高管中位年薪13.9万美元领跑，工程经理位居第二，AI Agent尚未成主流，Stack Overflow年度报告出炉

• 大模型满天飞，究竟哪一款才最受开发者欢迎？
• 编程语言层出不穷，学习新语言还值不值得？
• AI 创业神话不断上演，普通开发者的薪资水平到底如何？
• 工作满意度、技术焦虑、工具选择，开发者当前最真实的现状是什么样的……

近日，程序员问答平台 Stack Overflow 发布了年度《2025 开发者调查报告》。这次调查共收集了来自 177 个国家和地区、超过 4.9 万名开发者的反馈，内容涵盖生成式 AI 工具、AI Agent、主流编程语言、工作现状等多个维度，旨在帮助开发者了解最前沿的技术动态。

在深入分析前，先来看看本次报告中的一些关键亮点：

超过八成开发者表示，在过去一年中使用过 OpenAI 的 GPT 模型。

尽管各大科技公司正积极推进 AI Agent 的研发，38% 的开发者仍表示暂时没有使用计划，AI Agent 仍未成为主流工具。

虽然对团队整体效率提升有限，但 AI Agent 在个人层面表现出色——69% 的受访者认为，它显著提升了自己的生产力。

Claude Sonnet 成为今年最受开发者认可的大模型，也是他们明年最希望继续使用的第二大模型。

自 15 年前 Stack Overflow 开启开发者调查以来，JavaScript 一直稳居使用率榜首；今年，Python 的增长尤为突出，从 2024 年到 2025 年，使用率提升了 7 个百分点。

66% 的开发者表示，使用 AI 最大挫败感来自于它总是生成“几乎正确但并不完全正确”的结果，有些“似是而非”之感。

真正“高度信任”AI 生成结果的开发者只有 3%。

2023 和 2024 年还有 70% 以上的受访者对 AI 持积极态度，而到了 2025 年，这一比例已经降到 60%。

仅有四分之一的开发者对当前工作表示满意，整体满意度偏低。

尽管从业经验相近（平均 20 年），高级管理者和工程主管的薪资中位数依然更高，超过 13 万美元；相比之下，创始人、架构师和产品经理的中位薪资则在 9.2 万到 10.4 万美元之间。

AI 入门者激增，开发者画像正在重塑

曾几何时，IT 行业一直被视为年轻人的天下。从最新调查数据来看，这一说法仍有其依据：25-34 岁的开发者仍是主力人群，占比达 33.6%，位居各年龄段之首。

不过值得注意的是，这一比例相比去年出现了下降。与此同时，35 岁以上的开发者群体呈现出增长趋势，显示出更多经验型从业者正在持续活跃于开发岗位，甚至可能有一部分人是从其他行业转型而来。

另一方面，AI 工具有效降低了编程学习的门槛，吸引了大量年轻用户入门。在所有使用 AI 辅助学习的开发者中，18-24 岁群体占据了近七成，成为最积极尝试新工具的一代。 

教育背景方面，今年有 30% 的开发者在学习编程时已经拥有学士学位，这表明他们正在为更高学历、职业需求或技能提升而学习。相比之下，去年这一比例为 24%，显示出学历较高人群参与编程学习的比例有所上升。

根据调查数据显示，今年参与开发者调查的受访者中，有 45% 从事编程的时间不足 10 年，拥有 6-10 年开发经验的开发者占比最高，为 21.1%。 

细看数据，不难发现：虽然 AI 时代常被描绘为“人人都能成为程序员”，但这一切的前提是——想要真正利用 AI 开发应用，个人仍需具备一定的编程基础。 

英伟达首席执行官黄仁勋不久前表示，在人工智能时代，每个人都是程序员。像 C++、Python 这样的传统编程语言壁垒正在被打破，人们只需与 AI 对话，就能完成原本需要编码才能实现的任务。 

但现实中，大多数开发者依然在持续学习新的技能。数据显示，去年有高达 69% 的开发者投入时间学习新的编程技术或语言。这说明，即便有 AI 助力，技术的自我更新和提升依然不可或缺。 

此外，过去一年里有超过 36% 的受访者学习了如何使用 AI 工具，以满足工作需求或推动职业发展。 

那么，大家是如何学习 AI 编程的呢？数据显示，最受欢迎的方式是通过 AI 驱动的工具和应用进行学习，超过 52.5% 的受访者选择了这种路径。 

在今年的调查中，StackOverflow 官方在问卷中新增了“架构师”（Architect）这一角色选项，结果显示它已跃升为受访者中排名第四的热门岗位。而位居第一位的依然是全栈开发者，其次为后端开发者。

从行业分布来看，软件开发、互联网、金融、制造业是开发者最常聚集的领域。

最新技术趋势： Python 增速加快，八成开发者用过 OpenAI GPT 模型

JavaScript 稳居第一，Python 一年上涨 7%

在编程、脚本和标记语言的使用上，自 Stack Overflow 十五年前开始发布相关调查以来，JavaScript 一直稳居榜首。尽管近年来 TypeScript 使用率快速上升，但尚未撼动 JavaScript 的头号地位。

与此同时，Python 的增长势头也尤为显著。经历了十多年的持续攀升后，Python 在 2024 到 2025 年间的使用比例又增长了 7 个百分点，进一步巩固了它在 AI、数据科学以及后端开发领域的领先地位。

如果从“使用过”的感受角度来看，Rust 是最受开发者喜爱的编程语言，有 72% 的人表示之前用过了接下来还会继续使用。紧随其后的包括 Gleam（70%）、Elixir（66%）和 Zig（64%）。其中，Gleam 是今年榜单上的新面孔，刚一登场就赢得了不少开发者的喜爱。

面向未来，使用过 Python 的开发者希望能够学习 Rust 和 Go，以进阶到高性能系统编程。

PostgreSQL 是开发者最常用的数据库

PostgreSQL、MySQL、SQLite 是开发者最常用的数据库。

另外，开源的 Redis 的使用率大幅上升（+8%），凸显了它的重要性。随着应用程序日益复杂，对高性能内存缓存和数据结构的需求，使 Redis 成为现代技术栈中不可或缺的一环。

此外，PostgreSQL 也是最受欢迎与最受期待的数据库技术，自 2023 年以来一直稳居榜首。

云开发领域，Docker 增速第一

Docker 从“流行工具”变成了“几乎人人都在用的工具”。它的使用率在一年内激增了 17 个百分点，是所有受调查技术中增长幅度最大的一项。

同时，Rust 的成功也带动了其构建工具 Cargo 的广泛喜爱。Cargo 是今年“最受喜爱”的云开发与基础设施工具，70.8% 的受访者称自己接下来一年会继续用这款工具。

Web 框架与技术：Node.js 稳居第一，FastAPI 成增长黑马

在 Web 框架和相关技术的使用中，Node.js 依然稳居榜首，使用率达到 48.7%；React 紧随其后，占比 44.7%。尽管关于 jQuery“已走向末路”的声音不断，但它依然位列第三。

值得关注的是，FastAPI 的使用率在过去一年中增长了 5 个百分点，成为 Web 框架领域最显著的变化之一。这表明越来越多的开发者正转向使用 Python 构建高性能 API，也进一步体现出 Python 生态系统的持续强劲势头。

后崛起的 AI IDE 并未对传统的 IDE 带来过多实质性的影响

今年，基于订阅、集成 AI 功能的 IDE 仍未撼动 Visual Studio 与 VS Code 的地位。这两款工具连续第四年位居前列，AI 功能依然是用户可选的、付费的插件形式。

OpenAI 的 GPT 模型使用率遥遥领先，DeepSeek 入榜 Top10

在大模型方面，OpenAI 的 GPT 模型使用率遥遥领先，近 82% 的开发者表示过去一年中使用过它们进行开发。Anthropic 的 Claude Sonnet 模型在专业开发者中使用率更高（专业开发者 45% vs. 使用 AI 的学习者 30%）。

在 Top10 中，国产大模型只有 DeepSeek 上榜，其推理模型和通用模型分别位居第七和第九，使用率占比为 25.6%、14.3%。

从实际使用体验来看，Anthropic 的 Claude Sonnet 收获了最高好评率，成为今年“最受喜爱的”大语言模型（LLM）。而在尚未使用过的受访者中，也有 33% 表示希望未来能尝试这一模型，使其成为“第二受期待”的 LLM。

代码文档与协作工具新趋势：用 AI 的开发者更青睐 Notion 和 Miro

使用 AI 的专业开发者相比整体人群更偏好使用 Miro（17% vs. 16%） 和 Notion（19% vs. 17%）在线协作工具，这可能与这两款工具最近整合的 AI 功能有关。

操作系统

自 2023 年 StackOverflow 开始统计计算机操作系统的详细使用数据后，我们发现，开发者在个人使用上更偏好 Android 而非 iOS。今年，Android 的使用比例（29%）也首次超过 Ubuntu（28%）。此外，Windows 依然是开发者最常用的操作系统。

AI 过去这一年：生成的结果还不能「拿来即用」，AI Agent 尚未形成主流之势

AI 工具普及后，开发者喜忧参半

过去一年里，AI 工具在开发领域的落地速度令人惊叹。有人对此感到兴奋，欣喜于效率的提升；也有人开始对 AI 无处不在的工作环境感到疲惫。这其中交织着期待、质疑与审慎，多种情绪正在开发者群体中悄然发酵。

数据显示，84% 的受访者正在使用或计划在开发过程中使用 AI 工具，这一比例相比去年的 76% 进一步上升。而在专业开发者中，有 51% 表示自己几乎每天都会使用 AI 工具，说明这类工具正在快速从“辅助”走向“日常必备”。

不过，用得多，不代表「爱得深」。虽然 AI 工具在开发流程中越来越普及，但大家对它的“好感度”却在下降：2023 和 2024 年还有 70% 以上的受访者对 AI 持积极态度，而到了 2025 年，这一比例已经降到 60%。

有趣的是，专业开发者的态度明显更乐观一些，61% 表示依然对 AI 抱有积极看法；相比之下，编程学习者的好感度只有 53%，或许是还没感受到 AI 带来的真正“红利”。

AI 开发工具在复杂任务上的能力，还没有取得人类过多的信任

回看这几年 AI 工具越来越强，表现也确实让人眼前一亮，但它还没能赢得开发者的“普遍信任”。用是会用，真让它全权负责，大家还是有点犹豫。

调查显示，只有 33% 的受访者表示信任 AI 工具的输出结果，而明确表示“不信”的人更多，达到 46%。真正“高度信任”的只有 3%。

尤其是那些经验丰富的开发者，对 AI 更是格外谨慎——他们中“高度信任”的比例仅有 2.5%，而“高度不信任”的比例反而飙到了 20.7%。

这说明，经验丰富的开发者深知：再智能的工具，也只是辅助，AI 在理解上下文、处理边界情况时可能“翻车”，所以他们更懂得该用时用、该查时查，不能全靠它“自动化应用开发”。

当前的 AI 工具，更多还是作为“助手”在用，离真正能替代人类判断还有不少距离，特别是在那些需要仔细决策、承担责任的岗位上。

不少人对 AI 处理复杂任务的能力也还持保留态度。2024 年，有 35% 的专业开发者认为 AI 应付不了复杂问题；今年这个比例降到 29%，虽然好了一点，但不同经验水平的开发者看法差不多：太复杂的事，交给 AI 不太放心。与其花时间验证它行不行，不如自己搞定来得更省心。

AI 时下越来越常见，在开发流程中能不能“上场”，其实还是有明显分界线的。像部署、监控这类责任重、容错率低的环节，有 75.8% 的开发者表示不会考虑用 AI ；项目规划这种需要全局把控的工作，也有 69% 的人选择 不让 AI 参与 。 

很明显，开发者对 AI 的态度还是有所保留的：日常帮个忙，比如搜索答案、生成内容和分析数据都是可以，但关键节点，还是得自己来把控。毕竟出点差错，可不是一句“AI 写的”就能撇清责任的。

谈及开发者对这些 AI 工具的满意度方面，目前主要依赖 AI 工具完成开发任务的受访者，对这些工具的满意度较高，且经常使用 AI 来搜索答案或学习新概念。

相比之下，计划未来主要用 AI 来处理文档编写和测试任务的开发者，对现阶段使用的工具满意度略低一些。

AI 工具的常见“槽点”：总是给出“似是而非”的答案

开发者遇到的最大问题，是“AI 给出的答案差一点就对” ——有 66% 的人表示这是他们最头疼的事。因为这些“似是而非”的答案，常常会带来第二大烦恼：调试 AI 生成的代码反而更费时间，这一点得到了 45% 受访者的认同。

未来 AI 与人的关系

即使未来 AI 技术高度发展，开发者仍倾向于在某些情况下寻求人类帮助。最主要的原因是：“我不信任 AI 的答案”，有高达 75% 的人选择了这一项。这意味着，人类开发者依然是质量和正确性的最终裁判者。

72% 开发者拒绝使用 Vibe Coding 这种方式

多数开发者并不认同“vibe coding”（氛围编码）这种方式，72% 明确表示没有这样做。还有 5% 更是坚决否认自己会将其作为开发流程的一部分。

注：“vibe coding” 是一种以提示词驱动、AI 辅助为核心的新型编程范式。在这种模式下，开发者不再手写所有代码逻辑，而是通过自然语言向大语言模型（LLM）描述要解决的问题、设计意图或开发目标，模型则生成相应的代码片段、函数结构或系统设计建议。

AI Agent 仍未进入主流视野

很多人说 AI Agent 是大模型的未来，就当前调查数据来看，大多数开发者（52%）要么尚未使用 AI Agent，要么仍在使用功能相对简单的 AI 工具，另有 38% 的人明确表示暂无采用计划。

这意味着，AI Agent 概念虽热，但距离真正普及仍有距离。开发者整体保持观望态度，其尚未形成必备工具地位。

对于已使用的人群而言，52% 的开发者认为，AI 工具或 AI Agent 对自己的工作效率产生了正面影响。

其中，84% 将其用于软件开发任务。

在工作之外，AI Agent 最常被用于语言处理任务（49%）。这类任务门槛低、易上手，说明 AI Agent 的非技术性用户也在慢慢增长，应用范围开始向生活场景扩展。

AI Agent 的影响：提升效率，但难改善协作

约 70% 的用户认为 AI Agent 帮助他们减少了在特定开发任务上的时间，69% 的人认为提升了个人生产力。但仅有 17% 认为 AI Agent 改善了团队协作，是所有选项中评分最低的。

简单来看，AI Agent 当前更像是“个人助手”，对团队层面协作效能提升有限。

AI Agent 面临的挑战：准确性与安全仍是痛点

尽管工具越来越强，但“可控性”问题仍是推广阻力，企业采用时尤其谨慎。87% 的受访者担心 AI Agent 的输出准确性，81% 对数据安全和隐私问题表示忧虑。

AI Agent 的工具选型

在 AI Agent 开发所采用的工具维度，用于管理 Agent 数据的主流方案仍以开发者熟悉的传统工具为主，如 Redis（43%）。同时，新兴的向量数据库也逐渐受到关注，例如 ChromaDB（20%）和 pgvector（18%）。

开源工具是主导力量。在构建 AI Agent 的开发者中，Ollama（51%）和 LangChain（33%）是最常用的框架。

大多数开发者仍倾向于使用现有的传统监控工具来监控 Agent 表现，而不是采用 AI 原生方案。Grafana + Prometheus 被 43% 的开发者使用，Sentry 占比 32%。

最后，ChatGPT（82%）和 GitHub Copilot（68%）是目前最受欢迎的“开箱即用”型 AI 助手，是多数开发者接触 AI Agent 的入口。

科技公司领导岗薪酬最高，中位数达 13.9 万美元

最近，Meta 在硅谷掀起了一波“钞能力”风暴：从 OpenAI、Anthropic、苹果等公司高薪挖人，开出的薪酬动辄上亿美元，震惊业界。 

但是除去 AI 这一领域的特殊性，放眼全球，年薪中位数最高的岗位依次是： 高级管理者（13.9 万美元）、工程经理（13 万美元）和财务分析师（10.4 万美元） 。 

不过，这些高薪职位在不同国家之间的收入差距非常显著。以工程经理为例，美国的年薪中位数高达 20 万美元，而在德国则为 11.8 万美元，印度更低，仅 5.2 万美元。

开发者薪酬

有意思的是，尽管这些岗位的从业者平均都有约 20 年经验，但从薪酬来看，高管和工程经理的收入明显高于创始人、架构师和产品经理（后者介于 9.2 万至 10.4 万美元之间）。

不同开发者类型的薪资

工作中，开发者多数使用 6 款及以上工具

AI 的到来明显地加速了企业内部技术的迭代速度。对此，近一半（48%）的开发者表示，自己在过去一年中曾支持或影响所在公司引入新技术。其中有 20% 的人表示，他们推动了公司技术栈中一次重要的技术采购决策。

过去一年，公司是否采购新的技术

在不断接触新技术的同时，开发者平时用到的工具也越来越多了。

数据显示，除了常用的操作系统（比如 Windows、macOS）和浏览器之外，有 54% 的开发者在工作中还会用到 6 种或更多的工具。

工作所用的编码工具数量 

而在工作之外，比如搞副业或做个人项目时，大多数人（65%）通常只用 5 种工具以内。也就是说，上班用工具多，下班更精简。

工作之外用于编码的工具数量 

工作满意度较去年有所上升

在工作满意度方面，数据显示，今年感到工作满意的开发者更多了，占比从去年的 20% 上升到 24%。这可能和部分岗位今年薪资上涨有关。

工作满意度

影响开发者工作满意度的最关键因素包括：自主性与信任、具有竞争力的薪资，以及能否解决真实世界中的问题——这三项被认为是最重要的，排名都在前三位。

相比之下，拥有一个“喜欢自己的领导”这类人际关系因素，重要性要低得多，在所有选项中排到了第 9 位。

简而言之：对开发者来说，做有意义的事、有足够自由度、拿到合理报酬，比人际关系来得更重要。

影响工作满意度的因素

从焦虑到适应：AI 不再是“取代者”，而是“合作者”

回到 2022 年底，ChatGPT 掀起热潮时，“AI 即将取代程序员”的声音一度甚嚣尘上。到了今年年初，Meta 创始人扎克伯格甚至预测，到 2025 年，AI 将具备中级软件工程师的编程能力，部分编码工作或将在年内实现自动化。

不久前，英伟达 CEO 黄仁勋也直言，AI 是“最强的科技平权工具”：“人人都可以成为软件工程师，如果你不会用 AI，你的工作很可能会被那些会用 AI 的人取代。”他还发出警告——“软件工程师无法再靠传统方式生存，光靠手写代码已经行不通了。”

从今年的调查结果来看，开发者对 AI 带来的职业威胁感正在减弱。64% 的受访者表示，他们并不认为 AI 会对自己的工作构成威胁，虽然这个比例相比去年的 68% 略有下降，但整体趋势显示，更多人正逐渐学会将 AI 工具作为协作伙伴，而不是竞争对手。

AI 对你目前的工作是否有威胁

以上便是本次报告的主要内容，那么，它所呈现的现状与你当前所处的现状是否相符，欢迎留言分享你的最新开发者现状以及对新技术诞生的感悟~

本文来自微信公众号“CSDN”，整理：屠敏，36氪经授权发布。