# Portabilitaet: UNIVERSAL
# Zuletzt validiert: 2026-02-05 (Claude/BACH wiki-author)
# Naechste Pruefung: 2027-02-05
# Quellen: ACM Computing Surveys (2025), IEEE Spectrum Programming Rankings,
#          rust-lang.org, golang.org, carbon-language.dev, modular.com/mojo,
#          GitHub Octoverse Report 2025, Stack Overflow Developer Survey 2025

ZUKUNFT DER PROGRAMMIERSPRACHEN
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Stand: 2026-02-05

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TEIL 1: AKTUELLE MEGA-TRENDS
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1.1 SPEICHERSICHERHEIT ALS STANDARD
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Die Aera unsicherer Sprachen neigt sich dem Ende zu. Nach Jahrzehnten
von Sicherheitsluecken durch Buffer Overflows, Use-after-free und
Dangling Pointers findet ein Paradigmenwechsel statt.

  DIE PROBLEME (C/C++):
    - Buffer Overflow: Schreiben ueber Speichergrenzen hinaus
    - Use-after-free: Zugriff auf freigegebenen Speicher
    - Dangling Pointers: Zeiger auf ungueltigen Speicher
    - Race Conditions: Unkontrollierter paralleler Zugriff
    - Null Pointer Dereference: Zugriff auf "nichts"

  KOSTEN UNSICHERER SPEICHERVERWALTUNG:
    - 70% aller Sicherheitsluecken in grossen Codebasen
    - Microsoft, Google, Apple berichten aehnliche Zahlen
    - Milliardenschaeden durch Exploits jaehrlich

  LOESUNGSANSAETZE:
    1. RUST: Ownership + Borrow Checker
       - Compile-Zeit-Garantien ohne Garbage Collection
       - Keine Data Races moeglich
       - "Fearless Concurrency"
       - Einsatz: Linux Kernel, Windows, Android, Firefox

    2. MEMORY-SAFE SPRACHEN GENERELL:
       - Go, Swift, Kotlin: Managed Memory
       - WebAssembly: Sandbox-Isolation
       - Java/C#: Garbage Collection

    3. C++ MODERNISIERUNG:
       - Smart Pointers (unique_ptr, shared_ptr)
       - Sanitizer-Tools (AddressSanitizer, MemorySanitizer)
       - Profiles und Contracts (C++26)

  PROGNOSE:
    - Neue Systemprogrammierung: Rust als Standard
    - Legacy C/C++: Langsame Migration oder Wrapper
    - Regulatorischer Druck steigt (US-Regierung empfiehlt Memory-Safe)

1.2 CONCURRENCY UND PARALLELITAET
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Multi-Core-Prozessoren sind seit 20 Jahren Standard, doch die meisten
Programme nutzen sie schlecht. Die Zukunft gehoert Sprachen, die
Parallelitaet sicher und einfach machen.

  WARUM CONCURRENCY WICHTIGER WIRD:
    - CPU-Taktfrequenz stagniert seit Jahren
    - Mehr Kerne statt schnellere Kerne
    - Cloud-Computing erfordert Skalierbarkeit
    - Echtzeitanwendungen (Games, IoT, Streaming)

  CONCURRENCY-MODELLE:

    GOROUTINES (Go):
      - Leichtgewichtige "Gruene Threads"
      - Tausende gleichzeitig moeglich
      - Channels fuer sichere Kommunikation
      - Einfache Syntax: go function()

    ACTORS (Erlang/Elixir, Akka):
      - Isolierte Akteure ohne geteilten Zustand
      - Nachrichtenaustausch statt Locks
      - Fehlertoleranz durch Supervision
      - "Let it crash" Philosophie

    OWNERSHIP (Rust):
      - Compiler verhindert Data Races
      - "Fearless Concurrency"
      - Zero-Cost-Abstractions
      - Kein Laufzeit-Overhead

    ASYNC/AWAIT (JavaScript, Python, C#, Rust):
      - Asynchrone Programmierung lesbarer
      - Event-Loops und Futures
      - Kooperatives Multitasking

  ZUKUNFTS-ENTWICKLUNGEN:
    - Automatische Parallelisierung durch Compiler
    - Bessere Abstraktion von Hardware
    - Distributed Computing als Standardfall
    - SIMD und Vektorisierung vereinfacht

1.3 KI-GESTUETZTE ENTWICKLUNG
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Die groesste Revolution seit dem Editor: KI als Coding-Partner.

  AKTUELLE WERKZEUGE (Stand 2026):
    - GitHub Copilot / Copilot X
    - Claude Code (Anthropic)
    - Amazon CodeWhisperer
    - Google Gemini Code Assist
    - Cursor IDE
    - Windsurf

  WAS KI HEUTE KANN:
    - Code-Vervollstaendigung in Echtzeit
    - Ganze Funktionen aus Beschreibungen generieren
    - Code erklaeren und dokumentieren
    - Bugs finden und Fixes vorschlagen
    - Tests generieren
    - Code-Reviews durchfuehren
    - Refactoring-Vorschlaege

  WAS KI (NOCH) NICHT GUT KANN:
    - Komplexe Architektur-Entscheidungen
    - Verstehen von Business-Logik im Kontext
    - Sicherheitskritische Entscheidungen
    - Garantiert korrekten Code erzeugen
    - Legacy-Systeme vollstaendig verstehen

  AUSWIRKUNGEN AUF PROGRAMMIERSPRACHEN:
    - Boilerplate wird irrelevanter
    - Lesbarkeit wichtiger als Tipparbeit
    - DSLs (Domain-Specific Languages) attraktiver
    - Natuerliche Sprache als Eingabe
    - Sprachen muessen "KI-freundlich" sein

  PROGNOSE:
    - Produktivitaetssteigerung 30-50% realistisch
    - Aber: Entwickler brauchen mehr Architektur-Kompetenz
    - Code-Review-Faehigkeiten wichtiger als Tippen
    - Junior-Aufgaben aendern sich fundamental

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TEIL 2: PARADIGMEN-ENTWICKLUNG
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2.1 LOW-CODE UND NO-CODE
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Programmieren ohne Programmieren - Revolution oder Illusion?

  DEFINITION:
    LOW-CODE: Visuelle Entwicklung mit wenig manuellem Code
    NO-CODE: Vollstaendig visuell, kein Code sichtbar

  BEKANNTE PLATTFORMEN:
    - Microsoft Power Platform (Power Apps, Power Automate)
    - Salesforce Lightning
    - OutSystems
    - Mendix
    - Bubble
    - Airtable
    - Zapier, Make (ehem. Integromat)
    - n8n (Open Source)

  STAERKEN:
    - Schnelle Prototypen
    - Citizen Developer (Fachabteilungen)
    - Standardprozesse automatisieren
    - Geringere Einstiegshuerde
    - Schnellere Time-to-Market

  GRENZEN:
    - Komplexe Logik schwer abbildbar
    - Performance-Limitierungen
    - Vendor Lock-in
    - Debugging schwierig
    - Skalierung problematisch
    - Nicht fuer alle Domaenen geeignet

  PROGNOSE:
    - Wachsender Markt fuer Standardanwendungen
    - Professionelle Entwicklung bleibt relevant
    - Hybride Ansaetze nehmen zu
    - KI wird Low-Code-Tools verbessern

2.2 DOMAIN-SPECIFIC LANGUAGES (DSLs)
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Spezialisierte Sprachen fuer spezifische Probleme.

  ETABLIERTE DSLs:
    - SQL: Datenbankabfragen
    - HTML/CSS: Webseiten-Struktur und -Stil
    - Regular Expressions: Textmuster
    - Make/CMake: Build-Systeme
    - Terraform/Pulumi: Infrastructure as Code
    - GraphQL: API-Abfragen
    - Dockerfile: Container-Definition

  VORTEILE:
    - Hohe Ausdrucksstaerke in der Domaene
    - Weniger Fehler durch Einschraenkung
    - Lesbar auch fuer Nicht-Programmierer
    - Optimierbar fuer Zieldomaene

  NACHTEILE:
    - Lernaufwand fuer jede DSL
    - Interoperabilitaet schwierig
    - Tooling oft schwaecher
    - Gefahr der Fragmentierung

  TRENDS:
    - Eingebettete DSLs (eDSLs) in Host-Sprachen
    - KI zur automatischen DSL-Nutzung
    - YAML/JSON als Universal-Konfigurationssprache
    - Bessere Tooling-Unterstuetzung durch LSP

2.3 FUNKTIONALE PROGRAMMIERUNG IM MAINSTREAM
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Funktionale Konzepte durchdringen alle modernen Sprachen.

  FUNKTIONALE KONZEPTE, DIE MAINSTREAM WURDEN:
    - Lambdas/Closures (in Java, C++, C#, Python)
    - Map, Filter, Reduce (ueberall)
    - Immutability als Best Practice
    - Pattern Matching (Java 21+, Python 3.10+, C# 7+)
    - Option/Maybe-Typen (Rust, Kotlin, Swift)
    - Algebraische Datentypen

  WARUM FUNKTIONAL GEWINNT:
    - Einfachere Parallelisierung
    - Weniger Seiteneffekte = weniger Bugs
    - Bessere Testbarkeit
    - Deklarativer, lesbarer Code

  REIN FUNKTIONALE SPRACHEN:
    - Haskell: Akademischer Goldstandard
    - Elm: Web-Frontend ohne Runtime-Errors
    - PureScript: Haskell fuer JavaScript
    - Clojure: Lisp auf JVM

  PROGNOSE:
    - Reine FP bleibt Nische
    - FP-Konzepte werden Standard in allen Sprachen
    - Multi-Paradigmen-Sprachen dominieren

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TEIL 3: NEUE SPRACHEN IM FOKUS
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3.1 RUST - DER AUFSTEIGER
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Die wichtigste neue Systemsprache seit Jahrzehnten.

  ENTSTEHUNG:
    - 2010 bei Mozilla entstanden
    - Erste stabile Version 2015
    - Seitdem explosives Wachstum

  KERNPRINZIPIEN:
    - Speichersicherheit ohne Garbage Collection
    - Keine Null-Pointer (Option<T>)
    - Keine Data Races (Ownership-System)
    - Zero-Cost-Abstractions
    - Moderne Syntax

  OWNERSHIP-SYSTEM:
    - Jeder Wert hat genau einen Besitzer
    - Wert wird am Ende des Scopes freigegeben
    - Ausleihen (Borrowing) mit Regeln:
      - Eine mutable oder beliebig viele immutable Referenzen
    - Compiler prueft alles zur Compile-Zeit

  ANWENDUNGSGEBIETE:
    - Systemprogrammierung (Linux-Kernel-Module)
    - WebAssembly
    - Cloud-Infrastruktur
    - Embedded Systems
    - CLI-Tools
    - Kryptographie und Sicherheit

  ADOPTION:
    - Linux Kernel akzeptiert Rust seit 2022
    - Windows-Kernel enthaelt Rust-Code
    - Android nutzt Rust fuer Low-Level
    - Cloudflare, Dropbox, Discord setzen auf Rust
    - AWS: Firecracker (Serverless) in Rust

  HERAUSFORDERUNGEN:
    - Steile Lernkurve (Borrow Checker)
    - Compile-Zeiten laenger als C++
    - Weniger Entwickler verfuegbar
    - Legacy-Interop mit C/C++ aufwaendig

3.2 GO - DIE PRAGMATISCHE WAHL
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Googles Antwort auf die Komplexitaet moderner Systeme.

  DESIGN-PHILOSOPHIE:
    - Einfachheit ueber Features
    - Schnelle Kompilierung
    - Eingebaute Concurrency
    - Minimaler Sprachumfang

  STAERKEN:
    - Goroutines und Channels
    - Schneller Compiler
    - Statisches Linking (ein Binary)
    - Excellentes Tooling (go fmt, go test)
    - Grosse Standardbibliothek

  ANWENDUNGSGEBIETE:
    - Cloud-Native (Docker, Kubernetes in Go)
    - Microservices
    - DevOps-Tools
    - APIs und Backend

  KRITIKPUNKTE:
    - Generics erst spaet (Go 1.18, 2022)
    - Error Handling umstaendlich
    - Keine Exceptions
    - Manchmal zu minimalistisch

3.3 CARBON - C++ NACHFOLGER?
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Googles experimenteller Ansatz, C++ zu modernisieren.

  ZIELE:
    - Volle Interoperabilitaet mit C++
    - Moderne Syntax
    - Speichersicherheit
    - Schnelle Migration von C++ moeglich

  STATUS (2026):
    - Experimentell, nicht produktionsreif
    - Aktive Entwicklung
    - Kritische Betrachtung in Community

  HERAUSFORDERUNGEN:
    - Konkurrenz zu Rust
    - C++ selbst wird besser
    - Fragmentierung der Oekosysteme

3.4 MOJO - PYTHON MIT SUPERKRAEFTEN
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Modular's Versuch, Python systemsprachentauglich zu machen.

  KONZEPT:
    - Python-kompatible Syntax
    - Kompiliert zu nativem Code
    - C/C++/Rust-Performance moeglich
    - Fokus auf ML/AI-Workloads

  FEATURES:
    - Progressive Typisierung
    - SIMD und Hardware-Naehe
    - Parallelitaet integriert
    - Python-Module verwendbar

  STATUS (2026):
    - Aktive Entwicklung
    - Fokus auf ML-Community
    - Noch nicht vollstaendig Open Source

3.5 ZIG - LOW-LEVEL OHNE LEGACY
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Alternative zu C mit modernem Design.

  PHILOSOPHIE:
    - Explizit statt implizit
    - Keine versteckten Allokationen
    - Keine versteckte Kontrollfluesse
    - Interop mit C ohne Overhead

  VORTEILE:
    - Sauberer als C
    - Besseres Tooling
    - Keine Praeprozessor-Hoelle

  ANWENDUNG:
    - System-Tools
    - Spieleentwicklung
    - Embedded

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TEIL 4: TECHNOLOGIE-FRONTIERS
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4.1 QUANTUM COMPUTING SPRACHEN
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Vorbereitung auf die naechste Computer-Aera.

  AKTUELLE SPRACHEN/FRAMEWORKS:
    - Qiskit (IBM, Python-basiert)
    - Q# (Microsoft)
    - Cirq (Google)
    - Pennylane (Xanadu)
    - Amazon Braket

  HERAUSFORDERUNGEN:
    - Voellig anderes Programmiermodell
    - Probabilistische Ergebnisse
    - Fehlerkorrektur komplex
    - Hardware noch begrenzt

  PROGNOSE:
    - Hybride klassisch/quantum Systeme
    - Spezialisierte Domaenen zuerst (Chemie, Optimierung)
    - Mainstream noch 10-20 Jahre entfernt

4.2 WEBASSEMBLY - DIE UNIVERSELLE RUNTIME
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Von Browser-Plugin zur universellen Plattform.

  ENTWICKLUNG:
    - Urspruenglich fuer Browser (JavaScript-Ersatz)
    - Jetzt: Universelle, sichere Sandbox
    - WASI: WebAssembly System Interface

  ANWENDUNGEN:
    - Browser: Near-Native Performance
    - Edge Computing: Sichere Workloads
    - Serverless: Schneller Cold Start
    - Plugins: Sichere Erweiterbarkeit
    - Blockchain: Smart Contracts

  SPRACHEN MIT WASM-SUPPORT:
    - Rust (excellenter Support)
    - C/C++ (via Emscripten)
    - Go
    - AssemblyScript (TypeScript-aehnlich)
    - Zig

  PROGNOSE:
    - Wird zur Standard-Sandbox
    - Container-Alternative fuer manche Workloads
    - Plugin-Standard der Zukunft

4.3 PROGRAMMIERBARE HARDWARE
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Wenn Software auf die Hardware trifft.

  HARDWARE DESCRIPTION LANGUAGES:
    - Verilog/SystemVerilog
    - VHDL
    - Chisel (Scala-basiert)

  HIGH-LEVEL SYNTHESIS:
    - C/C++ zu Hardware kompilieren
    - Xilinx Vitis, Intel oneAPI

  TRENDS:
    - AI-Beschleuniger (TPUs, NPUs)
    - Domain-spezifische Chips
    - FPGA-Nutzung waechst
    - RISC-V oeffnet Hardware

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TEIL 5: ENTWICKLER-ERFAHRUNG DER ZUKUNFT
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5.1 TOOLING-REVOLUTION
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Sprachen werden nach ihren Tools beurteilt.

  LANGUAGE SERVER PROTOCOL (LSP):
    - Standardisierte IDE-Integration
    - Ein Server, alle Editoren
    - Rust-Analyzer, gopls, pylsp

  BUILD-SYSTEME:
    - Cargo (Rust): Goldstandard
    - Schnellere Builds durch Caching
    - Reproduzierbare Builds

  PAKET-MANAGEMENT:
    - Lockfiles als Standard
    - Security-Scanning integriert
    - Monorepo-Unterstuetzung

  DEBUGGING:
    - Time-Travel Debugging
    - Hot Reload ueberall
    - Bessere Error Messages

5.2 TYPENSYSTEME
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Typen als Dokumentation und Sicherheitsnetz.

  TRENDS:
    - Graduelle Typisierung (TypeScript, Python)
    - Algebraische Datentypen
    - Dependent Types (Idris, F*)
    - Refinement Types

  VORTEILE:
    - Bugs zur Compile-Zeit finden
    - Selbstdokumentierend
    - Bessere IDE-Unterstuetzung
    - Refactoring sicherer

5.3 INTEROPERABILITAET
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Keine Sprache ist eine Insel.

  ANSAETZE:
    - FFI (Foreign Function Interface)
    - WebAssembly als Bruecke
    - gRPC/Protobuf fuer Services
    - Shared-Nothing-Architekturen

  PROGNOSE:
    - Polyglot-Systeme nehmen zu
    - Best-Tool-for-the-Job Mentalitaet
    - Bessere Interop-Tools

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TEIL 6: PROGNOSEN UND EMPFEHLUNGEN
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6.1 ZEITHORIZONTE
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  KURZFRISTIG (2026-2028):
    - Rust etabliert sich in Systemdomaene
    - KI-Assistenten werden Standard
    - TypeScript dominiert Frontend weiter
    - Python bleibt #1 fuer ML/Data Science

  MITTELFRISTIG (2028-2032):
    - Speichersichere Sprachen werden Pflicht
    - Low-Code fuer 30% der Business-Apps
    - WebAssembly als Standard-Sandbox
    - Neue Sprachen fuer KI-Entwicklung

  LANGFRISTIG (2032+):
    - Natuerliche Sprache als Programmierinterface
    - Quantum-Computing-Sprachen relevant
    - Selbstoptimierende Programme
    - Biologisch inspirierte Systeme

6.2 KARRIERE-EMPFEHLUNGEN
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  FUER EINSTEIGER:
    - Python oder JavaScript als Einstieg
    - Grundlagen wichtiger als Sprachanzahl
    - Git und Command Line beherrschen
    - KI-Tools fruh nutzen lernen

  FUER ERFAHRENE:
    - Eine systemnah Sprache lernen (Rust/Go)
    - Funktionale Konzepte verinnerlichen
    - Architektur-Kompetenz aufbauen
    - KI-Tools produktiv integrieren

  FUER SPEZIALISTEN:
    - Tiefe in einer Domaene aufbauen
    - Community-Engagement
    - Lebenslanges Lernen
    - Balance zwischen Stabilitaet und Innovation

6.3 BEST PRACTICES FUER DIE ZUKUNFT
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  1. SPRACHE IST WERKZEUG:
     - Richtige Sprache fuer den Job waehlen
     - Nicht ideologisch werden
     - Pragmatismus ueber Purismus

  2. FUNDAMENTALS ZUERST:
     - Algorithmen und Datenstrukturen
     - Computer-Architektur verstehen
     - Netzwerke und Datenbanken

  3. LEBENSLANGES LERNEN:
     - Technologie aendert sich staendig
     - Neue Konzepte adaptieren
     - Alte Weisheiten bewahren

  4. COMMUNITY PFLEGEN:
     - Open Source beitragen
     - Wissen teilen
     - Mentorship geben und nehmen

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TEIL 7: BACH-INTEGRATION
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7.1 SPRACH-EMPFEHLUNGEN IM BACH-KONTEXT
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BACH unterstuetzt verschiedene Programmiersprachen unterschiedlich gut:

  PYTHON:
    - Beste Unterstuetzung durch Claude
    - Ideal fuer Automatisierung
    - ML/AI-Integration

  JAVASCRIPT/TYPESCRIPT:
    - Webentwicklung
    - n8n-Workflows
    - Gute Tooling-Integration

  BASH/POWERSHELL:
    - System-Automatisierung
    - BACH-Scripts und -Tools

  RUST:
    - Performance-kritische Tools
    - CLI-Entwicklung

7.2 ZUKUNFTS-SZENARIEN FUER BACH
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  - Natuerliche Sprache als primaeres Interface
  - Automatische Code-Generierung
  - Self-Healing-Systeme
  - KI-generierte Dokumentation

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ZUSAMMENFASSUNG
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Die Zukunft der Programmiersprachen wird gepraegt von:
  1. Speichersicherheit als Standard
  2. Eingebauter Concurrency-Unterstuetzung
  3. KI als allgegenwaertiger Entwicklungspartner
  4. Besseren Type-Systemen
  5. Domain-spezifischen Abstraktionen
  6. Nahtloser Interoperabilitaet

Kernbotschaft: Konzepte bleiben, Sprachen kommen und gehen.
Investiere in Verstaendnis, nicht nur in Syntax.

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SIEHE AUCH
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  wiki/programmiersprachen_geschichte/moderne/
  wiki/informatik/ki_ml/
  wiki/informatik/programmierung/
  wiki/python/
  wiki/java/

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[Ende des Artikels - ZUKUNFT DER PROGRAMMIERSPRACHEN]
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