Seminar Debugging, Testing und Code-Qualität für Shell-Skripte mit ChatGPT

Inhaltsverzeichnis

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

Abstract

Qualitätssicherung für Shell-Skripte: reproduzierbare Fehlersuche, Tracing, strukturierte Logs, statische Checks, Formatierung und Tests (Unit/Integration). ChatGPT hilft beim Interpretieren von Fehlersymptomen, beim Generieren von Testfällen und beim Ableiten minimaler Reproduktionsbeispiele, ohne die Ursachenanalyse zu ersetzen.

Zielgruppe

• Teams mit produktiven Shell-Skripten
• DevOps/SRE mit Incident-Druck und Regressionen

Voraussetzungen

• Grundlagen Bash-Scripting (Seminar Einstieg: Bash- und Shell-Scripting mit ChatGPT-Unterstützung empfohlen)
• Fortgeschrittene Inhalte optional

Lernziele

• Fehler reproduzierbar isolieren und beheben
• Debugging-Tools der Shell korrekt einsetzen (Tracing, PS4-Prinzipien)
• Tests als Schutzschild gegen Regressionen etablieren
• ChatGPT als Debug-Partner in einem kontrollierten Workflow einsetzen

Inhalte und Ablauf

• Tag 1: Debugging-Denkmodell & Tracing
  • Debugging-Denkmodell: Symptom, Hypothese, Reproduktion, Fix, Regressionstest
  • Tracing-Strategien: set -x, gezieltes Logging, Timing, Eingrenzung
  • Fehlerklassen: Quoting, Exit-Codes, Race-Conditions, Environment-Drift
• Tag 2: Statische Analyse, Formatierung & Testarchitektur
  • Statische Analyse und Formatierung: Prinzipien, typische Findings, CI-Gates
  • Testarchitektur für Shell: Unit vs Integration, Testdaten, Orakel
  • ChatGPT-Pattern: “minimal repro”, “test cases first”, “fix diff only”

Praxisübungen

• Minimal Repro erstellen
  • Fehlerbeschreibung und Logauszug sammeln
  • Input reduzieren auf kleinsten Datensatz
  • Skriptteil isolieren, der den Fehler triggert
  • ChatGPT: aus Log + Snippet Hypothesen ableiten lassen
  • Hypothese durch Variation des Inputs prüfen
• Regressionstest aus Bug ableiten
  • Bugfix kurz formulieren (was muss anders sein)
  • Testfall definieren: Input, erwartete Ausgabe, Exit-Code
  • Test ausführen, erst “rot”, dann Fix implementieren, dann “grün”
  • ChatGPT: weitere Edge-Cases generieren lassen
• Review-Gate
  • Review-Checkliste definieren (Quoting, set-Optionen, tmpfiles, exit)
  • Skript durch ChatGPT im Reviewer-Mode prüfen lassen
  • Findings klassifizieren: Must-fix, Should-fix, Nice-to-have
  • Must-fix umsetzen, Tests laufen lassen

Ergebnisse und Transfer

• Standardprozess “Bug → Repro → Fix → Regressionstest”
• Test- und Gate-Bausteine für Shell-Repos
• Debug-Promptbibliothek (Hypothesen, Minimal Repro, Fix Review)