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StackOverflow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、AIAgent、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AIAgent的研发，38%的开发者仍表示暂时没有使用计划，AIAgent仍未成为主流工具。

虽然对团队整体效率提升有限，但AIAgent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。

ClaudeSonnet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StackOverflow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OpenAIGPT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StackOverflow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AIIDE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VisualStudio与VSCode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ClaudeSonnet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ClaudeSonnet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」，AIAgent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VibeCoding这种方式

多数开发者并不认同“vibecoding”（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：“vibecoding”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。

AIAgent仍未进入主流视野

很多人说AIAgent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AIAgent，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，AIAgent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AIAgent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，AIAgent最常被用于语言处理任务（49%）。这类任务门槛低、易上手，说明AIAgent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。

AIAgent的影响：提升效率，但难改善协作

约70%的用户认为AIAgent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AIAgent改善了团队协作，是所有选项中评分最低的。

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

AIAgent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AIAgent的输出准确性，81%对数据安全和隐私问题表示忧虑。

AIAgent的工具选型

在AIAgent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AIAgent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GitHubCopilot（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AIAgent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~