Die beliebtesten Technologien und Tools für Softwareentwicklung auf MuchSkills (Update 2026)

Als wir diese Liste zum ersten Mal zusammengestellt haben, war KI noch ein Witz. Videos eines verzerrten Will Smith, der Spaghetti isst, machten die Runde als Beweis dafür, dass die Technologie nichts wirklich Nützliches leisten konnte. Seitdem hat sich viel verändert, und zwar nicht schrittweise. Erst ging es schnell, dann passierte alles auf einmal.

MuchSkills gibt es inzwischen seit mehr als fünf Jahren, und die Kompetenzdaten erzählen eine spannende Geschichte: Die grundlegenden Tools sind nicht verschwunden (Excel ist immer noch Excel, Python ist immer noch Python, Git ist immer noch Git), aber darüber liegt jetzt eine ganz neue Schicht. KI-Agenten, KI-native IDEs, Backend-as-a-Service-Plattformen und Deployment-Infrastruktur, für die man früher ein eigenes DevOps-Team brauchte, richtet heute ein einzelner Entwickler oder ein kleines Team an einem Freitagnachmittag ein. Der Stack hat seine Form verändert, auch wenn das Fundament vertraut aussieht.

Dies ist das Update 2026 unseres jährlichen Reports zu Software-Tools. Wie gehabt betrachten wir die beliebtesten Tools, die MuchSkills-Nutzer weltweit ihren Profilen hinzugefügt haben, sortiert nach Kategorien. Neu in diesem Jahr ist ein zusätzlicher Abschnitt: die Tools abseits des Mainstreams, also jene, die in klassischen Kompetenzlisten nicht auftauchen, aber eindeutig dazugehören, wenn es darum geht, wie moderne Softwareentwicklung tatsächlich funktioniert.

Die 8 Kompetenzebenen moderner digitaler Arbeit (2026)

1. KI & Automatisierung
2. Basis-Produktivität
3. Kommunikation & Zusammenarbeit
4. Entwicklung & Engineering
5. Daten & Analyse
6. Kreativität & Design
7. Infrastruktur & DevOps
8. Web- & Plattformtechnologien

🥁 Trommelwirbel: Hier sind die Ergebnisse

Top-KI-Assistent: ChatGPT

Kategorie: KI & Automatisierung

ChatGPT ist nach wie vor der weltweit bekannteste KI-Assistent und nach den meisten Zählungen auch derjenige, zu dem die meisten Menschen zuerst greifen. OpenAI erreichte Anfang 2025 eine Milliarde Nutzer, eine Zahl, die man kaum greifen kann. ChatGPT ist zum Standard für alles geworden, vom Entwerfen von E-Mails über die Analyse von Dokumenten bis hin zur ersten Anlaufstelle, wenn man nicht weiß, was man sonst probieren soll. Genau diese universelle Anziehungskraft hält es auch an der Spitze unserer Daten. Es ist nicht immer das leistungsstärkste Tool für eine bestimmte Aufgabe, aber fast jeder hat es mindestens einmal genutzt, und immer mehr Menschen bleiben dabei.

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Top-Tool für Grafikdesign und Bildbearbeitung: Adobe Photoshop

Kategorie: Kreation & Design

Immer noch da. Und macht weiter, was es schon immer gemacht hat. Photoshop gibt es seit über drei Jahrzehnten, und nichts deutet ernsthaft darauf hin, dass es bald verschwindet, auch wenn mittlerweile KI-Bildgeneratoren aufgetaucht sind, die wirklich Beeindruckendes leisten. Für Fotobearbeitung, Compositing, Retusche und alles, was pixelgenaues Arbeiten erfordert, hat sich bis heute kein überzeugender Ersatz gefunden. Adobe hat Photoshop um KI-Funktionen erweitert (allen voran Generative Fill), und das hat dem Programm eher neuen Aufwind gegeben, als es überflüssig zu machen. Die Interface-Designer sind schon vor Jahren weitergezogen, alle anderen sind geblieben.

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Top-E-Mail-Client: Gmail

Kategorie: Kommunikation & Zusammenarbeit

Über 20 Jahre alt und immer noch die dominierende E-Mail-Plattform. Gmail hat gewonnen, weil es eine Sache wirklich gut macht (Spam draußen halten und den Posteingang übersichtlich) und danach einfach niemand daran herumgebastelt hat. Smart Reply, Smart Compose und die Gemini-Integration haben es nützlicher gemacht, ohne zu verändern, was es im Kern ist. Dass Hotmail, Yahoo und AOL nur noch Fußnoten sind, während Gmail der Standard ist, sagt viel darüber aus, worauf es bei Produktentscheidungen wirklich ankommt: die Grundlagen richtig machen und sie nicht kaputtmachen.

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Beliebtester Webbrowser: Google Chrome

Kategorie: Web- & Plattformtechnologien

Der Internet Explorer ist inzwischen nur noch eine Erinnerung, und Chrome ist schlicht der Browser. Er hält rund 65 % des weltweiten Marktanteils und hat diese Position vor allem durch Schwung, Ökosystem-Lock-in und die Tatsache gehalten, dass die meisten Entwickler zuerst in Chrome testen. Beim Datenschutz bleibt das Bild kompliziert (das Werbe-Ökosystem von Chrome ist nicht gerade in Ihrem Interesse gebaut), aber die Entwicklertools sind hervorragend, das Angebot an Erweiterungen ist riesig, und die alternativen Browser tun sich generell schwer, einen ausreichend überzeugenden Grund für einen Wechsel zu liefern. Firefox und Brave machen beim Datenschutz spannende Dinge; Arc hat versucht, das Browser-Erlebnis komplett neu zu erfinden. Chrome schaut meist zu und übernimmt gelegentlich Ideen.

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Das Top-Tool für UI/UX-Design: Figma

Kategorie: Kreation & Design

Figma hat den Markt für Interface-Design schon vor Jahren gewonnen und nie zurückgeblickt. Der Übernahmeversuch durch Adobe ist gescheitert, was rückblickend wohl gut für das Tool und für die Community war, die um es herum entstanden ist. 2025 und 2026 hat Figma Figma Make eingeführt (eine KI-gestützte Design-to-Code-Funktion), die wirklich verändert, wie aus Prototypen Produkte werden. Die Echtzeit-Zusammenarbeit, die Figma 2017 so besonders gemacht hat, ist heute Mindeststandard für jedes Design-Tool. Was Figma vorne hält, ist das Ökosystem: die Plugins, die Komponentenbibliotheken, der Übergabe-Workflow an die Entwicklung und die Tatsache, dass es zur gemeinsamen Standardsprache zwischen Designern und Entwicklern geworden ist. Für mich ist es nach wie vor das beste kollaborative Design-Tool, das es gibt.

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Das Top-Tool für Vektorgrafik: Adobe Illustrator

Kategorie: Kreation & Design

Gehört nach wie vor zum Werkzeugkasten der meisten Designer und kann Dinge, die Figma und Sketch nicht ganz abdecken. Die Stärke von Illustrator lag schon immer in detaillierter Vektorarbeit, komplexen Illustrationen und druckfertigen Ergebnissen, bei denen Präzision auf eine Weise zählt, die bildschirmoptimierte Tools nicht vollständig abbilden. Die KI-Funktionen von Adobe (darunter Generative Recolor und Tools zur Vektorgenerierung) haben das Programm leistungsfähiger gemacht statt zugänglicher, was für ein Tool, das nie ein Einsteigerprodukt sein wollte, wohl der richtige Schritt ist.

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Top-Tabellenkalkulation: Microsoft Excel

Kategorie: Grundlegende Produktivität

Entweder man liebt Excel, oder man musste es so oft benutzen, dass man es respektiert. So oder so: Es bleibt. Die Menge an Finanzmodellierung, Datenanalyse, operativem Tracking und allgemeiner organisatorischer Denkarbeit, die jeden Tag in Excel stattfindet, ist wirklich atemberaubend. Die Konkurrenz (Google Sheets, Airtable, Notion-Datenbanken) hat sich einzelne Anwendungsfälle geschnappt, Excel für ernsthafte Zahlenarbeit aber nicht ersetzt. Mit der Copilot-Integration von Microsoft können Sie jetzt Fragen in Alltagssprache stellen und Excel Formeln schreiben oder Daten analysieren lassen. Das schließt die Lücke zwischen tiefem Excel-Wissen und der Möglichkeit, einfach die Antwort zu bekommen, die man braucht.

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Top-Präsentationstool: Microsoft PowerPoint

Kategorie: Grundlegende Produktivität

Ich habe PowerPoint in den 1990er-Jahren in der Schule gelernt, vor allem, um Cliparts einzufügen, und irgendwie ist es immer noch das Tool, mit dem rund um den Globus Unternehmensgeschichten erzählt werden. Canva hat sich das untere Marktsegment geholt (schnelle Präsentationen, Social-Media-Grafiken, alles, was nicht aussehen muss, als hätte es ein Berater gebaut), und designaffinere Teams nutzen Figma oder Keynote. In Unternehmensumgebungen hält sich PowerPoint aber, weil es überall ist, mit allem funktioniert und die Hürde, ein Produktivitätstool zu ersetzen, das bereits auf jedem Firmenlaptop installiert ist, enorm hoch liegt. Die Designer-KI-Tools von Microsoft haben die visuelle Qualität spürbar verbessert, was hilft.

Top-Kommunikationstool: Microsoft Teams

Kategorie: Kommunikation & Zusammenarbeit

Teams hat etwa sechsmal so viele Nutzer wie Slack. Diese Statistik wirkt unglaublich, bis man sich daran erinnert, dass jede große Organisation mit einem Microsoft-365-Abo es im Paket bekommt und IT-Abteilungen normalerweise nicht fragen, ob die Leute es bevorzugen. Teams funktioniert gut genug für große Organisationen, die Videocalls, Zusammenarbeit an Dokumenten und Chat an einem Ort brauchen, und dank der Copilot-Integration von Microsoft sind jetzt auch wirklich nützliche KI-Funktionen direkt eingebaut. Als kleineres Team greife ich persönlich weiterhin zu Slack, ertappe mich aber immer öfter dabei, mich als Gast bei Teams anzumelden, wenn Kunden oder Partner darauf bestehen (und ja, das Gast-Erlebnis ist immer noch verbesserungswürdig).

(Fast) Top-Kommunikationstool: Slack

Kategorie: Kommunikation & Zusammenarbeit

Für mich ist Slack die Nummer eins. Es hat das, was IRC-Chatrooms ausmachte, ins Büro geholt, und zwar so, dass es sich richtig anfühlte: schnell, informell, durchsuchbar und wirklich dafür gebaut, wie Menschen miteinander reden, wenn sie eng zusammenarbeiten. Salesforce hat Slack 2021 übernommen, und die Jahre danach waren ein interessantes Lehrstück darüber, wie Enterprise-Software ein Produkt absorbiert, das sich gerade dadurch definierte, das Gegenteil von Enterprise-Software zu sein. Die KI-Funktionen werden besser, und das Ökosystem an Integrationen ist nach wie vor hervorragend. Für Teams, die ihre Tools selbst wählen, statt sie vorgeschrieben zu bekommen, ist Slack weiterhin der Standard.

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Top-Projektmanagement-Tool: JIRA

Kategorie: Kommunikation & Zusammenarbeit

Jira bleibt das Projektmanagement-Tool, über das sich alle beschweren und das niemand ersetzt. 2002 als einfacher Issue-Tracker gestartet, ist es inzwischen so groß geworden, dass es einen eigenen Onboarding-Prozess braucht. Neuere Tools wie Linear haben bei entwicklerorientierten Teams, die etwas Schnelleres und Aufgeräumteres wollen, deutlich Marktanteile gewonnen, und Notion hat Jira beim leichtgewichtigen Projekt-Tracking Boden abgenommen. In großen Engineering-Organisationen mit etablierten Workflows, Compliance-Anforderungen oder Abhängigkeit von der Atlassian-Suite ist Jira jedoch fest verankert. Die KI-Funktionen von Atlassian (Atlassian Intelligence) machen es allmählich leichter, sich durch große Backlogs zu bewegen und Issues zu schreiben, was ein Argument fürs Bleiben liefert.

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Beliebteste Programmiersprache: Python

Kategorie: Entwicklung & Engineering

Python führt seit Jahren die meisten Rankings der beliebtesten Programmiersprachen an, und das KI-Zeitalter hat diese Stellung noch weiter gefestigt. Die meisten KI- und Machine-Learning-Frameworks sind Python-nativ (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn), und weil die Sprache so gut lesbar ist, greifen Data Scientists, ML Engineers und Backend-Entwickler, die an KI-nahen Systemen arbeiten, ganz selbstverständlich zu ihr. Fast schon ironisch: Python ist inzwischen auch die Sprache, die am ehesten von KI-Agenten geschrieben wird, und die liefern darin tendenziell zuverlässiger korrekten Code als in manchen Alternativen. Wer 2026 nur eine einzige Programmiersprache beherrschen will, liegt mit Python nach wie vor richtig.

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Top-Software für visuelle Effekte: Adobe After Effects

Kategorie: Kreation & Design

After Effects ist nach wie vor das vielseitigste Tool für Motion Graphics und visuelle Effekte, und obwohl es im Umfeld immer lauter wird, ist bislang kein ernsthafter Herausforderer aufgetaucht. KI-generierte Videos aus Tools wie Sora, Runway und Kling leisten inzwischen Dinge, für die man früher fundierte After-Effects-Kenntnisse brauchte, was spannend zu beobachten ist. Für Teams, die markenbezogene Motion-Inhalte, Broadcast-Grafiken oder komplexes Compositing produzieren, bleibt After Effects jedoch der professionelle Standard. Adobes eigene KI-Tools (darunter Neural Filters und Content-Aware Fill) haben die manuellen Teile des Workflows beschleunigt.

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Die neue Ebene: KI-Agenten und ergänzende Tools (2026)

Als wir diese Liste zum ersten Mal zusammengestellt haben, gab es diesen Teil noch nicht in nennenswerter Form. Die folgenden Tools tauchen auf MuchSkills noch nicht in großer Zahl auf (Kompetenzangaben hinken der tatsächlichen Nutzung eines Tools meist ein bis zwei Jahre hinterher), doch sie sind 2026 eindeutig fester Bestandteil davon, wie moderne Softwareentwicklung in der Praxis abläuft. Wer mit Entwicklern spricht, die am Ball sind, hört die meisten dieser Namen im selben Gespräch.

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Claude Code: KI-Coding-Agent

Kategorie: KI & Automatisierung

Claude Code ist das agentische Coding-Tool von Anthropic. Es läuft in Ihrem Terminal, liest Ihre Codebasis, bearbeitet Dateien, führt Befehle aus und lässt sich über MCP (Model Context Protocol) in Ihre Entwicklungstools integrieren. Der entscheidende Unterschied zu früheren KI-Coding-Assistenten: Claude Code schlägt nicht nur Code vor, sondern führt Aufgaben im gesamten Projekt aus. Sie können es anweisen, ein Feature zu bauen, einen Bug über mehrere Dateien hinweg zu beheben, Tests zu schreiben, einen PR zu reviewen oder ein Datenbankschema zu migrieren, und es arbeitet die Aufgabe ab, wie es ein Entwickler tun würde. Anfang 2026 kam Multi-Agent-Unterstützung hinzu, mit der sich parallele Agenten starten lassen, die gleichzeitig an verschiedenen Teilen einer Aufgabe arbeiten. Über das Dateiformat CLAUDE.md können Teams Projektkontext, Standards und Präferenzen sitzungsübergreifend teilen. Teams, die die Modelle von Anthropic bereits per API nutzen, können Claude Code direkt mit diesen Zugangsdaten verwenden.

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Cursor: KI-native IDE

Kategorie: Entwicklung & Engineering

Cursor ist ein Fork von VS Code, bei dem KI fest im Kern verankert ist, statt als Plugin aufgesetzt zu sein. Der Chat mit Kenntnis der gesamten Codebasis (also die Möglichkeit, Fragen zum ganzen Projekt zu stellen, nicht nur zur gerade geöffneten Datei) und die Bearbeitung mehrerer Dateien auf einmal haben Cursor für einen beträchtlichen Teil der professionellen Entwickler, die täglich KI-Coding-Tools nutzen, zur bevorzugten IDE gemacht. Anysphere, das Unternehmen hinter Cursor, erreichte Mitte 2025 Berichten zufolge eine Bewertung von 9,9 Milliarden US-Dollar, was zeigt, wohin der Markt diese Kategorie steuern sieht. Die Konkurrenz ist real (Windsurf von Codeium holt auf, GitHub Copilot wird stetig besser, und Claude Code arbeitet direkt im Terminal), doch Cursor bleibt der Maßstab für KI-native Developer Experience.

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Supabase: Open-Source-Backend-Plattform

Kategorie: Infrastruktur & DevOps

Supabase hat sich von einer geschätzten Firebase-Alternative zu so etwas wie dem Standard-Backend der Vibe-Coding-Generation entwickelt, und die Zahlen sind atemberaubend: Die Bewertung stieg in zwölf Monaten von rund 765 Millionen auf 5 Milliarden US-Dollar, dazu kommen 4 Millionen Entwickler und 70 Mio. US-Dollar ARR bei einem Wachstum von 250 % gegenüber dem Vorjahr. Den Ausschlag gab, dass Supabase zu dem Backend wurde, das jeder KI-native App-Builder standardmäßig nutzt. Lovable ist direkt an Supabase angebunden. Bolt.new läuft auf Supabase. Figma Make, v0, Cursor und Claude Code sind alle damit integriert. Das Produkt selbst (Postgres-Datenbank, Authentifizierung, Echtzeit-Subscriptions, Edge Functions, Storage und inzwischen Vector Buckets für KI-Apps) ist wirklich hervorragend, und die Developer Experience ist wohl die beste in ihrer Kategorie. Wenn Sie 2026 etwas bauen, das ein Backend braucht, und nicht gerade in Konzerndimensionen arbeiten, ist Supabase wahrscheinlich Ihr Ausgangspunkt.

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Vercel: Frontend-Cloud & Deployment-Plattform

Kategorie: Infrastruktur & DevOps

Vercel ist zur Standard-Deployment-Plattform für Next.js-Projekte geworden (was naheliegt, da Vercel Next.js entwickelt hat), und das Edge-Netzwerk, die Serverless Functions und das Deployment ohne Konfiguration haben Vercel zum Standard für Frontend-Teams gemacht, die schnell ausliefern wollen, ohne sich um Infrastruktur zu kümmern. Das Tool v0 (der KI-gestützte UI-Generator von Vercel, der React/Tailwind-Komponenten erzeugt, die sich sofort deployen lassen) fügt sich nahtlos in denselben Workflow ein: in v0 designen, auf Vercel deployen, mit Supabase oder einem anderen Backend verbinden. Das ist ein schmaler, aber exzellenter Stack für moderne Webentwicklung, und Vercel hat es geschickt angestellt, dass sich die einzelnen Bausteine gegenseitig stärken.

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Replit: Cloud-Entwicklungsumgebung

Kategorie: Entwicklung & Engineering

Replit nimmt eine interessante Position ein: Es ist die umfassendste All-in-one-Entwicklungsumgebung in der Cloud (programmieren, ausführen, deployen, zusammenarbeiten, alles im Browser) und zugleich das Tool, das am stärksten damit verbunden wird, Programmieren für Menschen zugänglich zu machen, die sich bisher nicht zugetraut hätten, Software zu bauen. Replit Agent 3 kann Projekte anhand einer Beschreibung in natürlicher Sprache von Anfang bis Ende planen, programmieren und verfeinern, und die Plattform bringt Hosting, Datenbanken und Authentifizierung gleich mit, sodass extern nichts eingerichtet werden muss. Zum Lernen, für Prototypen und für erste Versionen ist Replit kaum zu schlagen. Für ernsthafte Engineering-Arbeit im Produktionsmaßstab steigen die meisten Teams irgendwann auf spezialisiertere Tools um, aber oft ist Replit der Ort, an dem eine Idee zum ersten Mal Wirklichkeit wurde.

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v0 by Vercel: KI-UI-Generator

Kategorie: Web- & Plattformtechnologien

v0 ist Vercels Antwort auf den KI-zu-Code-Workflow, und es ist gezielt in einer Sache gut: produktionsreife React-Komponenten mit Tailwind und shadcn/ui zu generieren, die sich direkt in ein Next.js-Projekt einfügen lassen. Es will keine kompletten Anwendungen bauen (das ist eher das Terrain von Lovable oder Bolt) und ist auch kein universeller Coding-Assistent. Es ist ein Komponentengenerator mit einem hervorragenden Gespür für modernes UI-Design. Für Frontend-Entwickler, die im React/Next.js-Ökosystem arbeiten und bei der UI schnell vorankommen müssen, ohne jede Komponente von Grund auf zu schreiben, ist die Qualität der Ergebnisse von v0 durchweg besser als bei anderen Tools dieser Kategorie. Die enge Vercel-Integration ist eine Stärke, wenn Sie diesen Stack bereits nutzen, und eine Einschränkung, wenn nicht.

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Lovable: KI-App-Builder für Full-Stack-Anwendungen

Kategorie: Web- & Plattformtechnologien

Lovable ist in acht Monaten von 0 auf 100 Mio. US-Dollar ARR gewachsen, eine Zahl, bei der man zweimal hinschaut. Es ist ein KI-nativer Full-Stack-Builder, der sich vor allem an Nicht-Entwickler richtet (oder an Entwickler, die extrem schnell Prototypen bauen wollen): Sie beschreiben Ihre App, Lovable generiert eine ausgefeilte UI und bindet ein Supabase-Backend an, und schon läuft etwas, das wie ein echtes Produkt aussieht und funktioniert. Die visuelle Qualität der Ergebnisse ist wirklich gut, weshalb Lovable zum Tool der Wahl für Gründer geworden ist, die Investoren Demos zeigen oder Ideen mit Nutzern testen, bevor sie sich auf eine richtige Entwicklung festlegen. Lovable Cloud (der hauseigene Backend-Dienst) startete 2025 und verringert bei einfacheren Anwendungsfällen die Abhängigkeit von Supabase etwas.

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Windsurf: IDE mit KI-Agenten

Kategorie: Entwicklung & Engineering

Windsurf (von Codeium) tritt als erste agentische IDE an. Die Funktion Cascade behält über eine mehrstufige Bearbeitungssitzung hinweg den Kontext der gesamten Codebasis im Blick und hat Windsurf eine beachtliche Anhängerschaft unter Entwicklern beschert, denen der Ansatz von Cursor zu zurückhaltend ist. 2025 übernahm OpenAI Codeium, ein Schritt, der zeigt, wie wertvoll man das Produkt einschätzte und wie ernst die großen KI-Labs den Markt für Entwicklertools nehmen. Für Teams, die in großen, komplexen Codebasen arbeiten, in denen Kontext alles ist, hebt sich Windsurf mit seinem Ansatz tatsächlich ab.

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EXTRA: Die vollständige Liste der beliebtesten Software und technischen Tools 2026

Die Basisliste hat sich nicht dramatisch verändert (Klassiker sind nicht ohne Grund Klassiker), doch bei den Neuzugängen handelt es sich zunehmend um KI-native Tools, die es vor ein paar Jahren noch nicht gab oder die kaum verbreitet waren.

1. Python (Programmierung): Das Rückgrat von KI, Data Science und Backend-Entwicklung. Nach wie vor die Sprache, die die meisten als erste lernen und mit der die meisten ML Engineers täglich arbeiten.
2. Microsoft Office Excel (Produktivität): Für anspruchsvolle Finanz- und Datenarbeit weiterhin unersetzlich. Durch die Copilot-Integration ist es zugänglicher geworden, ohne an Tiefe zu verlieren.
3. JavaScript (Programmierung): Die Sprache des Webs, nach wie vor grundlegend fürs Frontend und zunehmend auch fürs Backend (Node.js) und für KI-Tooling.
4. JIRA (Zusammenarbeit): Fest verankert in Engineering-Organisationen, bekommt nach und nach KI-Funktionen und ist nach wie vor das Tool, über das alle schimpfen und das trotzdem niemand ablöst.
5. Git (Programmierung): An der Versionskontrolle hat sich nichts geändert; alles andere baut darauf auf.
6. TypeScript (Programmierung): Hat reines JavaScript bei den meisten professionellen Frontend- und Node.js-Projekten überholt, vor allem wegen Typsicherheit und IDE-Unterstützung. Das meiste, was KI an JavaScript erzeugt, ist inzwischen TypeScript.
7. React (Programmierung): Nach wie vor das dominierende UI-Framework, besonders zusammen mit dem Next.js-Ökosystem. Mit React 19 sind Server Components im Mainstream angekommen.
8. Docker (DevOps): Containerisierung gehört für Backend- und DevOps-Engineers inzwischen zum Grundwissen. Kubernetes bildet die Orchestrierungsschicht darüber.
9. GitHub (Zusammenarbeit/Programmierung): Die zentrale Anlaufstelle für Open Source und gemeinsame Entwicklung, jetzt mit integriertem Copilot und immer wichtiger für den KI-Coding-Workflow.
10. Visual Studio Code (Programmierung): Nach wie vor der dominierende Code-Editor, allerdings gewinnt Cursor (ein VS-Code-Fork) bei KI-affinen Entwicklern deutlich Marktanteile.
11. Figma (Design): Führend bei UI/UX, jetzt mit KI-Funktionen und Figma Make, die den Weg vom Design zum Code verändern.
12. PostgreSQL (Programmierung): Die bevorzugte relationale Datenbank, vor allem über Supabase. Seit Supabase Postgres so zugänglich gemacht hat, ist die Zahl neuer Projekte darauf deutlich gestiegen.
13. Kubernetes (DevOps): Container-Orchestrierung im großen Maßstab. Pflichtwissen für erfahrene DevOps- und Platform-Engineers.
14. Node.js (Programmierung): Serverseitige JavaScript-Laufzeitumgebung, weit verbreitet für Backend-APIs und Tooling.
15. Terraform (DevOps): Infrastructure as Code, heute häufig mit KI-Unterstützung geschrieben und verwaltet.
16. ChatGPT / OpenAI API (KI & Automatisierung): Sowohl als Tool für Endnutzer als auch als API, auf der Entwickler eigene Lösungen aufbauen.
17. Claude / Anthropic API (KI & Automatisierung): Immer häufiger das Modell der Wahl für komplexes Reasoning, Coding-Aufgaben und Arbeit mit langem Kontext.
18. Cursor (KI-Entwicklung): Die führende KI-native IDE. Das am schnellsten wachsende Entwicklertool seit Langem.
19. Supabase (Backend-Plattform): Das Standard-Backend für moderne Apps, vor allem für KI-generierte.
20. Vercel (Infrastruktur): Die Standard-Deployment-Plattform für Next.js und moderne Frontend-Teams.
21. GitHub Copilot (KI-Entwicklung): Der etablierte KI-Coding-Assistent, integriert in VS Code und JetBrains. Hat sich 2024 bis 2025 deutlich verbessert.
22. Slack (Zusammenarbeit): Nach wie vor das bevorzugte Kommunikationstool für Teams, die ihren Stack selbst wählen.
23. Notion (Produktivität): In kleinen und mittelgroßen Teams inzwischen der Standard für Wissensmanagement, interne Wikis und einfaches Projekt-Tracking.
24. Next.js (Programmierung): Das dominierende React-Framework, gepflegt von Vercel. App Router, Server Components und das Vercel-Ökosystem machen es zur ersten Wahl für produktive Web-Apps.
25. Tailwind CSS (Programmierung): Das Utility-First-CSS-Framework, das sich in der modernen Webentwicklung als Standard fürs Styling durchgesetzt hat, besonders bei KI-generiertem Code.
26. SQL (Programmierung): Nach wie vor unverzichtbar. Durch das Wachstum von Supabase hat eine neue Generation von Entwicklern wieder mit SQL zu tun, die früher vielleicht einen Bogen darum gemacht hätte.
27. AWS (Infrastruktur): Nach wie vor die dominierende Cloud-Plattform, auch wenn Azure und GCP im Enterprise-Segment deutlich Anteile gewonnen haben.
28. Miro (Zusammenarbeit): Das Online-Whiteboard, das sich als Standard für Remote-Workshops, Architekturdiagramme und strategische Planungsrunden etabliert hat.
29. Adobe Photoshop (Design): Nach wie vor der Profistandard für Fotobearbeitung und Rastergrafik, dessen Möglichkeiten KI-Funktionen noch erweitern.
30. Microsoft Teams (Zusammenarbeit): Gemessen an der Verbreitung der Standard in Unternehmen. KI-gestützte Funktionen machen es nützlicher.