Ich nutze seit Mitte der 90er Jahre fast ausschließlich Apple-Produkte. Hin und wieder habe ich Debatten über die Vor- und Nachteile von Apple-Produkten im Vergleich zu ihren Konkurrenten, insbesondere in Bezug auf den Preisunterschied. Und natürlich stellt sich die Frage, ob das überhaupt zusammenpasst, Minimalismus und die Nutzung von Apple-Produkten. Ambivalenz zwischen Designkult und Konsumwiderspruch.
Am Hamburger Jungfernstieg erstreckt sich der Apple Store über zwei Etagen, beste Adresse, das Apple-Logo auf der Postkarten-Ansicht. Die große Glasfront zieht Blicke auf sich, während im Inneren eine Schar von Menschen jeden Alters das minimalistische Design und die intuitive Benutzerfreundlichkeit der neuesten Apple-Produkte bewundert. Auf den ersten Blick scheint die Welt der Apple-Produkte perfekt mit dem minimalistischen Lebensstil harmonieren. Die klare Linienführung und die puristische Ästhetik der Geräte sind geradezu emblematisch für den Ansatz, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und Ablenkungen auf ein Minimum zu reduzieren. Zudem ist die Benutzerfreundlichkeit der Apple-Produkte nahezu sprichwörtlich, was Zeit spart. Lebenszeit bekommt man nicht wieder, und auch hier lohnt sich Frugalismus und Minimalismus. Das integrierte Ökosystem aus Hardware, Software und Dienstleistungen, ermöglicht eine nahtlose und konsistente Benutzererfahrung. Im Vergleich zu Windows (und ich nutze auf der Arbeit leider seit Jahren Windows-Rechner) sind die Probleme minimal. Das ist auch der Grund, warum ich niemandem mehr helfe, der ein Windows-Produkt hat. Apple bietet durch das eigene Ökosystem auch eine gute Sicherung der Privatsphäre an. Will man es günstig, so bezahlt man mit den eigenen Daten.
Die Langlebigkeit und Qualität von Apple-Produkten sind für mich ein ebenso wichtiger Aspekt. Statt regelmäßig minderwertige Geräte zu ersetzen, ermöglicht der Kauf eines langlebigen Apple-Geräts eine langfristige Nutzung und reduziert so den Konsum und den anfallenden Elektroschrott. Mein MacBook Air von 2012 ist heute immer noch im Einsatz, zwar nicht von mir, aber die Kosten pro Nutzung, die für mich wichtigste Metrik, liegen mittlerweile bei ein paar Cent. Ja, ich habe damals viel Geld ausgegeben, aber ich habe das Gerät auch 6 Jahre (!) genutzt. Wer also sagt, dass man nicht genügend Geld für ein Apple-Gerät habe, denkt zu kurz. Lebenszeit sparen sowie weniger Geräte kaufen, das spart am Ende viel mehr.
Aber da sind auch ein paar Gegenargumente. Die Elektronikindustrie insgesamt ist für ihren hohen Ressourcenverbrauch und ihre Umweltauswirkungen bekannt. Obwohl Apple seine Bemühungen um Nachhaltigkeit in den letzten Jahren verstärkt hat, bleibt die Frage, ob Minimalisten, die besonderen Wert auf Umweltschutz und Nachhaltigkeit legen, mit der Nutzung von Apple-Produkten in Einklang stehen können. Nichts zu kaufen ist immer besser als etwas zu kaufen. Außerdem stellt die starke Verankerung von Apple in der Konsumkultur eine mögliche Diskrepanz zum minimalistischen Lebensstil dar. Die geschickten Marketingkampagnen des Unternehmens fördern den Kauf der neuesten Produkte und animieren Technik-interessierte Minimalisten, doch zum neuesten Gerät zu wechseln. MacBook, iMac, iPad, Watch, AppleTV, … die Liste ist lang. Minimalisten, die sich von der Konsumkultur distanzieren und Technologieablenkungen reduzieren möchten, könnten bei genauerem Hinsehen eine kognitive Dissonanz erleiden 🙂
Letzte Woche habe ich mich in das MacBook Air M2 in Midnight verliebt. Es hätte für mich nur zwei Vorteile: Es ist leichter (was für die Reise, auf der ich gerade bin, sehr angenehm gewesen wäre, und es ist ästhetischer als mein MacBook Pro 14″. Ich habe mehrere Tage darüber nachgedacht. Aber kurzfristig wäre kein Modell mit mehr als 16GB zu bekommen gewesen, und wenn ich ehrlich bin, mit meinen Datenanalysen bin ich mit 64GB RAM bestens gerüstet, warum auf ein neues Gerät updaten? Aber die Situation hat mir mal wieder gezeigt, wie gut Apple selbst mir Knöpfe drücken kann. Das Beste, was man in so einem Fall tun kann, ist abwarten, bis das Drängen nach einem emotionalen Kauf abgeflaut ist. Dieses Mal war ich erfolgreich.
Apples neue MacOS X Version, Ventura, sowie die neue iPadOS-Version 16, die in der 2. Hälfte 2022 auf den Markt kommen werden, bringt zahlreiche Neuerungen mit. Besonders das neue Multitasking-Werkzeug Stage Manager wurde ziemlich gehyped. Darum schauen wir uns das hier einmal genauer an.
Stage Manager sorgt für ein komplett neues Multitasking-Erlebnis, bei dem Apps und Fenster automatisch organisiert werden und Nutzer:innen schnell und einfach zwischen Aufgaben wechseln können. Erstmals können Nutzer:innen damit auf dem iPad unterschiedlich große überlappende Fenster in einer einzelnen Ansicht erstellen, Fenster von der Seite per Drag & Drop ziehen und ablegen oder Apps aus dem Dock öffnen, um Gruppen von Apps zu erstellen – für schnelleres, flexibleres Multitasking. Das Fenster der App, in dem die Nutzer:innen arbeiten, wird in der Mitte angezeigt. Andere geöffnete Apps und Fenster werden auf der linken Seite in der Reihenfolge ihrer Aktualität angeordnet.
Hier stecken abgesehen vom Marketing-Blabla drei Infos drin:
Links sind Apps und Fenster in der Reihenfolge ihrer Aktualität angeordnet.
Man kann Apps und Fenster gruppieren.
Auch auf dem iPad kann man nun unterschiedliche große überlappende Fenster nutzen (zu den Einschränkungen kommen wir weiter unten)
Schauen wir uns zunächst die MacOS X-Version an. Wir sehen auf dem folgenden Bildschirmfoto 5 Apps/Fenster auf der linken Seite, wenn man genau nachsieht, dann sieht man sogar noch mehr, denn zwei Apps/Fenster sind bereits gruppiert (ganz unten).
Klickt man auf diese Fenster, dann sieht man die Fenster übereinander, hier mit einem anderen Beispiel:
Auf meinem eher kleinen 14″-Bildschirm ergibt das wenig Sinn. Ich kann zwar noch mit command-Tab zwischen den Fenstern wechseln, aber ich sehe die für meine Aufgabe zusammengehörenden Fenster nicht so, wie ich es bräuchte. Wahrscheinlich ist es bei einem so kleinen Screen besser, wenn man jedes für eine Aufgabe benötigte Fenster einzeln im Stage Manager ablegt.
So richtig gut funktioniert das noch nicht mit der Organisation der Fenster. RStudio zum Beispiel öffnet ein neues Fenster, wenn ich Code committe. Dieses wird nicht dem Hauptfenster von RStudio zugeordnet, sondern ist ein komplett neues Fenster. Das ist auch auf dem Screenshot oben zu sehen mit einem Mail-Fenster. So richtig zuende gedacht kommt mir das nicht vor.
Was aber ganz nett ist: Sieht man sich in einem Browser-Fenster ein YouTube-Video an, so wird dieses auch in der linken Leiste weitergespielt. Nicht dass man dann noch viel sehen könnte, aber in YouTubes Theatermodus kann man einem Video schon etwas folgen. Wie das der Konzentration zum Vorteil gereicht, das steht auf einem anderen Blatt.
Was sind die Vorteile?
Zunächst war ich etwas enttäuscht vom Stage Manager. Was soll hieran besser sein, wenn man für eine Aufgabe zwischen verschiedenen Apps wechseln muss? Für mich liegt der Vorteil in etwas völlig anderem, was Apple wahrscheinlich gar nicht so vorgesehen hat.
Wechselt man heute von einer App zu einer anderen, so verliert man die Sicht auf die vorherige App. Und so kann es passieren, dass man vergisst, was man eigentlich wollte (“Schnell noch mal gucken, was in der Mail genau geschrieben wurde… oh, da ist eine neue Mail, die muss ich erst einmal lesen”). Dadurch, dass die vorherigen Apps aber sichtbar sind, wird man sehr schnell daran erinnert, was man eigentlich tun wollte. Das hat bei mir in den wenigen Tagen, die ich den Stage Manager ausprobiert habe, schon ganz gut funktioniert.
Wie funktioniert der Stage Manager auf dem iPad?
Den Stage Manager gibt es auch auf dem iPad, allerdings nur für iPads mit einem M1-Prozessor. Mein nicht mal 1 Jahr altes iPad Air kann den Stage Manager also nicht nutzen. Nichtsdestotrotz konnte ich den Stage Manager auch auf einem iPad testen.
Zunächst einmal habe ich mich gefragt, wie viel Sinn der Stage Manager auf einem kleinen iPad-Screen ergibt. Klar, man kann iPads auch an einem externen Display anschließen. Da funktioniert das sicherlich gut. Ansonsten sehe ich die gleichen Vor- und Nachteile wie auf der MacOS-Version. Hier der Screen mit gebündelten Apps links:
Die übereinander liegenden Fenster auf dem iPad ergeben hier für mich noch weniger Sinn, allerdings habe ich auch nur ein 11″-Modell.
Braucht man den Stage Manager wirklich?
Ich bin etwas besorgt, dass dem Stage Manager das gleiche Schicksal widerfährt wie Mission Control: Kaum jemand kennt das Feature, die meisten Nutzer kommen wahrscheinlich nur aus Versehen da rein. Zudem muss man Stage Manager erst einmal aktivieren. Meine Vermutung ist, dass die meisten Nutzer die neuen OS-Versionen einfach nur deswegen installieren, weil sie automatisch installiert werden, nicht weil sie es unbedingt wollen (im Gegensatz zu früher, wo man sehnsüchtig auf eine neue MacOS-Version gewartet hat, zum Beispiel 1997 auf MaOS 8, für das man auch noch knapp 200 Euro bezahlen musste). Auf der anderen Seite merkt man manchmal erst, wie gut ein Feature es ist, wenn man es hat.
Die anderen Neuerungen der neuen OS-Versionen sind Kosmetik. Die Systemeinstellungen sehen auf MacOS jetzt genau so aus wie auf iOS und iPadOS. Sehr gespannt bin ich auf Freeform, aber das ist leider noch nicht in der Beta-Version dabei.
Schon wieder ein neues MacBook? War das Air nicht gerade erst neu gekauft? Ja, es hat sogar noch Garantie, und dann lohnt es sich umso mehr, das Ding zu verkaufen. Ich bin ein großer Fan des Air-Formfaktors, und mit den Pro-Modellen habe ich mich nie anfreunden können. Aber die Limitierung auf 16GB Arbeitsspeicher des MacBook Air war damals schon schwer zu akzeptieren, nur Alternativen gab es nicht. Und so habe ich an dem Abend, an dem die neuen MacBook Pros mit M1 Pro und M1 Max vorgestellt wurden, auch gleich ein Gerät bestellt, ein MacBook Pro 14“ M1 Max mit 10 Kernen, 24 GPU-Kernen, 16-Kern Neutral Engine, 64 GB Arbeitsspeicher (!!!) und einer 2 TB Platte. Mein MacBook Air hat 16 GB RAM und halt den ersten M1-Prozessor mit 8 Kernen.
Warum ein Rechner mit 64 GB Arbeitsspeicher?
Ich arbeite regelmäßig mit großen Datensätzen, 10, 20, auch mal 50GB große Dateien. Aber auch eine 2GB große Datei kann Ärger machen, je nachdem was man alles für Datentransformationen und Berechnungen anstellt. Das macht auf die Dauer keinen Spaß mit einem Rechner mit wenig Arbeitsspeicher. Zwar hilft mir eine lokale Installation von Apache Spark dabei, mehrere Kerne gleichzeitig zu nutzen, aber der fehlende Arbeitsspeicher ist immer wieder ein limitierender Faktor. Für die weniger technisch Versierten unter meinen Lesern: Daten werden von der Festplatte in den Arbeitsspeicher geladen, und hier bestimmt die Geschwindigkeit der Festplatte, wie schnell das geht, denn eine Festplatte, selbst wenn es eine SSD ist, ist langsamer als der Arbeitsspeicher.
Wenn aber der Arbeitsspeicher nicht ausreicht, ich also zum Beispiel versuche, eine 20 GB große Datei in die 16 GB Arbeitsspeicher zu laden, dann fängt das Betriebssystem an, Objekte aus dem Arbeitsspeicher auf die Festplatte zu verlagern. Also von der Festplatte in den Arbeitsspeicher und wieder zurück, nur dass das auf der Festplatte nun als langsamer Arbeitsspeicher gilt. Gleichzeitig Daten auf die Festplatte zu schreiben und zu lesen macht den Rechner auch nicht schneller. Und dazu kommt der Overhead, denn das Programm, das den Arbeitsspeicher benötigt, verlagert die Objekte nicht selbst, sondern das Betriebssystem. Das Betriebssystem benötigt natürlich auch Arbeitsspeicher. Und wenn das Betriebssystem die ganze Zeit auch noch Objekte hin- und her schiebt, dann verbraucht es auch noch CPU-Zeit. Also, zu wenig Arbeitsspeicher bedeutet, dass alles ausgebremst wird.
Zwischendurch hatte ich überlegt, mir selbst ein Cluster zu bauen. Es gibt einige gute Anleitungen im Netz, wie sowas geht mit günstigen Raspberry Pis. Cool aussehen kann das auch. Aber, ich hab wenig Zeit. Ich mache das sogar vielleicht noch mal irgendwann, allein schon weil ich es ausprobieren will. Nur mal zum Nachrechnen: 8 Raspberry Pis mit 8 GB RAM plus Zubehör, da wäre ich wahrscheinlich bei knapp 1.000€ für alles. Plus jede Menge Neues lernen. Aufgeschoben ist nicht aufgehoben.
Ein R-Skript, das auf einem Kern läuft, also nicht parallelisiert wird
Ein R-Skript, dass parallelisiert werden und daher auf einem Cluster laufen kann.
Als Cluster nutze ich Apache Spark, das sich hervorragend lokal nutzen lässt. Für die weniger technisch Versierten: Mit Spark kann ich ein Cluster erstellen, in dem die Rechenaufgaben aufgeteilt und an die einzelnen Nodes zur Verarbeitung geschickt werden. Dadurch werden Aufgaben parallel bearbeitet. Ich kann entweder ein Cluster mit vielen Computern aufbauen, muss die Daten dann über das Netzwerk schicken, oder ich installiere das Cluster lokal und nutze die Kerne meiner CPU als Nodes. Eine lokale Installation hat den großen Vorteil, dass ich keine Netzwerklatenz habe.
Für den ersten Test, ein Skript ohne Parallelisierung, nutze ich einen berühmten Datensatz aus der Suchmaschinengeschichte, die AOL-Daten. 36.389.575 Zeilen, knapp 2 GB groß. Viele Generationen meiner Studierenden haben diesen Datensatz schon bearbeitet. In diesem Skript werden die Suchanfragen auseinander genommen, die Anzahl der Terme pro Suchanfrage bestimmt und Korrelationen berechnet. Natürlich könnte man das auch alles parallelisieren, aber hier nutzen wir eben nur einen Kern.
Für den zweiten Test nutze ich einen knapp 20GB großen Datensatz von Common Crawl (150 Millionen Zeilen und 4 Spalten) und vergleiche ihn mit Daten aus Wikipedia, knapp 2GB. Hier nutze ich dann das oben erwähnte Apache Spark. In meinem M1 Max habe ich 10 Kerne, und auch wenn ich alle nutzen könnte, sollte das Betriebssystem auch noch einen Kern haben, so dass wir hier nur 9 Kerne nutzen. Um es mit dem M1 in meinem MB Air vergleichen zu können, fahren wir auch eine Testvariante, in der das MBP Max dieselbe Anzahl von Kernen nutzt wie das Air.
Wie messe ich? Es existieren mehrere Möglichkeiten, von denen ich die simpelste wähle: Ich schaue mir an, um wie viel Uhr mein Skript startet und wann es endet und berechne die Differenz. Das ist nicht sauber, das ist nicht gut, aber wir werden später sehen, dass die Messfehler hier nicht so die große Rolle spielen.
Ergebnisse: Lohnt es sich?
Es kommt drauf an. Der erste Test ist etwas ernüchternd. Denn der größere Arbeitsspeicher scheint hier wenig zu bringen, auch wenn Mutationen des AOL-Datensatzes erstellt und in den Arbeitsbereich geladen werden. Das alte M1 schafft das Skript in 57,8 Minuten, das M1 Max benötigt 42,5 Minuten. Die Daten werden wahrscheinlich durch die schnelleren SSDs zügiger in den Arbeitsspeicher geladen, aber das sind vielleicht ein paar Sekunden Unterschied. Der Rest scheint von der CPU zu kommen. Aber dafür ist der Preis des M1 Max nicht gerechtfertigt (doppelt so viel wie das MacBook Air).
Spannender wird es, wenn ich auf beiden Seiten dieselbe Anzahl von Kernen für ein Cluster verwende und dann ein Spark nutze. Die Unterschiede sind brutal: 52 Minuten für den alten M1 mit 16GB RAM, 5,4 Minuten beim neuen M1 Max mit 64GB RAM. Tatsächlich benötigt der “alte” M1 mit seinem wenigen Arbeitsspeicher viele Minuten, um den großen Datensatz laden zu können, der neue M1 Max mit den 64 GB schafft das in unter 1 Minute. Übrigens lade ich hier keine einfache CSV-Datei, sondern habe bereits einen Ordner mit ganz vielen kleinen Partitionen, so dass die Nodes unabhängig voneinander Daten einlesen können. Es liegt also nicht daran, dass sich die Nodes gegenseitig im Weg stehen beim Einlesen der großen Datei.
Nehme ich dann noch 2 Kerne mehr, also 9, dann bin ich sogar bei unter 5 Minuten. Um es mal anders auszudrücken: Vorher habe ich eine knappe Stunde auf das Ergebnis gewartet, nun bekomme ich es in ca. 5 Minuten. Das ermöglicht mir ein ganz anderes Arbeiten. Denn in der Regel brauche ich diese Ergebnisse wirklich, und es hat einfach genervt, wenn man so lange gewartet und dann die Verbindung zum Spark-Cluster abgerissen ist und man mit leeren Händen da stand. Und ja, dann lohnt sich dieser Rechner.
Einige Dinge habe ich noch nicht hinbekommen. So kann man mit RAPDIS die GPUs nutzen, und da habe ich ausreichend Kerne. Hab ich nicht zum laufen bekommen, vielleicht benötigt man dafür eben eine NVIDIA-Grafikkarte. Auch stellt Apple selbst mit ML Compute die Möglichkeit zur Verfügung, Tensorflow auf GPUs zu nutzen. Momentan habe ich keine Anwendung dafür, aber ausprobieren will ich das auf jeden Fall noch.
Und sonst so?
Ich mag den Formfaktor des MacBook Pros nicht. Der Rechner, den ich am längsten hatte, war ein MacBook Air. Als ich dann eine kurze Affäre mit einem MacBook Pro 16“ hatte, war mir klar, dass ich sofort wechseln würde, wenn es ein neues MacBook Air mit mehr Power gibt. Ich mag die Tastatur nicht. Sie fühlt sich für mich zu groß an, vielleicht auch nur, weil meine Hände anders auf dem Rechner liegen. Das 14“ MacBook Pro ist kaum größer als das 13“er MacBook Air, aber es ist viel dicker, klobiger, schwerer. Es ist nicht so elegant wie ein Air. Das 16“er mochte ich schon kaum irgendwo mit hinnehmen, ich weiß noch nicht, wie es mit diesem Rechner ist.
Der Rechner wird wärmer als mein MacBook Air, das scheint auch eher den Prozessor runterzuschalten, wenn es heiß zu werden droht. Beim MBP kann man den Rechner gerade noch so auf dem Schoß haben, wenn ich 9 von 10 Kernen im Cluster nutze, so heiß wie mein altes i9 MacBook Pro wird es aber nicht. Bei dem Intel 16er konnte ich ohne Witz die Heizung im Raum ausschalten, so viel Hitze kam da raus, und der Lüfter ging ständig. Der Lüfter des 14“er ist leiser, auch wenn er die ganze Zeit an ist.
Der Sound der Lautsprecher ist super. Das Display ist super.
Wäre ich mit einem Linux-Rechner nicht viel günstiger dabei gewesen? Ja, auf jeden Fall. Aber ich denke auch immer mehr darüber nach, wie viel Lebenszeit ich dafür aufbringen muss, mit einer Lösung zu arbeiten, die weitere Konfiguration erfordert und meine Prozesse nicht so gut unterstützt. Siehe oben, die Idee mit dem Cluster will ich immer noch verfolgen, nur fehlt mir momentan einfach die Zeit dafür.
Übrigens, mein erstes MacBook 1996 hieß noch PowerBook und hatte 4 MB RAM. Das war damals schon gigantisch viel. Und das PowerBook 5300 mit seinem 640×480 Graustufendisplay kostete damals auch um die 4.000 DM, wenn ich mich recht erinnere.
Als Student hatte ich mal den Laptop meines Professors in der Hand, weil ich etwas konfigurieren sollte. Das war ungefähr 1998, und er hatte ein cooles Wallstreet-PowerBook von Apple. Ich war schockiert, was er installiert hatte. Nämlich so gut wie nichts. Lediglich das, was mit dem Betriebssystem installiert war, und das war nicht viel. Alle seine Texte schrieb er mit dem TextEdit, dem MacOS Editor. Kein WordPerfect (was damals noch populär war), kein Microsoft Word, nix. Damals hatte ich das nicht verstanden. Wie konnte er nicht weitere Programme installieren, die seine Arbeit erleichtern würden? Heute ist dieser Prof mein Vorbild, zumindest was sein simple Herangehensweise an seinen Computer betrifft.
Seitdem habe ich unzählige Tools gesehen, die helfen sollten, produktiver zu werden oder sich selbst und das eigene Wissen zu organisieren. Einige davon habe ich ausprobiert oder sogar länger genutzt. Kaum eines davon hat sich über längere Zeit bewährt, sei es, weil die Entwickler aufgrund nachlassender Nachfrage aufgegeben hatten wie bei Life Balance, sei es, weil eine Applikation von neueren Technologien überholt wurde wie Apples HyperCard durch das World Wide Web oder weil der Käufer eines Startup-Produkts wie Wunderlist lieber sein eigenes Produkt Microsoft „To Do“ ersetzen wollte und die gekaufte Software einfach dicht machte. In den 2000er Jahren waren die Tools der Omni Group, OmniFocus, OmniOutliner etc. sowie Evernote der heiße Scheiß, heute ist es Notion und dergleichen.
Je mehr Tools ich gesehen habe, desto weniger glaube ich an sie. Beziehungsweise, ich glaube nicht mehr daran, dass es eine App für alles gibt oder es eine App für alles geben sollte. Kompetenz ist wichtiger ist als ein Tool. Ein Tool kann Inkompetenz nicht kompensieren. Es ist fast egal, welches Tool man nutzt, wenn man weiß, was man tut. Umgekehrt funktioniert das nicht. A fool with a tool is still a fool.
So wie man beim Digitalen Minimalismus hinterfragen sollte, welchen Mehrwert eine neue App bringen soll, kann man auch einfach die Frage stellen, ob ein bereits mit dem Betriebssystem installiertes Programm den Job nicht auch erledigen kann. So ist Apples Erinnerungen mittlerweile ganz passabel und synchronisiert sich wie Apple Notizen auch auf allen Devices. Ich habe keine Ahnung von Microsoft Windows, vielleicht funktioniert das da alles genau so gut. Das Google-Universum bietet ebenso eine Geräte-übergreifende Experience mit allen möglichen Tools. Natürlich kann und sollte man sich auch fragen, ob es sinnvoll ist, seine Daten irgendeiner Firma zu überlassen. Wer es ganz kompliziert will, findet auf Linux-Systemen auch jede Menge Bordmittel.
Der Ansatz, so gut wie nur mit Bordmitteln zu arbeiten, hat viele Vorteile. Kein FOMO. Einfach alles ignorieren, was einem als der neueste Produktivitätsgewinn verkauft wird. Kein Zumüllen der Festplatte mehr. Anstatt produktiv zu prokrastinieren, indem man Tools sucht und lernt, um die anstehende Arbeit schneller bewältigen zu können, einfach die Arbeit erledigen, die ansteht. Die paar Software-Tools, die ich nun zusätzlich habe, kann ich an zwei Händen abzählen, z.B. R, RStudio, TexShop, Ableton Live… und Letzteres hätte ich vielleicht auch mit GarageBand erledigen können. Mein Dock ist unverändert seit der Erstinstallation des Rechners.
Im nächsten Schritt geht es um die Organisation der eigenen Dateien. Dazu zu einem späteren Zeitpunkt mehr.
