A look back before we look forward: A Developer Survey retrospective

在展望未来之前回顾过去：开发者调查回顾 - Stack Overflow

2026年10月1日

在展望未来之前回顾过去：开发者调查回顾

本次分析通过三个相互关联的主题，对比了2024年和2025年开发者调查数据：人工智能的演进、工作中的人类角色，以及人口统计学和社区特征。

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我们正站在2026年开发者调查全新结果的边缘。我们手头有15年的调查数据和洞察，这些数据揭示的不仅是单年数据所能展现的内容。年度对比分析能够呈现技术生态系统更宏观的变化趋势。本次分析通过三个相互关联的主题，对比了2024年和2025年开发者调查数据：人工智能的演进、工作中的人类角色，以及人口统计学和社区特征。调查结果揭示了头条新闻无法呈现的内容：人们如何将这些工具真正融入日常工作，哪些场景仍需要人类判断，以及工作流程的变化如何影响开发者依赖的社区。

从协作者到自主系统的AI演进

自2023年首次在开发工作流程中询问AI工具使用情况以来，我们的调查中AI工具的使用率持续增长。2023年有44%的开发者表示使用AI工具，到2024年增长至62%，2025年进一步攀升至79%，近半数受访者表示每天使用AI工具。调查能揭示哪些关于AI使用增长的信息，是新闻报道中关于前沿实验室支出、AI股票和财报中日益增多的AI效率相关组织结构调整所无法呈现的？

我们在2025年开发者调查中开始询问AI代理的使用情况，31%的受访者表示正在使用，其中大多数人使用ChatGPT（82%）和GitHub Copilot（68%）。2026年4月我们进行了小规模的脉冲调查再次询问代理使用情况，这次结果显示代理使用率几乎翻倍（59%），Claude Code的使用率也有所上升（从41%增至55%）。AI代理的脉冲调查显示另一个重要发现：使用率主要由每日活跃用户和担任高管职位的用户推动。

AI工具及其使用场景

当开发者进入AI工具领域时，ChatGPT和GitHub Copilot是主要的入口。在2025年调查中，82%使用现成助手的开发者选择了ChatGPT，68%则选择了GitHub Copilot。Google Gemini以47%紧随其后，Claude Code为41%，Microsoft Copilot为31%。在长尾部分，利基产品市场份额更小：Perplexity达到16%，v0.dev为9%，Bolt.new为7%，Lovable.dev为6%。这种分布表明，开发者在尝试定制化自主系统之前，更倾向于使用成熟平台。

年度趋势强化了这一动态，即使调查设计有所演变。2024年，当受访者仅标记单一活跃使用选项时，82%将AI用于编写代码，68%依赖其进行研究，57%用于调试，40%用于撰写文档，35%用于创建通用内容。由于2025年将这些任务分为主要和次要依赖，直接的逐项对比变得复杂。然而，底层趋势依然清晰：发现和起草工作在自动化中占据主导地位，而实际软件工程仍以辅助为主，而非完全自主。

学习使用AI

学习编程的人正在以加速的速度采用自动化工具，尽管谨慎情绪也在逐渐增加。2024年，63.0%的受访学生报告称使用了AI资源；到2025年，这一比例上升至73.3%。这包括39.5%的用户每天使用这些平台，18.7%每周使用，15.1%每月使用。这种技术变革已成为每个人教育旅程的一部分，新入门者与经验丰富的专业人士使用频率相当。

然而，整体热情明显有所降温。2024年学习者的积极情绪为72.2%（其中22.4%非常积极，49.8%积极），到2025年下降至52.8%（19.3%非常积极，33.5%积极）。同时，怀疑态度激增，从6.4%上升至26.3%。整体调查人群也呈现出类似趋势，2024年积极与消极比例为72.0%和6.4%，到2025年变为59.7%积极和20.4%消极。随着学生面对不准确、不完整或令人困惑的输出，初始的新鲜感正让位于务实的评估。

学生对输出准确性的信心同样下降，中度或高度信任的比例从2024年的49.1%（44.9%中度，4.2%高度）降至2025年的37.4%（31.3%中度，6.1%高度）。虽然2025年引入了中立选项使回答重新分布，但整体趋势表明受众变得更加挑剔。处理复杂任务的态度也反映了这一趋势：对复杂工作的积极评价从2024年的41.5%降至2025年的33.7%，而18.6%的人承认会避免使用AI处理高级任务或对其可靠性存疑。

自主代理也未能完全赢得学习群体。2025年，28.4%的学生使用了代理，而44.1%的人表示无意采用，这一比例高于所有受访者的37.9%。对AI取代工作的担忧在两年间保持在15.0%不变，但不确定性从27.1%下降至21.3%，因为对这一问题漠不关心的回应从57.9%上升至63.6%。工具使用可能在加速，但健康的怀疑态度依然存在，这表明使用工具学习并不等于盲目接受所有新功能。

工作不仅仅是薪水

随着办公环境的变化，工作与生活平衡仍然是一个持续演变的话题。自2019年首次在开发者调查中追踪工作环境以来，仅12%的受访者表示完全远程办公。此后，远程办公比例在2022年达到峰值，43%的受访者完全远程办公。混合办公模式在2023年和2024年成为多数受访者的选择，占比达42%。去年我们开始记录混合办公是否由员工自主选择，13%的受访者表示他们的工作安排足够灵活，可以自主决定何时到办公室办公。今年我们继续询问工作环境，并对工作环境与工作满意度之间的关联感到好奇。

工作满意度难以归因于任何特定特征，因为它高度个性化。对于早期职业阶段的员工，工作环境可能预示工作满意度，因为他们重视向同事学习和导师指导，而混合办公或现场办公更有利于实现这一点。对于管理人员而言，工作环境可能在工作满意度中的重要性远低于薪资。有些人可能居住在通勤体验令人愉快的地区。

2025年调查数据突显了工作环境已从远程与办公室的简单二分法，演变为更加细致的格局。受访者中，32.4%表示完全远程工作，17.9%坚持完全现场办公，37.1%采用两种结构化混合模式之一。同时，12.6%的受访者享有高度灵活性，仅在个人偏好或项目需求时才参与工作。相比之下，2024年数据为38.0%远程、42.0%混合、20.0%现场办公。完全远程工作比例同比下降约6个百分点，而完全现场办公比例下降2个百分点。综合这些更细致的选项，2025年享受一定程度远程工作灵活性的受访者占比达到82%，略高于2024年记录的80%总和。

地理分布为这些宏观数据提供了关键背景。美国在完全远程参与方面领先，占比达45.0%，而印度则以30.5%的现场办公专业人士占比最高。德国和英国等欧洲国家更倾向于灵活混合模式：德国在灵活自选类别中占比20.7%，在倾向灵活的混合模式中占比24.6%；英国则分别为14.0%和25.8%。法国在倾向办公室的混合安排中偏好最强，占比32.8%，远高于美国的16.7%。追踪自主选择揭示了二元远程与办公室调查掩盖的关键细节：尽管只有22.5%的德国技术人员完全远程工作，但整体灵活性依然保持异常高水平。

工作中的工具

大多数工程师使用结构清晰且易于管理的日常工具集。在2025年调查中，27,000多名受访者中，45.5%依赖1-5个平台，35.4%使用6-10个平台，表明约81%的受访者将生态系统控制在10个主要解决方案以内。另外9.5%的受访者使用11-15个平台，5.1%使用16-20个平台，最后3.8%的受访者则使用21个或更多系统。尽管工具泛滥现象并不普遍，但近五分之一的开发者仍需应对超过10个系统的显著上下文切换摩擦和维护开销。

基础企业系统的持续扩展趋势依然显著。Docker使用率从2020年的35.0%跃升至2025年的71.1%，Kubernetes使用率从2019年的8.5%增长至2025年的28.5%，Terraform使用率从2020年的6.2%上升至2025年的17.8%，PostgreSQL使用率从2018年的32.9%飙升至2025年的55.6%。相反，内部沟通工具的使用偏好出现变化：Microsoft Teams使用率从2020年的25.6%增长至2024年的53.1%，而Zoom使用率从2022年的56.1%下降至2024年的40.0%，Slack使用率从2020年的53.0%调整至2024年的43.9%。Trello使用率从29.6%下降至13.7%，而Jira在2025年保持46.4%的使用率，与2020年的47.7%基本持平；Confluence同样保持稳定，2025年使用率为32.8%，与2020年的32.4%相差无几。

下一代以人工智能为核心的开发者工具在2025年首次进入企业环境。Cursor市场份额达到17.9%，Claude Code为9.7%，Windsurf为4.9%，Aider为1.9%；而GitLab等传统主流工具仍占据35.6%，Google Colab为7.0%。这些初步数据尚未反映一个完全成熟的市场格局，而是表明新兴人工智能工具正在与支撑现代技术组织的核心技术栈和协作层实现渐进式整合，而非直接取代。

不同国家的工作满意度

整体工作满意度呈现出比简单调查指标更复杂的图景。2025年，28.4%的受访者表示感到不开心，47.1%表示处于平庸状态，24.5%真正感到快乐。绝大多数开发者处于中间状态，近半数开发者既未完全投入也未明显消极。这表明职业成就感的提升是组织需要持续关注的议题，而非简单的满意或不满二元对立。

区域差异揭示了深层趋势。美国技术工作者幸福感最高（28.7%），但27.0%感到不开心，44.4%处于平庸状态。德国受访者幸福感最低（19.2%），但平庸比例最高（50.7%）。印度则有32.7%的受访者感到不开心，为所有地区最高。英国数据为31.5%不开心、46.4%平庸、22.1%快乐；法国分别为27.4%、48.0%、24.6%。尽管办公室政策并非决定幸福感的唯一因素，但这些数据解释了为什么全球职场策略需要本地化考量。

人工智能的演进正在重塑这一动态。将人工智能视为职业威胁的开发者比例从2024年的12.1%上升至2025年的15.0%，而无担忧的响应比例从68.3%下降至63.6%，不确定感则从19.6%小幅上升至21.3%。同时，2025年满意度核心要素中，自主管理任务的自由度位居首位，其次是具有竞争力的薪酬福利、解决现实问题的能力、以及通过攻克复杂难题实现创新。随着自动化系统带来新的归属权问题，开发者对独立性和有影响力项目的重视程度持续加深。

薪酬结构呈现广泛但差异化的增长。2024至2025年间，产品经理中位数年薪增长29.3%，应用科学家增长28.9%，游戏与图形开发者增长28.7%，移动开发者增长27.1%，前端工程师增长24.0%。相比之下，数据工程师增长仅5.1%，云基础设施岗位增长6.7%，系统管理员增长8.4%。最终，整体行业结构仍以实践性技术岗位为核心：85.3%的开发者自认是技术执行者，仅14.7%从事人员管理工作，这进一步解释了为什么职业自主权和清晰的技术晋升路径仍是工作满意度的关键。

AI正逐渐成为人们学习编程的一部分，但使用率的上升并不一定意味着热情的增加。在参与开发者调查的学习编程者中，2024年有63.0%的人报告在开发过程中使用了AI工具，这一比例在2025年上升至73.3%。在同期，对这些工具的积极态度却从72.1%下降至52.8%。这些年度快照涉及的是不同受访者群体，但这种对比提出了一个值得思考的问题：AI在帮助完成任务的同时，是否能有效支持理解能力的提升？

2025年的调查结果为这一区别提供了部分背景。在回答AI使用困扰问题的受访者中（不仅限于学习编程者），20.0%的人表示自己的问题解决信心有所下降，16.3%的人表示难以理解代码的运作原理或原因。这些回应并未证明AI会削弱学习效果，但它们揭示了一个值得深入研究的难题：生成可运行的代码与能够解释代码现在已成为两个不同的过程。

开发者从他人学习的兴趣为这一现象提供了另一视角。2024年，41.0%回答如何使用Stack Overflow的受访者选择通过该平台学习新技术或方法，而68.7%的受访者选择获取经过社区验证的可靠指导。2025年，当被要求设想一个AI能完成大部分编码任务的未来时，61.3%的受访者表示在需要完全理解某个问题时仍会寻求他人帮助，58.1%的受访者在希望学习最佳实践时也会如此。

这些问题衡量的是不同维度——平台使用报告与假设性偏好——但它们共同指明了未来研究的有用方向。除了询问人们在学习编程时是否使用AI，我们还需要理解他们从AI中学到了什么：是否能解释结果、评估替代方案，并将这些知识应用到下一个陌生的问题中？回顾性调查表明，AI使用在学习者中变得更加普遍。这种使用是否转化为更深入的理解，仍然是一个开放问题。

下一步的预期

整体趋势并未表明开发者盲目接受或拒绝自动化工具。使用数据持续增长——AI工具使用率从2024年的62%上升至2025年的79%，代理工具采用率则从2025年的31%激增至2026年4月脉冲调查的59%——但热情明显降温。学生群体的积极态度从72.2%下降至52.8%，而职业焦虑则从12.1%上升至15.0%。下一阶段将由工具、工作场所和社区如何应对这种混合现实来定义：工作流程中AI使用增加、对其局限性的审查增多，以及对可信人类背景的持续需求。

2026年开发者调查结果可以帮助我们探讨一些关键问题：

• AI使用与积极态度之间的差距是否持续？通过比较一致的指标和受访者群体（包括学习编程者）进行分析。
• 代理工具的采用是否伴随着更大的委托？将使用频率与人们允许代理处理的任务和决策分开跟踪。
• 对工作的控制权与满意度之间有何关联？区分出勤安排与自主权，解读差异前需分析可比群体。
• AI如何融入社区使用？将与AI相关的问题访问、对可靠指导的需求、参与度和归属感分开统计。

敬请关注，结果将在接下来的几天内在此处发布。