliste
• Tag 2: Modularität und CLI-Design
  • Funktionen, Bibliotheksmuster, Sourcing, Namenskonventionen
  • Arrays und assoziative Arrays
  • getopts/Argumentparser-Grundlogik, Subcommands (Pattern)
  • Konfiguration: Dateien, Environment, Defaults, Overrides
  • Dokumentation: Usage, Beispiele, Wartungsnotizen
• Tag 3: Prozesse, Signale, Performance, Portabilität
  • Subshells, Process Substitution, Here-Docs
  • Jobs, Background, Wait-Logik, Timeouts (Pattern)
  • Traps, Signale, Cleanup, temporäre Ressourcen
  • Performance-Basics: weniger Forks, effiziente Pipelines (Prinzipien)
  • Portabilität: Bash-spezifisch vs POSIX-nah (Pragmatik)
  • Mini-Projekt: modulares CLI-Tool mit Subcommands

Praxisübungen

• Refactor “Monolith” zu Modulen
  • Ausgangsskript (80–120 Zeilen) bereitstellen
  • Funktionen extrahieren: parse_args, validate, main, cleanup
  • Fehlerklassen definieren (z. B. 2 = Usage, 3 = Input, 4 = Runtime)
  • ChatGPT: Refactoring-Vorschlag liefern lassen, aber Patchweise
  • Nach jedem Patch Tests gegen Beispiel-Inputs ausführen
• Arrays korrekt nutzen
  • Dateiliste mit Leerzeichen simulieren
  • Unsichere Lösung (Word Splitting) identifizieren
  • Sichere Array-Iteration implementieren
  • ChatGPT: Erklärtext zur Fehlerursache (Word Splitting, Glob) anfordern
• Trap und Cleanup
  • Temp-Verzeichnis erstellen, Dateien schreiben
  • trap auf EXIT/INT/TERM definieren
  • Fehlerfall erzwingen, Cleanup prüfen
  • ChatGPT: Review auf Race-Conditions und vergessene Pfade

Ergebnisse und Transfer

• Architektur-Template für Bash-Tools (Module, CLI, Logging, Exit-Codes)
• Best-Practice-Muster für Arrays, Traps, Prozesslogik
• Refactoring-Workflow mit ChatGPT plus Verifikationsschleife