Getting ready for 2026 results: A look back on Developer Survey findings

为2026年结果做好准备：回顾开发者调查发现 - Stack Overflow

2026年9月30日

为2026年结果做好准备：回顾开发者调查发现

[

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年的数据和洞察，这些数据和洞察不仅展示了单年数据的发现，更能揭示技术生态系统更宏观的变化趋势。通过年度对比分析开发者调查数据，我们可以从三个相互关联的视角观察变化：人工智能的演进、工作中的人类角色，以及人口统计和社区特征。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中，他们仍希望保留人类判断的领域，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都在使用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股票和财报中越来越多提到的AI效率提升带来的组织结构调整所无法呈现的？

我们在2025年开发者调查中首次询问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AI代理使用情况，这次数据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%增长至55%）。AI代理脉冲调查还指出，使用率的增长主要来自每日使用AI工具的开发者以及担任更高级别管理职位的开发者。

AI工具及其用途

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，而68%则选择了GitHub Copilot。Google Gemini以47%排名第三，随后是Claude Code（41%）和Microsoft Copilot（31%）。在长尾部分，利基产品市场份额较小：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，更倾向于使用成熟的平台。

年度趋势强化了这一动态，尽管调查设计有所演变。早在2024年，当受访者仅标记单一的主动使用选项时，82%的开发者将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，直接的逐项比较变得困难。然而，基本趋势依然清晰：发现和起草工作在自动化中占据主导地位，而实际的软件工程仍主要依赖辅助工具而非完全自主。

学习编程的个人正在以加速的节奏采用自动化工具，尽管谨慎情绪也在悄然滋生。2024年，63.0%的受访学生表示正在使用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，新入行者与资深专业人士使用频率相当。

然而，整体热情明显降温。学习者的积极情绪从2024年的72.2%（其中22.4%非常积极，49.8%积极）下降至2025年的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%。总体调查人群也表现出类似降温趋势，从2024年72.0%积极和6.4%消极，变为2025年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减弱，中度或高度信任的比例从2024年的49.1%（44.9%中度，4.2%高度）下降至2025年的37.4%（31.3%中度，6.1%高度）。虽然2025年新增的中立选项重新分配了回答比例，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%下降至2025年的33.7%，而18.6%的人承认他们避免使用AI处理高级任务或对其可靠性存疑。

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

工作不仅仅是薪水

工作与生活平衡的故事仍在随着办公环境的变化而演变。自2019年开发者调查开始追踪工作环境以来，当时仅有12%的受访者表示完全远程办公。此后，我们看到远程办公在2022年达到顶峰，43%的受访者完全远程办公。混合办公模式在2023年和2024年成为受访者中的多数，占比42%。去年我们开始记录混合办公是否由员工自主选择，13%的人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系感到好奇。

工作满意度很难归因于任何特定因素，因为它高度个性化。对于早期职业员工来说，工作环境可能是工作满意度的指标，因为他们重视向同事学习和获得导师指导，而混合办公或办公室办公更适合这一点。对于管理人员来说，工作环境可能与薪资在工作满意度中的影响相比微不足道。有些人可能居住在通勤体验令人愉悦的地区。

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，演变为更加细致复杂的格局。受访者中，32.4%表示完全远程办公，17.9%坚持完全在办公室工作，37.1%采用两种结构化混合模式之一。同时，12.6%的受访者拥有高度灵活性，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。完全远程办公比例同比下降约6个百分点，而完全现场办公比例下降2个百分点。综合这些更新的细分选项，2025年享受一定程度远程办公灵活性的受访者占比达到82%，略高于2024年记录的80%总和。

地理分布数据为这些宏观数字提供了关键背景。美国在完全远程参与方面以45.0%位居首位，而印度则以30.5%的现场办公专业人员比例最高。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20.7%，在灵活倾向混合模式中占24.6%；英国则分别为14.0%和25.8%。法国对办公室倾向混合模式的偏好最强，达到32.8%，远高于美国的16.7%。追踪自主选择显示了二元远程与办公室调查所掩盖的关键细节：尽管只有22.5%的德国技术人员完全远程办公，但整体灵活性仍保持异常高水平。

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年调查的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%的受访者则在21个或更多系统间操作。尽管工具泛滥现象并不普遍，但近五分之一的开发者仍需要操作超过10个系统，以应对显著的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从2019年的8.5%扩展至2025年的28.5%，Terraform从2020年的6.2%增长至2025年的17.8%，PostgreSQL则从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%相比变化不大；Confluence同样保持稳定，2025年的32.8%与2020年的32.4%基本持平。

下一代以AI为核心的开发者工具在2025年首次在企业环境中崭露头角。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%。这些早期数据尚未反映一个完全成熟的市场格局，而是表明新兴AI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融合，而非立即取代。

不同国家的就业满意度

整体就业满意度呈现出比简单调查指标更复杂的图景。2025年，28.4%的受访者表示工作不开心，47.1%感到麻木，24.5%真正感到快乐。绝大多数人处于中间地带，近半数开发者既不完全投入也不积极不满。这表明解决职业成就感是组织持续需要关注的机会，而非简单的满意或不满二元对立。

区域差异揭示了更深层的趋势。美国技术工作者幸福感最高（28.7%），27.0%不开心，44.4%感到麻木。德国受访者幸福感最低（19.2%），但麻木感比例最高（50.7%）；印度则有最高比例的不开心情绪（32.7%）。英国数据为31.5%不开心、46.4%麻木、22.1%快乐；法国分别为27.4%、48.0%、24.6%。虽然办公室政策本身不会决定整体幸福感，但这些数据说明了全球职场策略需要本地化敏感度。

新兴AI技术的演进正在改变这一动态。2024年至2025年，将AI视为职业威胁的开发者比例从12.1%上升至15.0%，而无担忧的回应从68.3%下降至63.6%，不确定感则从19.6%上升至21.3%。同时，2025年满意度因素中，自主权和信任管理自身任务位居首位，其次是具有竞争力的薪酬福利、解决现实问题、通过攻克复杂难题实现创新。开发者高度重视独立性和有影响力项目，这与自动化系统带来的所有权新问题形成鲜明对比。

薪酬变化呈现出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%，游戏与图形开发人员增长28.7%，移动开发人员增长27.1%，前端工程师增长24.0%。相反，数据工程师增长仅为5.1%，云基础设施岗位增长6.7%，系统管理员增长8.4%。最后，整个行业结构仍牢固扎根于实践性技术岗位：85.3%的从业者为技术贡献者，仅14.7%从事人员管理，这强化了专业自主权和清晰技术职业晋升路径对工作满意度的重要性。

学习编程与学习为AI编程的区别

AI 正成为人们学习编程的一部分，但使用率的提升并不一定意味着热情的增加。在参与开发者调查的编程学习者中，2024 年有 63.0% 的受访者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%。同期，对这些工具的积极态度却从 72.1% 下降至 52.8%。尽管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，是否也能有效支持理解过程？

2025 年的调查结果为这一区别提供了部分背景。在回答 AI 烦恼相关问题的受访者中（不仅限于编程学习者），20.0% 的人表示自己的问题解决信心有所下降，16.3% 的人认为难以理解代码的运作原理或原因。这些反馈并未直接证明 AI 削弱了学习效果，但揭示了一个值得深入研究的难题：生成可运行的代码与解释其原理现在已成为两个不同的过程。

开发者从他人那里学习的兴趣为这一现象提供了另一视角。2024 年，41.0% 的受访者在回答如何使用 Stack Overflow 时选择了学习新技术或方法，而 68.7% 的受访者选择了从社区验证的答案中寻找可靠指导。2025 年，当被要求设想一个 AI 可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事物时仍会寻求他人帮助，58.1% 的受访者在需要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 中真正学到了什么：是否能够解释结果、评估替代方案，并将这些知识应用于新的陌生问题？回顾性分析表明，AI 使用在学习者群体中已变得更加普遍。这种使用是否转化为更深入的理解，仍是一个有待解答的问题。

未来展望

整体趋势表明，开发者并未盲目接受或完全拒绝自动化工具。使用数据持续增长——AI 工具参与率从 2024 年的 62% 上升至 2025 年的 79%，代理工具的采用率也从 2025 年的 31% 爆增至 2026 年 4 月的 59%——但热情却明显降温。学习者的积极态度从 72.2% 下降至 52.8%，而职业焦虑则从 12.1% 上升至 15.0%。下一阶段的发展将取决于工具、工作场所和社区如何应对这种混合现实：工作流程中 AI 的使用增加、对其局限性的审视加深，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存在？对比一致的衡量指标和受访者群体（包括编程学习者）。
• 代理工具的采用是否伴随着更多任务委托？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性，解读差异前先考察可比群体。
• AI 如何融入社区使用？区分 AI 相关问题的访问、对可靠指导的需求、参与度和归属感。

敬请期待，结果将在接下来的几天内在此发布。