Mein Tech Stack 2026

Warum ich ueber meinen Tech Stack schreibe

Jedes Jahr im Fruehling mache ich eine Bestandsaufnahme. Welche Tools nutze ich taeglich? Was hat sich veraendert? Was habe ich abgestossen, was ist neu dazugekommen? Dieser Artikel ist meine Bestandsaufnahme fuer 2026, und ich hoffe, dass er fuer andere Entwickler nuetzlich ist, die ihren eigenen Stack hinterfragen.

Vorab ein Disclaimer: Es gibt keinen perfekten Tech Stack. Es gibt nur Stacks, die zu bestimmten Anforderungen passen. Mein Stack ist optimiert fuer einen Solo-Entwickler und kleines Team, der SaaS-Produkte baut, Cloud-Infrastruktur managt und viel mit KI arbeitet. Euer Kontext ist anders, und eure Entscheidungen sollten es auch sein.

Programmiersprachen

TypeScript / Node.js — Die Allzweckwaffe

TypeScript ist meine primaere Sprache fuer fast alles. Backend-Services, CLI-Tools, Infrastruktur-Scripts, Frontend-Logik. Die Entscheidung fuer TypeScript war nicht immer klar — ich komme aus der C#-Welt und habe lange damit gehadert. Aber die Produktivitaet, die ich mit TypeScript und dem npm-OEkosystem erreiche, ist einfach unschlagbar.

Was mich ueberzeugt hat: Ein einziges Typensystem fuer Frontend und Backend. Ich definiere meine API-Typen einmal und verwende sie ueberall. Kein Code-Generator, kein Mapping, keine Diskrepanzen. Dazu kommt das riesige OEkosystem an Bibliotheken und die Tatsache, dass praktisch jeder Entwickler JavaScript oder TypeScript lesen kann.

Fuer Backend-Services nutze ich Node.js mit Fastify oder Hono als Framework. Express war lange mein Standard, aber Fastify bietet bessere Performance und ein saubereres Plugin-System. Hono hat sich als mein Favorit fuer serverlose Funktionen etabliert — es ist leichtgewichtig, schnell und laeuft ueberall.

C# — Der Enterprise-Begleiter

C# ist nach wie vor Teil meines Stacks, aber seine Rolle hat sich veraendert. Ich setze es ein, wenn ich mit bestehenden .NET-Systemen arbeite oder wenn ein Kunde eine Microsoft-zentrierte Infrastruktur hat. Die Sprache selbst ist hervorragend — sie hat sich in den letzten Jahren fantastisch weiterentwickelt. Aber fuer neue Projekte greife ich fast immer zu TypeScript.

Python — Die KI-Bruecke

Python nutze ich primaer fuer KI/ML-Aufgaben. Nicht weil Python die beste Sprache ist, sondern weil das KI-OEkosystem zu 90% in Python lebt. Wenn ich mit LangChain, Transformers oder anderen ML-Bibliotheken arbeite, ist Python die logische Wahl. Fuer alles andere vermeide ich es — das Typ-System ist mir zu schwach und das Dependency-Management ist nach wie vor ein Alptraum.

Cloud-Plattformen

Hetzner Cloud — Fuer eigene Produkte

Alle meine eigenen Produkte und Projekte — Atoo Studio, SiteHorse.ai, der IT-Trail SaaS Stack, Network Tools — laufen auf Hetzner Cloud in Deutschland. Die Gruende: exzellentes Preis-Leistungs-Verhaeltnis, Rechenzentren in Deutschland (DSGVO-konform), schnelle Anbindung in Europa, und eine unkomplizierte API. Fuer europaeische SaaS-Projekte gibt es kaum eine bessere Wahl. Daten bleiben in Deutschland, die Latenz ist niedrig, und die Kosten sind ein Bruchteil der Hyperscaler.

AWS — Fuer Kundenprojekte

AWS kenne ich aus ueber einem Jahrzehnt Kundenprojekte. EC2, ECS, Lambda, DynamoDB, S3, CloudFront, SQS/SNS — ich habe mit allem gearbeitet. Wenn Kunden eine AWS-Infrastruktur haben oder brauchen, bin ich zu Hause. Aber fuer meine eigenen Produkte waehle ich bewusst Hetzner: weniger Komplexitaet, bessere Preise, Daten in Europa.

Azure — Wenn der Kunde es will

Azure nutze ich, wenn Kunden eine Microsoft-zentrierte Infrastruktur haben. Das passiert regelmaessig, besonders in Oesterreich, wo Microsoft im Enterprise-Bereich stark vertreten ist.

Entwicklungsumgebungen

Atoo Studio — Mein eigenes Kind

Natuerlich nutze ich Atoo Studio. Nicht nur, weil ich es gebaut habe, sondern weil es fuer meinen Workflow optimiert ist. Wenn ich mit KI-Agenten arbeite — und das tue ich taeglich — ist die integrierte Umgebung aus Editor, Terminal, Browser-Preview und Agenten-Interface genau das, was ich brauche.

VS Code — Der Klassiker

Fuer schnelle Edits, Konfigurationsarbeiten oder wenn ich offline arbeite, greife ich nach wie vor zu VS Code. Es ist schnell, zuverlaessig und das Plugin-OEkosystem ist unschlagbar. Meine wichtigsten Extensions: ESLint, Prettier, GitLens und Docker.

KI-Tools

Claude — Mein Hauptpartner

Claude von Anthropic ist mein primaerer KI-Assistent. Die Kombination aus starkem Reasoning, grossem Kontextfenster und zuverlaessigem Code-Output macht es fuer mich zum besten Tool auf dem Markt. Ich nutze Claude sowohl ueber die API in Atoo Studio als auch ueber Claude Code im Terminal.

GPT-4 — Die Zweitmeinung

OpenAIs GPT-4 nutze ich regelmaessig als Zweitmeinung. Wenn Claude bei einer Aufgabe nicht weiterkommt oder ich eine alternative Perspektive will, frage ich GPT-4. Jedes Modell hat seine Staerken, und die Kombination aus beiden gibt mir oft die besten Ergebnisse.

Infrastruktur und DevOps

Docker — Ueberall

Docker ist die Grundlage fast aller meiner Deployments. Jeder Service, den ich baue, laeuft in einem Container. Die Reproduzierbarkeit und Portabilitaet, die Docker bietet, ist durch nichts zu ersetzen.

Terraform — Infrastructure as Code

Terraform ist mein Tool fuer Infrastructure as Code. Ich habe auch CDK und Pulumi ausprobiert, aber Terraform bleibt mein Favorit. Die deklarative Syntax, der State-Management-Ansatz und die breite Provider-Unterstuetzung sind ueberzeugend. Meine Hetzner- und Kundeninfrastruktur ist in Terraform definiert.

GitHub Actions — CI/CD

Fuer CI/CD nutze ich GitHub Actions. Nicht weil es das maechtigste Tool ist — das waere wahrscheinlich Jenkins oder GitLab CI — sondern weil die Integration mit GitHub nahtlos ist und ich sowieso alle meine Repositories dort habe. Fuer einfache bis mittelkomplexe Pipelines ist es perfekt.

Frontend

Astro — Fuer statische Seiten

Astro ist meine erste Wahl fuer statische Websites und Content-getriebene Seiten. Diese Website hier laeuft auf Astro. Die Island-Architektur, die Performance und die Flexibilitaet bei der Wahl des UI-Frameworks sind ueberzeugend.

React — Wenn es dynamisch wird

Fuer komplexe, interaktive Anwendungen greife ich zu React. Ja, es gibt Alternativen — Svelte, Vue, Solid. Aber React hat das groesste OEkosystem, die meisten Entwickler kennen es, und fuer meine Zwecke ist es mehr als ausreichend. Ich nutze es zusammen mit Next.js oder als Teil einer Astro-Seite.

Datenbanken

PostgreSQL — Die Eier legende Wollmilchsau

PostgreSQL ist meine Standard-Datenbank fuer alles, was relational ist. Und ehrlich gesagt: Fuer die meisten Anwendungen ist PostgreSQL alles, was man braucht. JSON-Support, Full-Text-Search, Erweiterbarkeit — diese Datenbank kann praktisch alles.

DynamoDB — Fuer spezifische Anwendungsfaelle

DynamoDB nutze ich, wenn ich extrem schnelle Lese-Zugriffe mit vorhersagbarer Latenz brauche oder wenn das Datenmodell gut auf Key-Value-Zugriffe passt. Es ist kein Ersatz fuer PostgreSQL, sondern eine Ergaenzung fuer spezifische Anforderungen.

Zusammenfassung

Mein Stack 2026 ist pragmatisch, nicht dogmatisch. Ich waehle Tools, die mich produktiv machen, nicht die, die gerade im Trend liegen. Die groesste Veraenderung gegenueber den Vorjahren sind die KI-Tools — sie sind von einer Spielerei zu einem zentralen Bestandteil meines Workflows geworden. Und ich erwarte, dass sich das in den naechsten Jahren noch verstaerken wird.