Logbook

Έργα | 2026 | Σύνδεσμοι:

Το ιδιωτικό dashboard και το σύστημα παραμετροποίησης πίσω από τη δουλειά μου: 650+ καταγεγραμμένες συνεδρίες σε 20+ projects, φτιαγμένο με 11ty, Pagefind, Cloudflare Pages και GitHub Actions.

Κατάσταση: private υποδομή, σε καθημερινή χρήση. Το logbook είναι το dashboard της δουλειάς μου. Η καταχώριση αυτή αφορά το ίδιο και το σύστημα στο οποίο ανήκει: την παραμετροποίηση, τις αποφάσεις και τις δικλείδες ασφαλείας που συντονίζουν και κρατούν συνεκτική τη δουλειά σε 20+ projects.

Με μια ματιά

Αφορά	Τη δική μου καθημερινή δουλειά ανάπτυξης
Εύρος	20+ projects, 650+ καταγεγραμμένα session από τον Ιανουάριο του 2026, δύο συγχρονισμένα μηχανήματα, με δυνατότητα απρόσκοπτης ένταξης και άλλων
Stack	11ty, Pagefind, Cloudflare Pages και Access, GitHub Actions
Ο ρόλος μου	Όλα δικά μου: συμβάσεις, παραμετροποίηση, dashboard
Live από	Μάρτιος 2026, ιδιωτικό πίσω από access control

Το πρόβλημα

Κατασκευάζω και συντηρώ πολλά projects παράλληλα: live sites, πανεπιστημιακές πλατφόρμες, ερευνητική γραφή, τεκμηρίωση (documentation), εσωτερικά εργαλεία, ενώ χρειάζομαι αποδοτικό αρχείο (logs) όλων των project, ολοκληρωμένων και active. Η δουλειά περιλαμβάνει συχνά εστιασμένες συνεδρίες με AI coding agents, σε τουλάχιστον δύο διαφορετικά μηχανήματα. Αυτός ο τρόπος εργασίας είναι γρήγορος, αλλά χωρίς δομή τα προβλήματα συσσωρεύονται χωρίς να γίνονται αντιληπτά: οι συνεδρίες είναι “προσωρινές”, εφήμερες (memory only), το context δεν μεταφέρεται/αποθηκεύεται από μόνο του, τα μηχανήματα αποκλίνουν μεταξύ τους, και δεν μένει κανένα αρχείο του τι έγινε, πότε και γιατί. Η λύση είναι ίδια με αυτήν που εφαρμόζει κάθε σοβαρή υποδομή στους servers της: configuration management και observability.

Το control plane

Ένα git repository συγκεντρώνει την παραμετροποίηση όλης της δουλειάς: καθολικούς κανόνες που κληρονομεί κάθε project, συγκεκριμένα και πολύ προσεκτικά πρωτόκολλα έναρξης και κλεισίματος κάθε συνεδρίας εργασίας, custom skills για επαναλαμβανόμενες διαδικασίες, hooks που επιβάλλουν πολιτική ασφαλείας σε ό,τι εκτελούν τα εργαλεία χωρίς επίβλεψη, sandboxing, και την παραμετροποίηση των εξωτερικών tool servers (MCP). Όλα είναι versioned, τεκμηριωμένα και συγχρονισμένα, ώστε μια συνεδρία να συμπεριφέρεται πανομοιότυπα και στα δύο μηχανήματα ασχέτως των spec του καθενός, ενώ ένα τρίτο και τέταρτο μηχάνημα θα στηνόταν από ένα και μόνο (δοκιμασμένο και documented) script. Τα ίδια τα εργαλεία ενημερώνονται με συγκεκριμένη, τυποποιημένη διαδικασία: οι εκδόσεις κλειδώνονται, τα release notes αναλύονται πριν από την υιοθέτηση, και οι αλλαγές εφαρμόζονται απολύτως συνειδητά και σταδιακά.

Η συνέχεια εξασφαλίζεται με καθορισμένα πρωτόκολλα (skills): κάθε συνεδρία κλείνει γράφοντας ένα σύντομο σημείωμα παράδοσης για την επόμενη, κάθε project έχει leveled, πάντα επικαιροποιημένο todo list, και κάθε συνεδρία τελειώνει με ένα report και export.

Τίποτα από αυτά δεν ήρθε έτοιμο: διαμορφώθηκε σταδιακά μέσα από μήνες καθημερινής χρήσης, πάρα πολλές ώρες δουλειάς, δοκιμών και εξοικείωσης, και μελετώντας προσεκτικά την εξέλιξη των εργαλείων (έκδοση προς έκδοση, σε έναν ταχύτατα εξελισσόμενο τομέα) και τις αναδυόμενες σωστές πρακτικές. Εκτός από τα συγκεκριμένα, πρακτικά οφέλη, θεωρώ όλη τη διαδικασία που οδήγησε στη δημιουργία αυτού του λεπτομερούς και αποδοτικού workflow ένα πολύ σημαντικό προσωπικό asset, προσαρμοσμένο στις μοντέρνες τεχνικές ανάπτυξης. Πιστεύω ωστόσο ότι χρειάζεται ισορροπία: τα μοντέρνα AI εργαλεία ενισχύουν πραγματικά την παραγωγικότητα, αλλά η ευρέως διαδεδομένη άποψη ότι αντικαθιστούν τις “παραδοσιακές” τεχνικές, και κυρίως τη γνώση, είναι λανθασμένη. Χωρίς το απαραίτητο τεχνικό υπόβαθρο, και χωρίς τον χρόνο και την προσοχή που απαιτεί η επίβλεψή τους, οι δυσάρεστες εκπλήξεις είναι αναπόφευκτες: πρώτα από όλα στην ασφάλεια, αλλά και στον σχεδιασμό και την αρχιτεκτονική των παραδοτέων. Η αναζήτηση αυτής της ισορροπίας, μαζί με την ουσιαστική γνώση εργαλείων όπως το Claude Code, ήταν το βασικό κίνητρο για να ερευνήσω, να δοκιμάσω και να βελτιώνω συνεχώς όλο αυτό το workflow, πέρα φυσικά από την ίδια την παραγωγικότητα σε υλοποιήσεις υψηλής ποιότητας.

Το dashboard

Τα exports τροφοδοτούν το logbook: πλήρη transcripts μαζί με μεταδεδομένα που μετριούνται από αυτά, διάρκεια και ενεργό χρόνο, χρήση εργαλείων, μέγεθος context. Ένα προγραμματισμένο workflow στο GitHub Actions συλλέγει επίσης κάθε ώρα το todo list κάθε project από το repository του. Το site τα αποδίδει όλα ως static σελίδες: ένα hub από κάρτες project με την τελευταία δραστηριότητα και τις ανοιχτές εργασίες, κάθε συνεδρία ως ευανάγνωστη σελίδα με πίνακα περιεχομένων, και dashboards στατιστικών που συνοψίζουν όλο το ιστορικό σε heatmap δραστηριότητας, εβδομαδιαίο και μηνιαίο ρυθμό, κατανομές διάρκειας και ταξινομήσιμο πίνακα ανά project. Η full-text αναζήτηση καλύπτει κάθε transcript. Μια συνεδρία που είναι ανοιχτή οπουδήποτε εμφανίζεται live στην κάρτα του project της, με ένδειξη του μηχανήματος στο οποίο τρέχει.

Η κατασκευή είναι σκόπιμα λιτή: το 11ty αποδίδει markdown, το Pagefind δημιουργεί το ευρετήριο κατά το build, το GitHub Actions εκτελεί νέο build σε κάθε push, και το Cloudflare Pages “σερβίρει” το αποτέλεσμα πίσω από access control, χωρίς βάση δεδομένων, χωρίς framework, χωρίς τίποτα προς διαχείριση. Το αποτέλεσμα, πέρα από οργάνωση, προσφέρει ένα απίστευτα χρήσιμο και πολύτιμο repository και searchable log πραγματικής δουλειάς που διατρέχει όλα τα πρόσφατα project μου.

Στην πράξη

Τίποτα από όλα αυτά δεν είναι προϊόν· υπάρχει επειδή βασίζομαι πάνω του κάθε εργάσιμη μέρα. Είναι αυτό που κάνει τη γρήγορη, υποβοηθούμενη από μοντέρνα LLM coding agents δουλειά αξιόπιστη, ελέγξιμη και επαναλήψιμη: κάθε αλλαγή ανάγεται σε μια συνεδρία, κάθε συνεδρία διαβάζεται ολόκληρη, όλο το ιστορικό έχει αναζήτηση. Το harness που χρησιμοποιώ είναι το Claude Code, με το οποίο δουλεύω από τον Σεπτέμβριο του 2025, παραμετροποιημένο σε βάθος και προσαρμοσμένο με custom skills, hooks και MCP servers. Ο σχεδιασμός κρατά σκόπιμα το harness και το μοντέλο διαχωρίσιμα: ό,τι ορίζει την πρακτική είναι client-side, οπότε το ίδιο setup μπορεί να στραφεί σε μοντέλα άλλων κατασκευαστών (OpenAI, Moonshot, Z.ai) ή σε μικρά τοπικά μοντέλα για ελαφρύτερες εργασίες όπου εξοικονομούν κόστος και χρόνο. Τοπικά μοντέλα έχω ήδη στήσει και χρησιμοποιήσει στην πράξη, μεταξύ άλλων για μεταγραφή και μετάφραση φωνής και για φωνητική ανάλυση. Ο δρόμος αυτός είναι μελετημένος, τεκμηριωμένος και επίκαιρος.

Το ενδιαφέρον πίσω από όλα αυτά δεν είναι μόνο πρακτικό. Η διδακτορική μου έρευνα αφορά την τεχνητή νοημοσύνη στη διδασκαλία του προγραμματισμού, και ετοιμάζω λεπτομερείς σημειώσεις (εν είδει πανεπιστημιακού μαθήματος, ασχέτως αν θα δημιουργηθεί αντίστοιχο μάθημα) για το πώς λειτουργούν τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, με πρακτική προσέγγιση, γύρω από μικρά ανοιχτά μοντέλα που τρέχουν στο δικό μου hardware (ένα Gemma 4B, ένα ελληνικό Krikri 8B, και τα μοντέλα φωνής που ήδη χρησιμοποιώ στην πράξη).

Gallery