开发者愿意但谨慎使用AI：2025年开发者调查结果出炉

无需隐瞒重点：更多开发者正在使用AI工具，但他们对这些工具的信任度正在下降。Stack Overflow开发者调查包含了来自全球49,000多名开发者关于技术、工具、社区、职业等方面的新见解，我们迫切希望分享今年数据的对比情况。

无需隐瞒重点：虽然AI工具的采用率持续上升，但开发者对其输出结果的信任度却在下降。

AI对开发者生态系统的影响在本调查中无处不在，从开发者正在使用和希望使用的编程语言，到AI对开发者今年使用工具的影响，以及对社区平台和内容的偏好。

基础出现裂痕：更多开发者使用AI

信任但需验证？开发者感到沮丧，今年的结果表明代码的未来关乎信任，而不仅仅是工具。AI工具的采用率持续攀升，目前80%的开发者在其工作流程中使用它们。

然而，这种广泛使用并未转化为信心。事实上，对AI准确性的信任从往年的40%下降到今年的仅29%。我们还看到对AI的积极好感度从72%逐年下降到60%。这种转变的原因可以在相关数据中找到：

• 45%的受访者表示最大的挫折是处理“几乎正确但不完全正确”的AI解决方案，这通常使调试更加耗时。
• 事实上，66%的开发者表示他们花费更多时间修复“几乎正确”的AI生成代码。
• 当代码变得复杂且风险很高时，开发者会转向人。压倒性的75%表示当他们不信任AI的答案时，仍然会向另一个人求助。
• 69%的开发者在过去一年中花费时间学习新的编码技术或新的编程语言；44%在AI赋能工具的帮助下学习，高于2024年的37%。
• 36%的开发者去年专门为AI学习编码；所有经验水平的开发者都开始投入时间进行AI编程。

AI代理的采用远未普及。我们询问AI代理革命是否到来，答案明确的“尚未”。虽然52%的开发者表示代理影响了他们完成工作的方式，但主要好处是个人生产力：69%同意他们看到了增长。当被问及“氛围编码”——从提示生成整个应用程序——近72%表示这不是他们专业工作的一部分，另外5%坚决不参与氛围编码。这与大多数开发者（64%）不认为AI对其工作构成威胁的事实一致，但他们对此的信心比去年有所下降（当时68%认为AI不是威胁）。

社区比以往任何时候都更重要

在AI生成答案的时代，对真实人际联系的需求从未如此明显。我们首次询问了社区平台，结果显示开发者依赖一系列资源，Stack Overflow（84%）、GitHub（67%）和YouTube（61%）领先。

这验证了我们的愿景，即通过在任何开发者工作的地方提供可信、人工验证的知识，成为世界上最重要的技术专家来源。数据显示对此有明确需求：

• 35%的开发者使用6-10种不同的工具来完成工作，突显了无缝集成的需求。
• 当开发者访问Stack Overflow时，他们的首要活动是阅读评论，显示出对人与人之间背景的浓厚兴趣。这就是为什么我们投资于创造更多方式培养社区和推动学习的功能。
• Stack Overflow有一个新兴角色：作为AI生成代码的人工验证真相来源。约35%的开发者报告他们访问Stack Overflow的部分原因是AI相关问题。

老狗新把戏：2025年技术趋势见解

今年以技术为重点的问题进行了重大升级，但关于编程语言、操作系统以及开发者如何学习编码的标准问题保持不变。今年的新问题包括LLM模型、代理AI工具和AI的主要挫折。从传统领域，我们看到AI在几个关键领域的影响：

• 越来越受欢迎的编程语言也以AI兼容性著称：Python使用率上升7个百分点，其次是Rust和Go（+2个百分点），所有这些现在都用于AI开发和基础设施。
• Android是29%开发者个人使用的首选操作系统。自去年以来增加了11个百分点，首次在调查中将Android个人使用率提升到Ubuntu之上。虽然这可能与AI没有直接关系，但Android以拥有更开放源代码的平台而闻名，可能允许开发者灵活调整在此操作系统上使用的AI数量和类型。
• 过去一年学习编码的开发者继续比其他资源更多地使用技术文档（68%），并且比去年更多地使用AI工具（44%）。

今年提出的新问题揭示了在AI领域找到利基的技术：

• 在AI代理数据存储工具中，与自2017年以来我们询问开发者的数据库分开，受访者显示偏好Redis（43%）以及GitHub MCP服务器（43%）。虽然Redis自2017年以来一直作为数据库选项出现在调查中，但今年它作为AI代理数据存储的首选脱颖而出。
• 开发者正在调整他们现有的监控工具用于代理AI监控和可观察性，使用像Sentry（32%）和New Relic（13%）这样的工具，这两者都已经存在20多年。
• 今年我们首次询问了特定的LLM，而不是一般性地询问AI搜索和开发工具。我们看到OpenAI聊天模型仍然在开发者中保持最高使用率（81%）。Anthropic的Claude Sonnet模型更多被专业开发者使用（45%），而不是那些学习编码的人（30%）。
• 开发者不仅在学习编码；他们正在为AI学习编码：67%的开发者表示他们在工作场所或个人项目中为AI学习编码。

职业转变、满意度和真正重要的事情

调查揭示了一个大部分保持原样但不一定满意的开发者劳动力。46%的开发者“不寻找”新工作，但在那些在职的人中，总共75%形容自己“自满”或“工作不开心”。总体而言，快乐的开发者比去年增加（24%对20%）。

什么促成工作满意度？不仅仅是技术。首要驱动因素是“自主和信任”、“有竞争力的薪酬”和“解决现实世界问题”。这种对基础的关注也反映在开发者认可新技术的原因上。“质量声誉”和“健壮完整的API”排名远高于“AI集成”，后者排名倒数第二。信息很明确：开发者重视可靠、功能性强并能解决实际问题的工具，而不是那些仅仅追逐最新技术浪潮的工具。

开发者工资显示薪酬增加：今年，我们询问的20个角色的中位数薪酬有所增加，范围从5-29%相比去年报告的每个开发者角色的工资。

美国的工作满意度最高（29%），德国最低（19%）。我们从之前的分析中知道工作满意度与薪酬和工作灵活性相关。

工作中的自主和信任在快乐工作的原因中排名最高，但排名第二的有竞争力薪酬也经常排名第一。

美国的中位数工资高于其他国家的工资。例如，与德国相比，美国云基础设施工程师过去一年的中位数工资高出48%。

美国记录的远程工作者几乎是德国的两倍（45%对23%）。

开发者见解在此

今年的调查描绘了一个社区 navigating 新技术时代复杂性的画面。开发者准备通过关于信任、可靠性和人类专业知识持久价值的细致对话来回击企业AI。

下一代开发者工具、开发者是谁、他们在哪里工作以及他们在开发者社区中寻找什么都在此记录。这些数据作为一个关键提醒，技术的未来不仅将建立在强大工具上，还将建立在使用它们的可信社区上。