背景

我们发现StackOverflow 2025年的开发者调查很有意思，可以有多个维度可以说明一些状态。

虽然不是中国国内的数据，但一些调查仍对我们开发者有用。

以下是另一组数据：

2025年，84% 的软件工程师使用或计划使用 AI 工具，这个高于 2024 年的 76%。

以上是对Stack Overflow 2025 开发者调查中的一个有意思的见解。

还有其他一些有趣的见解包括如下：

• 对人工智能准确性的信任度下降。有 46% 的工程师现在不信任人工智能的输出，要知道，2024 年这一比例为 31%。

• 经验丰富的工程师最为持怀疑态度。只有约 2.5% 的人高度信任人工智能，而 20.7% 的人非常不信任人工智能，而 2024 年这一比例为 8.3%。

• AI 生成的代码缺乏上下文或项目特定的细微差别 ，45% 的软件工程师这样报告称，而2024 年这一比例为 39%。

我们详细回顾了2024 年和2025 年的Stack Overflow 开发者调查，并在本文中分享了对其中最有趣的部分。

让我们现在开始。

来自 177 个国家的超过 4.9 万名受访者

第一个有趣的发现是 2024 年与 2025 年参与调查的人数存在偏差。

2024 年，这一数字为 65k+，而 2025 年，这一数字为 49k+，这很有趣，因为我们一直在猜测 Stack Overflow 的使用量会下降，而这再次表明情况确实如此。

我周五发了这篇文章，很好奇现在还有多少人在使用 Stack Overflow。我个人今年几乎没怎么用过。如果你还在用，请在评论区留言告诉我。

1. 受访者概况

1.1 编码

76% 是专业工程师，15% 是即将成为工程师或即将成为工程师的人员。这些信息很重要，它能帮助我们解读调查结果。

1.2 所在国家

毫无疑问，因为它是科技原创的国家，美国这个国家的软件业在世界最为突出，其软件开发人员也比 2024 年增长了 1.5%，而英国、法国和德国等地区则略有下降。

1.3 年龄

60％的软件工程师年龄在 25 岁至 44 岁之间。

另一个有趣的数据观察是，18-24 岁工程师的数量减少了 3％，而 55-65 岁工程师的数量却增加了 1.3％。

给我现在的直觉是，18-24 岁年龄段的工程师不再那么频繁地使用 Stack Overflow了，当他们遇到困难时主要使用 AI 来完成工作。

1.4 教育

有趣的是，从2024年到2025年，学士学位的获得者人数增加1.1%，硕士学位的获得者人数也将增加0.6%。

看来完成传统教育的人数仍在增长，但我很好奇未来几年这种情况是否会持续下去，或者我们会看到更多自学成才的软件工程师。

1.5 行业

软件开发行业正在盛行，在这欧洲北美毫不奇怪，然后是互联网、电信+，我们很高兴看到金融科技也占据了高位。

2. 技术

1.1 编程、脚本和标记语言

最有趣的是 Python 的增长，它比 2024 年增长了 7%。

是的，原因便是人工智能的普及度增加，因为 Python 是人工智能开发的首选，也是数据科学、数据工程的首选，而且很多人也将其用作后端开发的选项。

SQL 的流行度持续上升，较 2024 年增长 7.5%。当然，JavaScript 和 TypeScript 也是非常流行的语言。

因此，基于这些数据，也在我看来，2025 年最值得学习的编程语言是用于前端开发的 JavaScript/TypeScript，然后是用于后端/AI、机器学习/数据相关的 Python，当然，SQL 是一种绝对值得学习的重要语言。

有了它，你就拥有了全面的知识，可以在许多不同的情况下运用它们。

非常值得一提的是，Rust较 2024 年增长 2%；Go增长了 3%，它获得了更大的关注；PHP 获得了更多的关注，令人惊讶的是它较 2024 年增长 0.7%。

Bash/Shell较 2024 年增长了 15%，PowerShell较 2024 年增长 10%，这些编程语言都变得越来越重要。

我觉得 Bash/Shell 的一大优势在于自动化需求的增加。

也有不愿看到的一面，Java 下降了 1%，我认为这只是因为 Python 变得越来越流行，而 Kotlin 下降了 1%，我认为这是因为跨平台开发多年来越来越受欢迎。

1.2 数据库

PostgreSQL 从 2024 年起增长了 7%，成为世界最流行的数据库，这并不算令人意外。我们正将它与很多东西结合使用。如果你不知道该选择哪个数据库来学习，那么我推荐你使用它。

此外，Redis 也越来越受欢迎，它比 2024 年增长了 8%，这对我来说也不奇怪，因为它非常易于使用，并且可以快速提供很多性能提升。

有趣的数据是，Supabase 的使用率自 2024 年起增长了 2%。没错，大多数 Vibe 编码工具都选择它作为默认数据库。有些工具甚至在启动/搭建项目之前就提供与 Supabase 的集成。

1.3 Web开发框架和技术

Node.js增长了8%； React增长了 5%，它们的受欢迎程度不断提高，这并不奇怪；对于 Web 应用程序来说，这两者是一个很好的组合，并且可以将 JS/TS 用于两者之中。

非常有意思的是，jQuery 的使用率增长了 2%，而且它依然如此受欢迎，真是令人十分惊讶。我经常用它来构建网站，如果你不想使用成熟的框架，只想进行一些 DOM 操作，它仍然非常有用。

jQuery 比用普通的 JS 更容易，即输入字符更少。比如以下的例子

$("#element")，用普通的 JS，你需要写成document.getElementById("element")。

FastAPI 框架的占比较 2024 年增长了 5%，这在 Python 日益流行的情况下无疑是合理的。FastAPI 现在也已经成为最受欢迎的 Python 框架，第二位是 Flask。

结果中令我感到有趣的是 AngularJS 增加了 0.4%。这很讽刺，因为 Angular 2（现在的 Angular）于 2016 年发布，尽管已经发布 9 年了，但 AngularJS 仍然被很多公司使用着。

从 2022 年 1 月起，AngularJS 将不再受支持，因此不会有新的版本发布，也不会有新的安全补丁。这告诉我，如果你是一名 Angular 开发者，你可能会找到一个擅长将 AngularJS 应用迁移到 Angular 的好机会。虽然我知道这很难，以我的亲身经历来说 :)。

1.4 开发 IDE

微软的 Visual Studio Code 的使用率上涨了 2%，目前已成为最受欢迎的 IDE。这一增长令我感到意外，因为我本人已经切换到 Cursor，而且我知道很多开发者也在这样做。

此外，一个非常有意思的发现是，Notepad++ 非常受欢迎，占 27.1%，这很有意外，因为我个人不知道有人竟用它来编码:)

我们可以从图中看到 Cursor、Claude Code 和 Windsurf 的崛起。我预计到 2026 年，这三个语言的占比都会上升。VS Code 的情况我们拭目以待，很是期待 2026 年的结果。

3.人工智能

3.1 大语言模型

OpenAI GPT 排在第一位，这并不让我感到惊讶，因为 ChatGPT 是最受人们欢迎的 AI 产品。

继 Claude Sonnet 之后，我个人认为它非常适合编程，而Gemini 排在第三位。

Meta 的 Llama 暂时落后了，仅为 17.8%，这绝对可以解释为什么 Meta 的小扎要寻求最顶级人才并支付高达 1 亿美元的总薪酬。

3.2 发展过程中的人工智能工具

我们可以看到，84% 的工程师正在使用或计划使用 AI 工具，而2024 年这一比例为 76%。这并不令人意外，但我知道，仍然有很多公司在担心使用 AI 时其数据的安全性。

一个有趣的现象是，2024年有13.8%的人提到他们“计划使用”。而2025年，只有降到了5.3%的人会提到这一点。

我认为其中很多在2025年已经转化为使用，所以这个数字变低了。

3.2 AI工具引发的情绪

我们还可以看到，对人工智能的乐观预期总体上有所下降。

我已经注意到工程领导者们也出现了类似的情况，51% 的工程领导者认为人工智能正在对行业产生负面影响。

总体正面情绪从2024年的70%下降到2025年的60%。负面情绪增加了5%，非常负面情绪增加了8%。

这似乎很有道理，因为前面已经指出，在2025年，保持团队积极性将成为一个更大的挑战。其原因在于人们对人工智能的期望不切实际，以及公司领导层出于“害怕错过”（FOMO）的心理而强制使用人工智能。

3.3 人工智能工具的准确性

当我深入研究这些数据时，我发现了一个有趣的现象：经验丰富的工程师是最持怀疑态度，只有 2.5% 的人高度信任人工智能，而 20.7% 的人高度不信任人工智能，而 2024 年这一比例为 8.3%。

因此，总体而言，我们可以看到，人工智能的信任在 2025 年将成为一个更大的问题，这比 2024 年增长 12%。

3.4 人工智能工具处理复杂任务的能力

任务越复杂，代码库越复杂，AI 代理处理它所需的总时间就越长，而且令牌使用量也会飙升。

因此我的看法是，除非你能够将复杂的任务分解成清晰、较小的任务并给出明确的指示，否则它可能会非常麻烦，并且成本高昂。

3.5 开发工作流程中的人工智能

寻找答案绝对是一个非常好的例子。在我看来，这也是为什么 Stack Overflow 不再是一种流行寻找答案方式的原因。

使用人工智能最大的阻力就在于“部署和监控”以及“提交和审查代码”。

这两个方面都说得通，因为人类工程师应该对代码的结果负责，而不是人工智能。

因此，盲目信任和“接受” PR，虽然 AI 已经审查并接受了它，这绝对不是可行的方法。

3.6 氛围编码

大多数软件工程师不愿意做任何氛围编码，这很有道理。

归根结底，你要对结果负责，而相信人工智能能做出正确的决策，在大多数组织中都不会有好结果。

任何进行代码审查并且有多人从事同一项目的工程团队都无法维持氛围编码实践。

3.7 人工智能会对你的工作构成威胁吗？

我们很高兴地看到大多数人认为事实并非如此。

这才是正确的看待这个问题的方式。我也提到了为什么我相信在人工智能时代，最聪明的公司实际上会招聘更多的软件工程师。

4.工作

4.1 就业状况

在欧美地区，IT行业就业率为 69.8%，比 2024 年高出 0.8%，这是一个令人欣喜的现象。

很高兴看到这个数据，填写调查问卷的大多数人要么是软件工程师，要么是学生。

4.2 工作环境

大多数人在混合或远程/非常灵活的环境中工作，只有 17.9% 的人每天在办公室工作，比 2024 年下降 2.1%。

尽管现在有不少公司试图在 2025 年取消混合或远程工作。但根据数据，我们可以看到，与 2024 年相比，2025 年的全职职位数量正减少。

4.2 个人贡献者或职能经理

这里有趣的是，与 2024 年相比，人力资源经理的数量增加了 1.6%。这意味着 2025 年人力资源经理的数量会更多。

我们在调查中看到了这种趋势，22% 的工程领导者报告管理职位有所增加，而 28% 的工程领导者报告管理职位正有所减少。

结语

如果你也很喜欢深入研究数据，可将其与去年的结果进行比较，与分享我的观察和见解。

如果这篇文章引起你的共鸣，请点赞转发，评论区告诉我们！

作者：洛逸

参考：

https://www.devstats.com

https://newsletter.eng-leadership.com/p/the-state-of-software-development