first commit, starting to connect to gitea for repo creation
This commit is contained in:
Dominik Schäfer
@@ -0,0 +1,682 @@
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Ja bau mir eine fertige Tabelle, ich würde gerne die Infos selbst verwalten und daher dann ein
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eigenes Dashboard lokal haben dafür.
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└─ ▾ Tool calls (5)
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├─ ● Skill View("product-price-monitor") (0.1s)
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├─ ● Skill View("xlsx") (0.2s)
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├─ ● Skill View("google-workspace") (0.2s)
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├─ ● Execute Code("from hermes_tools import web_search print(web_search('best bitc…") (0.1s)
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└─ ● Execute Code("from hermes_tools import web_search print(web_search('self host…") (0.1s)
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┊ Ja — ich kann dir dafür direkt eine saubere lokale Tabellenstruktur bauen, die sich gut in ein
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eigenes Dashboard übernehmen lässt.
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Ich würde dir dafür nicht nur eine „Kaufliste“, sondern ein kleines Datenmodell empfehlen mit drei
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Tabellen:
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1) transaktionen
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Alle Käufe, Verkäufe und Transfers
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Spalten:
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• id
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• datum_zeit
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• typ — Kauf / Verkauf / Transfer_in / Transfer_out
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• asset — z. B. BTC
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• menge_btc
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• preis_eur
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• gebuehren_eur
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• gesamtwert_eur
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• plattform
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• wallet_von
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• wallet_zu
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• txid
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• notiz
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2) wallets
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Deine Börsen, Wallets, Adressen
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Spalten:
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• wallet_id
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• name
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• typ — Exchange / Hardware Wallet / Software Wallet
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• adresse
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• notiz
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3) bestand
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Eine Übersicht, die sich aus den Transaktionen berechnet
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Spalten:
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• asset
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• gesamt_menge
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• durchschnittskauf
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• aktueller_kurs
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• aktueller_wert
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• realisiert
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• unrealisiert
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Fertige Vorlage für CSV / Excel
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Du kannst diese Struktur direkt als CSV verwenden:
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─ csv
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id,datum_zeit,typ,asset,menge_btc,preis_eur,gebuehren_eur,gesamtwert_eur,plattform,wallet_von,wall
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et_zu,txid,notiz
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1,2024-01-15 14:30:00,Kauf,BTC,0.050000,40000,5,2005,Bitpanda,,,,"Erster Kauf"
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2,2024-03-10 09:15:00,Transfer_out,BTC,0.010000,,,,"Bitpanda","Bitpanda","Ledger","","Auszahlung
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aufs Ledger"
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3,2024-03-10 09:45:00,Transfer_in,BTC,0.010000,,,,"Ledger","Bitpanda","Ledger","","Eingang auf
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Ledger"
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4,2024-06-01 18:00:00,Verkauf,BTC,0.020000,65000,8,1308,Kraken,,,,"Teilverkauf"
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Und für Wallets:
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─ csv
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wallet_id,name,typ,adresse,notiz
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1,Bitpanda,Exchange,,Börsenkonto
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2,Ledger,Hardware Wallet,bc1...,Cold Storage
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3,Kraken,Exchange,,Verkaufskonto
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Für dein lokales Dashboard würde ich empfehlen
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Wenn du es wirklich lokal selbst verwalten willst:
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• Excel / LibreOffice für den Start
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• oder Google Sheets nur als Zwischenlösung
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• für ein echtes Dashboard später:
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• Python + SQLite + Streamlit
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• oder Python + DuckDB + Plotly
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• oder Notion/Airtable nur wenn du cloud okay findest
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Mein Favorit für lokal:
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SQLite als Datenbank + Streamlit als Dashboard
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Dann kannst du:
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• Käufe/Verkäufe eingeben
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• aktuellen BTC-Bestand sehen
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• Wertentwicklung visualisieren
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• Transfers zwischen Wallets nachverfolgen
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• später Steuerberichte exportieren
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Ich kann dir direkt als Nächstes eines von drei Dingen bauen:
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1. eine fertige Excel/CSV-Vorlage
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2. ein SQLite-Schema für dein lokales Dashboard
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3. ein komplettes Streamlit-Dashboard-Gerüst
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Wenn du willst, mache ich dir im nächsten Schritt direkt:
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ein sauberes Dashboard-Datenmodell mit Tabellen, Feldern und Beispielinhalten, so dass du es 1:1
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lokal umsetzen kannst.
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❯ Excel würde am Anfang reichen, später sollte es importiert werden können in ein sqlite Dashboard.
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▾ Todo (0/1) · incomplete · 1 still pending
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[>] Create an Excel-friendly BTC tracking template with future SQLite import compatibility
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└─ ▾ Tool calls (2)
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├─ ● Todo("planning 1 task(s)") (0.0s)
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└─ ● Execute Code("from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import Font,…") (0.0s)
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┊ Klar — für deinen Start ist Excel die richtige Wahl, wenn du später in ein SQLite-Dashboard
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importieren willst.
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Ich habe dir dafür die Struktur festgelegt, die am besten importierbar bleibt:
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Empfohlene Excel-Arbeitsmappe
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Blatt 1: Transaktionen
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Eine Zeile = ein Vorgang.
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Spalten:
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• id
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• datum_zeit
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• typ
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• asset
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• menge_btc
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• preis_eur
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• gebuehren_eur
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• gesamtwert_eur
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• plattform
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• wallet_von
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• wallet_zu
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• txid
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• notiz
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Werte für typ:
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• Kauf
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• Verkauf
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• Transfer_in
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• Transfer_out
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Blatt 2: Wallets
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Für Börsen, Hardware Wallets und Adressen.
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Spalten:
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• wallet_id
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• name
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• typ
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• adresse
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• notiz
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Blatt 3: Anleitung
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Kurzhinweise zur Pflege, damit du später sauber importieren kannst.
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Wichtig für späteren SQLite-Import
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Damit der Import später einfach wird:
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• pro Zeile nur eine Transaktion
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• keine zusammengeführten Zellen
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• keine leeren Zwischenzeilen
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• Datumsformat einheitlich
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• z. B. 2024-01-15 14:30:00
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• Typwerte immer gleich schreiben
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• BTC-Mengen mit Dezimalpunkt oder konsistentem Format
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• Wallets separat pflegen, nicht nur im Freitext
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Sinnvolle Erweiterungen für später
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Wenn du das Dashboard ausbaust, kannst du noch ergänzen:
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• kurs_usd
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• gebuehren_asset
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• exchange_rate_eur_usd
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• quelle
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• steuerrelevant
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• status
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• verknuepfte_txid
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Meine Empfehlung für deinen Workflow
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1. Jetzt Excel pflegen
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2. Daten sauber halten
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3. Später 1:1 in SQLite importieren
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4. Dashboard darauf aufbauen
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Wenn du möchtest, mache ich dir im nächsten Schritt direkt eine konkrete Excel-Vorlage als
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tabellarischen Aufbau zum Kopieren hier im Chat — also so, dass du sie sofort in Excel einfügen
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kannst.
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Und wenn du willst, kann ich dir auch gleich die SQLite-Zieltabelle dazu entwerfen, damit Excel und
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Dashboard exakt zusammenpassen.
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❯ kannst du python befehle ausführen, damit du das gesammelte Wissen in ein Softwareprojekt Ordner
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unter bitcoin-programm, wo ich alles dokumentiere und das projekt lebt. Kann ich das bei mir
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erstellen oder kann ich die Verwaltung dir überlassen auf gitea, ich kann dir token geben.
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Automatische Deployments sind mit Github Runner auf dem TrueNAS oder auf dem VPS wo Hermes lebt
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möglich. Tailscale Netzwerk ist schon vorhanden, damit das allen Nutzern im System klar ist. Ich kann
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dann anfangen die Daten rauszusuchen und einzutragen, wenn ich soweit bin. Ich würde gerne auch eine
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To Do liste mit Kalender haben, sodass ich an jeden Tag meine "Termine" habe, wie arbeiten halt.
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Verbunden mit iCloud Kalender oder Google Calender.
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▾ Todo (0/3) · incomplete · 3 still pending/in_progress
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[>] Create an Excel-friendly BTC tracking template with future SQLite import compatibility
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[ ] Decide local vs Gitea management workflow for bitcoin-program project
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[ ] Design TODO/calendar integration with iCloud or Google Calendar
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└─ ▾ Tool calls (4)
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├─ ● Skill View("blackfrost-gitea") (0.2s)
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├─ ● Skill View("hermes-agent") (0.2s)
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├─ ● Skill View("github-repo-management") (0.2s)
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└─ ● Todo("updating 3 task(s)") (0.0s)
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┊ Ja — das geht, und das ist sogar ein sehr guter Weg.
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Kurzantwort
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• Ja, ich kann dir Python-basiert beim Aufbauen helfen
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• Ja, wir können das als Projektordner bitcoin-programm sauber dokumentieren
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• Ja, du kannst das auch selbst lokal erstellen
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• Ja, Gitea-Verwaltung ist möglich
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• Ja, du kannst mir dafür einen Token geben
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• Ja, ein späterer Import nach SQLite ist sinnvoll
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• Ja, Kalender + To-do ist gut machbar, inkl. iCloud oder Google Calendar
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Meine Empfehlung
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Für den Start würde ich es so aufziehen:
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Phase 1: lokal auf deinem Rechner
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• Projektordner bitcoin-programm
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• Excel-Datei als Hauptdatenquelle
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• Markdown-Doku für Regeln, Struktur, Felder, Workflows
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• später Import nach SQLite
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Phase 2: Git/Gitea als Versionsverwaltung
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• wenn du willst, kann das Projekt in Gitea leben
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• Dokumentation, Tabellenvorlagen, Skripte, später App-Code
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• du behältst die Datenhoheit
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• ich kann dir helfen, die Repo-Struktur zu definieren
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Phase 3: Dashboard
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• SQLite als Datenbasis
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• lokales Dashboard
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• später Import aus Excel/CSV
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• Views für:
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• Bestand
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• Käufe
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• Verkäufe
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• Transfers
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• Wertentwicklung
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• offene Aufgaben / fehlende Daten
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Zu deinem Wunsch mit Kalender
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Das ist sehr sinnvoll. Ich würde es trennen in:
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A) To-do-Liste
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Für alles, was du noch zusammentragen musst:
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• Transaktionen suchen
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• Wallet-Adressen sammeln
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• Börsen-Exports ziehen
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• Gebühren notieren
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• TxIDs ergänzen
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B) Kalender
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Für wiederkehrende oder konkrete Termine:
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• Datenpflege
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• Monatsabschluss
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• Steuer-Check
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• Portfolio-Review
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• Erinnerungen an fehlende Einträge
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Integration möglich mit:
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• Google Calendar
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• iCloud Kalender
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Wenn du willst, können wir später automatisch:
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• Aufgaben aus einer Liste in Kalendertermine umwandeln
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• oder Kalendereinträge als wiederkehrende Review-Termine erzeugen
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Wichtiger Punkt zu Tokens und Gitea
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Du kannst mir Tokens geben, aber bitte nur, wenn wir das hier sauber und kontrolliert tun.
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Wenn wir tatsächlich auf Gitea schreiben sollen, kann ich das machen — aber ich würde vorher genau
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festlegen:
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• welches Repo
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• welche Dateien
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• ob nur Dokumentation oder auch Code
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• welche Rechte der Token hat
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Zu den Deployments
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Verstanden:
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• GitHub Runner auf TrueNAS möglich
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• VPS mit Hermes möglich
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• Tailscale ist schon vorhanden
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Das ist gut, weil wir damit später zwischen:
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• lokalem Arbeiten
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• automatischem Deploy
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• Zugriff aus dem Heimnetz / Tailscale
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• Repo-gestützter Dokumentation
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sauber aufbauen können.
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Was ich dir als Nächstes vorschlage
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Ich kann dir jetzt direkt eines von drei Dingen erstellen:
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1. Projektstruktur für bitcoin-programm
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• Ordner
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• Dateien
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• Doku-Aufbau
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• Importpfad für SQLite
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2. Excel-Vorlage als importfreundliches Schema
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• Tabellenblätter
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• Spalten
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• Beispielzeilen
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• Regeln für spätere Automatisierung
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3. Konzept für To-do + Kalender
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• welche Listen
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• welche Kalenderkategorien
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• Google/iCloud-Anbindung
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• Erinnerungslogik
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Wenn du willst, mache ich dir im nächsten Schritt direkt eine konkrete Projektstruktur für
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bitcoin-programm mit Ordnernamen und Dateien, so dass du sofort loslegen kannst.
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❯ Ja erstmal 1., dann 2., dann 3.
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▾ Todo (0/3) · incomplete · 3 still pending/in_progress
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[>] Create an Excel-friendly BTC tracking template with future SQLite import compatibility
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[>] Define bitcoin-programm project structure and documentation layout
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[ ] Design TODO/calendar integration with iCloud or Google Calendar
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└─ ▾ Tool calls (1) ~6 tokens
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└─ ● Todo("updating 3 task(s)") (0.0s)
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┊ Alles klar — ich gehe der Reihe nach vor.
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1) Projektstruktur für bitcoin-programm
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Ich würde das Projekt so aufbauen, dass es einfach startbar, gut dokumentiert und später leicht
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importierbar bleibt.
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Empfohlene Ordnerstruktur
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─ text
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bitcoin-programm/
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├─ README.md
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├─ docs/
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│ ├─ 00_overview.md
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│ ├─ 01_data_model.md
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│ ├─ 02_excel_workflow.md
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│ ├─ 03_sqlite_plan.md
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│ ├─ 04_calendar_todo.md
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│ └─ 05_import_rules.md
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├─ data/
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│ ├─ raw/
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│ │ ├─ transactions/
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│ │ ├─ exports/
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│ │ └─ screenshots/
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│ ├─ processed/
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│ └─ backup/
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├─ templates/
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│ ├─ bitcoin_tracking_template.xlsx
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|
│ ├─ transactions.csv
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|
│ ├─ wallets.csv
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||||||
|
│ └─ todo_calendar_template.csv
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|
├─ scripts/
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│ ├─ import_excel_to_sqlite.py
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|
│ ├─ validate_transactions.py
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|
│ ├─ normalize_wallets.py
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||||||
|
│ └─ build_dashboard.py
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|
├─ sqlite/
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│ ├─ schema.sql
|
||||||
|
│ ├─ seed.sql
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||||||
|
│ └─ migrations/
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||||||
|
├─ dashboard/
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||||||
|
│ ├─ streamlit_app.py
|
||||||
|
│ └─ assets/
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||||||
|
└─ notes/
|
||||||
|
├─ decisions.md
|
||||||
|
├─ open_questions.md
|
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|
└─ changelog.md
|
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Was wohin gehört
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README.md
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Kurzer Einstieg:
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• was das Projekt ist
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• wie man es benutzt
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• wie Excel, SQLite und Dashboard zusammenhängen
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docs/
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Hier dokumentierst du das Wissen:
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• Datenmodell
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• Arbeitsweise
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• Regeln für Transaktionen
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• Importregeln
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• Kalender-/To-do-Konzept
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data/raw/
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Originaldaten, unverändert:
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• Börsenexports
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• Wallet-Exports
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• Screenshots
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• CSVs von Plattformen
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data/processed/
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Bereinigte Daten:
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• vereinheitlichte CSVs
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• transformierte Exporte
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• validierte Datensätze
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templates/
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Vorlagen:
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• Excel-Datei
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• CSV-Vorlagen
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• To-do-/Kalender-Templates
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scripts/
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Python-Skripte für:
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• Import
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• Validierung
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• Normalisierung
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• Dashboard-Aufbau
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sqlite/
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Alles rund um die spätere Datenbank:
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• Schema
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• Seed-Daten
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• Migrationen
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dashboard/
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Später dein lokales UI:
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• Streamlit oder anderes leichtes Frontend
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• Charts
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• Bestand
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• Transaktionsliste
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• Filter
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notes/
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Für laufende Entscheidungen:
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• was wurde festgelegt
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• was ist offen
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• was ändert sich später
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2) Excel-Vorlage
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Die Excel-Datei sollte so aufgebaut sein, dass sie fast 1:1 als CSV in SQLite übernommen werden
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kann.
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Blatt 1: Transaktionen
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Pflichtfelder:
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• id
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• datum_zeit
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• typ
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• asset
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• menge
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• preis_eur
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• gebuehren_eur
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• gesamtwert_eur
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• plattform
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• wallet_von
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• wallet_zu
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• txid
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• notiz
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Blatt 2: Wallets
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• wallet_id
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• name
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• typ
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• adresse
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• notiz
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Blatt 3: Todo
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• id
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• titel
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• status
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• faellig_am
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• prioritaet
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• notiz
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Blatt 4: Kalender
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• id
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• datum
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• uhrzeit
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• titel
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• kategorie
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• wiederholung
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• notiz
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Blatt 5: Anleitung
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Kurze Regeln:
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• pro Zeile genau ein Vorgang
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• Datumsformat immer gleich
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• keine freien Mischfelder
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• Transaktionen und Wallets getrennt halten
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3) To-do + Kalender mit iCloud oder Google Calendar
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Ich würde das in zwei Ebenen aufteilen:
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Ebene A: interne Aufgabenliste
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Für alles, was du selbst pflegst:
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• Transaktionsdaten sammeln
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• Wallets auflisten
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• Börsenexports exportieren
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• TxIDs ergänzen
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• Gebühren prüfen
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• doppelte Einträge bereinigen
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Ebene B: Kalendertermine
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Für alles, was zeitlich gebunden ist:
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• Monatsreview
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• Wochenreview
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• Steuer-Check
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• Datenpflege-Slot
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• Kurs-/Portfolio-Review
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Integration mit Kalender
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Option 1: Google Calendar
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Gut für:
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• einfache API-Anbindung
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• später Automatisierung
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• Sync auf vielen Geräten
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Option 2: iCloud Kalender
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Gut für:
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• Apple-Ökosystem
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• native Nutzung auf iPhone/Mac
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• persönliche Termine
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Empfehlung
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Wenn du automatisieren willst, ist Google Calendar meist einfacher.
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Wenn du primär Apple nutzt, kann iCloud sinnvoller sein.
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Mein Vorschlag für die Praxis
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Phase 1
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• Projektordner anlegen
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• Excel-Vorlage erstellen
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• Dokumentation starten
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Phase 2
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• erste Transaktionen sammeln
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• To-dos eintragen
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• Kalendertermine definieren
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Phase 3
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• SQLite-Schema aufsetzen
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• Excel-Import bauen
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• Dashboard starten
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Wenn du willst, mache ich im nächsten Schritt direkt Punkt 2 als fertige Excel-Struktur zum Kopieren
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— also mit konkreten Spaltennamen und Beispielzeilen für jedes Blatt.
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· /copy
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· sent OSC52 copy sequence (terminal support required)
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· /copy
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||||||
|
· sent OSC52 copy sequence (terminal support required)
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|
─ ready │ gpt 5.4 mini none │ 40.6k/272k │ [██░░░░░░░░] 15% │ 1h 4m │ ✓ 17m 48s │ voice off ─ {"title
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|
bitcoin-finanzen ❯
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@@ -0,0 +1,143 @@
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|
import streamlit as st
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import pandas as pd
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|
from pathlib import Path
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||||||
|
from datetime import date, time
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||||||
|
DATA_DIR = Path("data")
|
||||||
|
TODO_FILE = DATA_DIR / "todo.csv"
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||||||
|
CALENDAR_FILE = DATA_DIR / "calendar.csv"
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||||||
|
DATA_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
TODO_COLUMNS = [
|
||||||
|
"id",
|
||||||
|
"titel",
|
||||||
|
"beschreibung",
|
||||||
|
"kategorie",
|
||||||
|
"prioritaet",
|
||||||
|
"status",
|
||||||
|
"faellig_am",
|
||||||
|
"wiederholen",
|
||||||
|
"notiz",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
CALENDAR_COLUMNS = [
|
||||||
|
"id",
|
||||||
|
"titel",
|
||||||
|
"datum",
|
||||||
|
"uhrzeit",
|
||||||
|
"dauer_min",
|
||||||
|
"kalender",
|
||||||
|
"kategorie",
|
||||||
|
"erinnerung_min",
|
||||||
|
"wiederholen",
|
||||||
|
"notiz",
|
||||||
|
]
|
||||||
|
def load_csv(path: Path, columns: list[str]) -> pd.DataFrame:
|
||||||
|
if path.exists():
|
||||||
|
df = pd.read_csv(path)
|
||||||
|
for col in columns:
|
||||||
|
if col not in df.columns:
|
||||||
|
df[col] = ""
|
||||||
|
return df[columns]
|
||||||
|
return pd.DataFrame(columns=columns)
|
||||||
|
def save_csv(df: pd.DataFrame, path: Path) -> None:
|
||||||
|
df.to_csv(path, index=False)
|
||||||
|
def next_id(df: pd.DataFrame) -> int:
|
||||||
|
if df.empty or "id" not in df.columns:
|
||||||
|
return 1
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
return int(df["id"].max()) + 1
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
return 1
|
||||||
|
st.set_page_config(page_title="Bitcoin-Programm", layout="wide")
|
||||||
|
st.title("Bitcoin-Programm – To-do & Kalender")
|
||||||
|
tab1, tab2, tab3 = st.tabs(["To-do anlegen", "Kalendertermin anlegen", "Daten ansehen"])
|
||||||
|
# --- To-do Formular ---
|
||||||
|
with tab1:
|
||||||
|
st.subheader("Neues To-do")
|
||||||
|
todo_df = load_csv(TODO_FILE, TODO_COLUMNS)
|
||||||
|
new_todo_id = next_id(todo_df)
|
||||||
|
with st.form("todo_form", clear_on_submit=True):
|
||||||
|
titel = st.text_input("Titel")
|
||||||
|
beschreibung = st.text_area("Beschreibung")
|
||||||
|
kategorie = st.selectbox("Kategorie", ["Allgemein", "Bitcoin", "Dokumentation", "Kalender", "Admin", "Sonstiges"])
|
||||||
|
prioritaet = st.selectbox("Priorität", ["Niedrig", "Mittel", "Hoch"])
|
||||||
|
status = st.selectbox("Status", ["Offen", "In Arbeit", "Wartet", "Erledigt"])
|
||||||
|
faellig_am = st.date_input("Fällig am", value=date.today())
|
||||||
|
wiederholen = st.selectbox("Wiederholen", ["Nein", "Täglich", "Wöchentlich", "Monatlich"])
|
||||||
|
notiz = st.text_area("Notiz")
|
||||||
|
submitted = st.form_submit_button("To-do speichern")
|
||||||
|
if submitted:
|
||||||
|
if not titel.strip():
|
||||||
|
st.error("Bitte mindestens einen Titel eingeben.")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
new_row = pd.DataFrame([{
|
||||||
|
"id": new_todo_id,
|
||||||
|
"titel": titel,
|
||||||
|
"beschreibung": beschreibung,
|
||||||
|
"kategorie": kategorie,
|
||||||
|
"prioritaet": prioritaet,
|
||||||
|
"status": status,
|
||||||
|
"faellig_am": faellig_am.isoformat(),
|
||||||
|
"wiederholen": wiederholen,
|
||||||
|
"notiz": notiz,
|
||||||
|
}])
|
||||||
|
todo_df = pd.concat([todo_df, new_row], ignore_index=True)
|
||||||
|
save_csv(todo_df, TODO_FILE)
|
||||||
|
st.success("To-do gespeichert.")
|
||||||
|
# --- Kalender Formular ---
|
||||||
|
with tab2:
|
||||||
|
st.subheader("Neuen Kalendereintrag")
|
||||||
|
cal_df = load_csv(CALENDAR_FILE, CALENDAR_COLUMNS)
|
||||||
|
new_cal_id = next_id(cal_df)
|
||||||
|
with st.form("calendar_form", clear_on_submit=True):
|
||||||
|
titel = st.text_input("Titel")
|
||||||
|
datum = st.date_input("Datum", value=date.today())
|
||||||
|
uhrzeit = st.time_input("Uhrzeit", value=time(9, 0))
|
||||||
|
dauer_min = st.number_input("Dauer in Minuten", min_value=5, max_value=1440, value=60, step=5)
|
||||||
|
kalender = st.selectbox("Kalender", ["Arbeit", "Privat", "Bitcoin", "Todo"])
|
||||||
|
kategorie = st.selectbox("Kategorie", ["Meeting", "Aufgabe", "Erinnerung", "Termin", "Sonstiges"])
|
||||||
|
erinnerung_min = st.number_input("Erinnerung vorab in Minuten", min_value=0, max_value=10080, value=30, step=5)
|
||||||
|
wiederholen = st.selectbox("Wiederholen", ["Nein", "Täglich", "Wöchentlich", "Monatlich"])
|
||||||
|
notiz = st.text_area("Notiz")
|
||||||
|
submitted = st.form_submit_button("Kalendertermin speichern")
|
||||||
|
if submitted:
|
||||||
|
if not titel.strip():
|
||||||
|
st.error("Bitte mindestens einen Titel eingeben.")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
new_row = pd.DataFrame([{
|
||||||
|
"id": new_cal_id,
|
||||||
|
"titel": titel,
|
||||||
|
"datum": datum.isoformat(),
|
||||||
|
"uhrzeit": uhrzeit.strftime("%H:%M"),
|
||||||
|
"dauer_min": int(dauer_min),
|
||||||
|
"kalender": kalender,
|
||||||
|
"kategorie": kategorie,
|
||||||
|
"erinnerung_min": int(erinnerung_min),
|
||||||
|
"wiederholen": wiederholen,
|
||||||
|
"notiz": notiz,
|
||||||
|
}])
|
||||||
|
cal_df = pd.concat([cal_df, new_row], ignore_index=True)
|
||||||
|
save_csv(cal_df, CALENDAR_FILE)
|
||||||
|
st.success("Kalendertermin gespeichert.")
|
||||||
|
# --- Daten ansehen ---
|
||||||
|
with tab3:
|
||||||
|
st.subheader("Gespeicherte Daten")
|
||||||
|
col1, col2 = st.columns(2)
|
||||||
|
with col1:
|
||||||
|
st.markdown("### To-dos")
|
||||||
|
todo_df = load_csv(TODO_FILE, TODO_COLUMNS)
|
||||||
|
st.dataframe(todo_df, use_container_width=True)
|
||||||
|
with col2:
|
||||||
|
st.markdown("### Kalender")
|
||||||
|
cal_df = load_csv(CALENDAR_FILE, CALENDAR_COLUMNS)
|
||||||
|
st.dataframe(cal_df, use_container_width=True)
|
||||||
|
st.download_button(
|
||||||
|
"To-do CSV herunterladen",
|
||||||
|
data=todo_df.to_csv(index=False).encode("utf-8"),
|
||||||
|
file_name="todo.csv",
|
||||||
|
mime="text/csv",
|
||||||
|
)
|
||||||
|
st.download_button(
|
||||||
|
"Kalender CSV herunterladen",
|
||||||
|
data=cal_df.to_csv(index=False).encode("utf-8"),
|
||||||
|
file_name="calendar.csv",
|
||||||
|
mime="text/csv",
|
||||||
|
)
|
||||||
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|||||||
|
streamlit
|
||||||
|
pandas
|
||||||
|
|
||||||
Reference in New Issue
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