Perl, eine der ältesten und vielseitigsten Programmiersprachen, hat im Laufe der Jahre einen ambivalenten Ruf erlangt. Viele Entwickler beschrieben Perl lange Zeit als „Write Once, Read Never“ – also als eine Sprache, die zwar schnell zu schreiben, aber schwer wiederzuverstehen ist. Trotz dieser Kritikpunkte blieb Perl äußerst präsent in der IT-Landschaft. Es ist auf vielen Systemen, insbesondere Linux-Distributionen wie Debian, standardmäßig installiert und wird auch als bevorzugte nicht-shellbasierte Skriptsprache auf OpenBSD eingesetzt. Diese fast universelle Verbreitung und die erstaunliche Langlebigkeit machen Perl zu einer einzigartigen Programmiersprache, deren Potenzial durch den Aufstieg großer Sprachmodelle neu entdeckt wird.
Große Sprachmodelle oder LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT, Gemini oder Claude können Perl-Code nicht nur verstehen und erklären, sondern auch qualitativ hochwertigen Code generieren. Dies revolutioniert den Umgang mit Perl, weshalb die Sprache heute wieder mehr Beachtung verdient. Ein entscheidender Vorteil der Integration von LLMs ist die Überwindung der bisherigen Barrieren, die viele Entwickler von Perl fernhielten. Das Verständnis von Perl-Code, insbesondere wenn er komplex oder schlecht kommentiert ist, fiel vielen schwer – genau das machte die Sprache vorher sehr unattraktiv. Durch natürliche Sprachverarbeitung können LLMs Perl-Code leicht in gut verständlichen Text übersetzen und neue Skripte auf Anfrage erstellen.
Damit wird der berüchtigte Nachteil „Write Once, Read Never“ erheblich gemildert. Die Möglichkeit, Code zu analysieren, zu verbessern oder zu dokumentieren, ohne Expertenwissen zu besitzen, führt dazu, dass mehr IT-Profis Perl in ihre Werkzeuge zurückholen. Systemadministratoren können etwa alltägliche Automatisierungsaufgaben effizienter erledigen. Auch wenn viele heute meist auf Shell-Skripte oder moderne Programmiersprachen zurückgreifen, zeigt Perl durch diese Automatisierungstiefe seine Stärken. Perl 5, dessen erste große Version bereits 1994 veröffentlicht wurde, demonstriert beeindruckende Stabilität und Portabilität.
Dies macht es auf verschiedenen Unices universell einsetzbar. Im Vergleich zu Shell-Skripten, die sich auf diverse Shell-Varianten verlassen, sorgt eine Perl-Installation für eine konsistente Ausführungsumgebung. Gerade in heterogenen Umgebungen ist dieser Vorteil unverzichtbar. Heute gilt Perl zwar nicht mehr als erste Wahl für neue Projekte, dennoch ist die Sprache wegen der riesigen Bestände an Legacy-Code und bewährten Werkzeugen nicht wegzudenken. Mit einem modernen Ansatz, unterstützt durch LLMs, ist ein neues Kapitel für Perl aufgeschlagen.
Es ermöglicht sowohl die Wiederverwendung von bewährten Werkzeugen als auch deren Erweiterung durch neue Funktionen. Für Anfänger und erfahrene Programmierer gleichermaßen ergibt sich so eine Chance, Perl schnell zu erlernen und produktiv einzusetzen. Die Tatsache, dass Perl vielerorts vorinstalliert ist, erspart zusätzliche Installations- und Konfigurationsaufwände. Dieser Aspekt ist gerade in professionellen Umgebungen ein Pluspunkt, der oft übersehen wird. Perl eignet sich hervorragend dazu, kurze Skripte zu verfassen, die administrative Aufgaben automatisieren, Logdateien verarbeiten oder Systeminformationen auslesen.
Die Integration von LLMs erleichtert es, solche Programme selbst zu erstellen oder zu modifizieren, ohne tief gehendes Wissen über Perl’s Syntax zu besitzen. Für viele dürfte dadurch die Hemmschwelle fallen, Perl als Werkzeug neu zu entdecken. Neben der Automatisierung öffnet die Kombination aus Perl und LLMs den Blick auf erweiterte Anwendungsfelder. Die Fähigkeit, komplexe Textmanipulationen mit Perl durchzuführen – wie reguläre Ausdrücke und Textparsing – kann durch KI schneller verstanden und angewandt werden. Die KI fungiert dabei als intelligenter Assistent, der Vorschläge zum Code gibt oder Fehler erklärt.
Dies eröffnet nicht nur praktische Vorteile, sondern auch Lerneffekte beim Programmieren. Durch das Feedback der KI können Entwickler ihren Stil verbessern und idiomatischen Perl-Code schreiben. In der Praxis führt dies oft zu kompakteren, besser wartbaren Skripten. Interessant ist auch die Perspektive, dass der bisherige Ruf von Perl als „schwer erlernbar“ mit der Hilfe von LLMs einem Paradigmenwechsel unterliegt. Statt aufwendig Dokumentationen oder Tutorials zu lesen, können User durch natürlichsprachliche Anfragen direkt Antworten oder even komplette Beispiele erhalten und diese schnell an eigene Bedürfnisse anpassen.
Eine technische Sprachbarriere wird somit deutlich gesenkt. Damit profitiert nicht nur die Perl-Community, sondern auch Unternehmen, die noch umfangreiche Perl-Bestände pflegen müssen. Die Wartbarkeit und Weiterentwicklung von Perl-Code wird effizienter. Langfristig kann dies dazu führen, dass Perl in IT-Umgebungen seine Relevanz als bewährte Skriptsprache erhält oder sogar ausbaut. Interessanterweise ist Perl nach wie vor eine der wenigen Programmiersprachen, die seit Jahrzehnten stabil auf nahezu allen UNIX-ähnlichen Systemen verfügbar ist.
Dagegen ändern sich Werkzeuge wie Bash, Zsh oder Fish schneller und variieren sogar von System zu System. Dies vermittelt Perl einen Vertrauensvorsprung, der in Kombination mit Hilfe intelligenter Sprachmodelle ein starkes Argument bildet, Perl bei neuen Projekten oder im Betrieb gezielt einzusetzen. Neben der pragmatischen Nutzung zeigt sich in der Praxis auch ein kultureller Wandel. Perl wird durch die neue KI-basierte Unterstützung nicht mehr nur als Insidertool gesehen, sondern findet als Brücke zwischen traditioneller Systemadministration und moderner Softwareentwicklung neue Anhänger. Dies sorgt für eine Verjüngung der Community und die Entstehung neuer kostenloser Ressourcen und Tools, die von der Interaktion zwischen Mensch und Maschine profitieren.
Dabei ist die Rolle großer Sprachmodelle nicht auf Perl beschränkt, sondern umfasst ebenso viele ältere Sprachen, die früher aus der Mode geraten sind. Doch Perl profitiert besonders von der Kombination aus seiner universellen Verfügbarkeit, stabilen Syntax und der Möglichkeit der AI-gestützten Erweiterung. Auf lange Sicht könnte dies ein Modell für die Wiederentdeckung weiterer Programmiersprachen bieten. Die Verwendung von LLMs in der Programmierpraxis ist dabei nicht nur Werkzeug-Ersatz, sondern auch Innovationsmotor. LLMs liefern neue Ideen, helfen bei der Fehlersuche und verbessern mitunter die Codequalität.
