Heute kann angeblich jeder programmieren. Sagen zumindest Forscher und CEOs aus der KI-Industrie. »Vibe Coding« ist das Wort des Jahres 2025. Sinngemäß meint das müheloses Programmieren dank KI-Unterstützung. Und tatsächlich ist jede der folgenden Aussagen grundsätzlich richtig, auf jeden Fall nicht ganz falsch:
2023, Andrej Karpathy (KI-Forscher, u.a. bei Tesla und OpenAI): The hottest new programming language is English.
2024, Jensen Huang (NVIDIA): It is our job to create computing technology such that nobody has to program. (…) Everybody in the world is now a programmer.
2025, Mark Zuckerberg (Meta): Probably in 2025, we (…) are going to have an AI that can effectively be a sort of mid-level engineer that you have at your company that can write code.
2026, Boris Cherny (Claude-Code-Erfinder): Coding is largely solved
Aber wie in jedem guten Krimi ist nichts so einfach, wie es scheint.
Seit über 30 Jahren nutze ich Linux, und knapp 25 Jahre davon war die bash meine Shell. Ein eigener Prompt, der das aktuelle Verzeichnis farbig anzeigte, was das Maß der Dinge :-)
Mein Umstieg auf die zsh hatte mit Git zu tun: Die zsh in Kombination mit der Erweiterung Oh my zsh gibt im Prompt direktes Feedback über den Zustand des Repositories (aktiver Zweig, offene Änderungen). Außerdem agiert die zsh in vielen Details »intelligenter« (ein viel strapazierter Begriff, ich weiß) als die bash. Es macht ein wenig Arbeit, bis alles so funktioniert wie es soll, aber ich war glücklich mit meinem Setup.
Seit ein paar Monaten habe ich die Default-Shell meiner wichtigsten Linux-Installationen neuerlich gewechselt. Ich gehöre jetzt zum rasch wachsenden Lager der fish-Fans. fish steht für Friendly Interactive Shell, und die Shell wird diesem Anspruch wirklich gerecht. fish bietet von Grund auf eine Menge Features, die zsh plus diverse Plugins inklusive Oh my zsh erst nach einer relativ mühsamen Konfiguration beherrschen. Die Inbetriebnahme der fish dauert bei den meisten Distributionen weniger als eine Minute — und die Defaultkonfiguration ist so gut, dass weitere Anpassungen oft gar nicht notwendig sind. Und sollte das doch der Fall sein, öffnet fish_config einen komfortablen Konfigurationsdialog im Webbrowser (außer Sie arbeiten in einer SSH-Session).
Die Stärken der fish im Vergleich zu bash und zsh haben aus meiner Sicht wenig mit der Funktionalität zu tun; einige Features der fish lassen sich auch mit bash-Hacks erreichen, fast alle mit zsh-Plugins. Der entscheidende Vorteil ist vielmehr, dass die fish out of the box zufriedenstellend funktioniert. Für mich ist das deswegen entscheidend, weil ich viele Linux-Installationen verwende und keine Zeit dafür habe, mich jedesmal mit dem Shell-Setup zu ärgern. Deswegen hatte ich in der Vergangenheit auf meinen wichtigsten Installationen zsh samt einer maßgeschneiderten Konfiguration, auf allen anderen aber der Einfachheit halber die bash oder eine unkonfigurierte zsh-Installation.
Auf den ersten Blick sieht die »fish« aus wie jede andere Shell
Aktuell setze ich mich ein wenig mit MongoDB auseinander und habe mir lokal mit Docker eine Test-Installation eingerichtet:
docker run --name mongo -d mongodb/mongodb-community-server:latest
docker exec -it mongo mongosh
Using MongoDB: 7.0.3
Using Mongosh: 2.1.0
test> ...
Je nachdem, wie Sie Docker installiert haben, müssen Sie sudo vor jedes docker-Kommando stellen.
Zum Kennenlernen hätte ich nun gerne ein paar Beispieldatenbanken. Und tatsächlich stellt Mongo für sein Cloud-Angebot Atlas eine ganze Palette von Testdatenbanken zur Verfügung. Eine Kurzbeschreibung der Datenbanken finden Sie hier:
pip ist das Paketverwaltungs-Tool von Python. Wenn Sie in einem Script ein Zusatzmodul benötigen, führen Sie einfach pip install xxx bzw. unter macOS und bei manchen Linux-Distributionen pip3 install xxx aus. pip lädt das erforderliche Modul sowie eventuelle Abhängigkeiten herunter und installiert die Pakete lokal (d.h., sie brauchen meine root-Rechte).
Meistens funktioniert pip gut — aber nicht immer. Die häufigste Fehlerquelle unter Windows ist die Parallelinstallation mehrerer Python-Versionen. Dann ist nicht immer klar, auf welche Python-Version sich pip bezieht. Nach meiner Erfahrung scheint pip zumeist die falsche Version zu nehmen. Daher mein Tipp: Vermeiden Sie unter Windows unbedingt die Mehrfachinstallation von Python!
Aber auch unter Linux kann es Probleme geben. Die Ursache hier besteht darin, dass viele Distributionen selbst eine riesige Sammlung von Paketen mit Python-Erweiterungen anbieten. Die Parallelinstallation eines Moduls, einmal mit apt oder dnf und ein zweites Mal mit pip, kann dann zu Konflikten führen — insbesondere dann, wenn nicht exakt dieselben Versionen zum Einsatz kommen. Die Python-Entwickler haben deswegen im Python Enhancement Proposals (PEP) 668 festgeschrieben, dass in solchen Fällen Pakete aus Linux-Repositories vorzuziehen sind. PEP 668 gilt grundsätzlich seit Python 3.11. Tatsächlich implementiert ist es momentan nur in aktuellen Linux-Distributionen:
Ubuntu ab Version 23.04
Debian ab Version 12
Raspberry Pi OS ab dem Bookworm-Release (Okt. 2023)
Arch Linux
Noch nicht implementiert ist PEP 668 dagegen unter RHEL und Fedora (auch nicht in Version 39 Beta).
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