核心观点 - AI工具在开发者中的普及率已达84%，但开发者对其好感度从前两年的70%以上滑落至60%，显示出从盲目崇拜转向理性审视的趋势 [1] - 高达66%的开发者受困于AI生成代码“似是而非”的问题，45%的人认为调试AI代码比自己编写更耗时，揭示了AI辅助开发的隐性成本 [1][22] - 技术栈权力版图正在重构：Python使用率加速跃升至57.9%，Docker使用率大幅增长17个百分点至71.1%，成为行业基础设施标准 [1][12][14] 开发者群体画像 - 受访者中76.2%为专业开发者，主力军为25至44岁群体，占比超过60% [5] - 开发者群体呈现高学历化趋势，正在学习编程的人群中已拥有理学学士学位的比例达30%，较去年的24%明显提升 [7] - 高达69%的开发者过去一年投入时间学习新编码技术或语言，68%的受访者将技术文档作为首选学习资源，显示出持续高强度学习的特征 [9][11] - 超过36%的开发者为了职业发展专门学习使用AI赋能工具，52%的人通过AI驱动的工具和应用程序了解人工智能 [11] 技术与工具趋势 - 编程语言：Python使用率增长7个百分点至57.9%，成为最受欢迎语言之一，主要受AI、数据科学与后端开发融合驱动 [12][13] - 云开发与基础设施：Docker使用率从2024年到2025年惊人地增长17个百分点，达到71.1%，成为所有受访技术中单年增幅最大的工具，标志着其从流行工具转化为行业标准 [14][15] - 数据库与缓存：Redis使用率增长8个百分点，在复杂应用架构中对高并发、低延迟的需求激增背景下，其作为内存缓存的重要性凸显 [16] - Web框架：FastAPI使用率增长5个百分点，利用Python构建高性能API成为强劲趋势 [16] - 开发环境：Visual Studio和Visual Studio Code连续四年卫冕最受欢迎IDE，证明“通用IDE+插件扩展”模式仍是满足多样化需求的最佳解决方案 [16][17] AI工具采用与信任度 - 采用率：84%的受访者正在使用或计划使用AI工具，其中51%的专业开发者已将其融入日常工作流 [19] - 好感度下降：开发者对AI工具的正面情绪从前两年的70%以上回落至60% [21] - 核心痛点：66%的开发者最大的挫折在于处理“几乎正确，但又不完全正确”的AI解决方案；45%的人认为调试AI生成的代码比自己编写更耗时 [22] - 信任危机：明确表示“不信任”AI准确性的开发者远多于“信任”的开发者，表示“高度信任”的仅占3.1%；在经验丰富的开发者中，“高度不信任”的比例高达20% [22][23] - 应用场景抵触：在涉及系统稳定性的关键环节，开发者表现出强烈抵触，76%的人不计划在部署监控环节使用AI，69%的人拒绝在项目规划中使用AI [24][25] AI智能体（AI Agents）现状 - 采用率低：AI智能体尚未成为主流，52%的开发者表示完全不使用或仅使用简单AI工具，近38%的人明确表示没有采用计划 [26][28] - 主要应用领域：在使用AI智能体的开发者中，约83.5%将其用于软件开发 [29] - 落地障碍：阻碍智能体落地的最大障碍是准确性与安全性，87%的受访者对智能体准确性表示担忧，81%的人担心数据安全与隐私问题 [30] - 工具生态：智能体编排领域由开源工具主导，Ollama（51.1%）和LangChain（32.9%）是使用率最高的框架；在数据存储层面，Redis（43%）被广泛用于智能体记忆管理 [31][32] 开发者行为与人机协作 - 学习方式：尽管AI工具普及，开发者仍依赖权威资料，近68%的受访者在过去一年中使用技术文档进行学习 [9] - 拒绝“氛围编码”：绝大多数开发者（72.2%）并未参与只求结果不求甚解的“氛围编码”模式，另有5%的人强调这不属于专业工作范畴，表明工程严谨性是专业底线 [37][38] - AI工具偏好：在“开箱即用”的AI辅助工具中，ChatGPT（81.7%）和GitHub Copilot（67.9%）凭借先发优势和强大模型能力，仍是大多数开发者的首选入口 [36] - AI模型偏好：在开发者最喜欢的AI编程大模型选择上，Anthropic的Claude Sonnet是最受推崇的大语言模型，同时在最想尝试使用的模型中排名第二（33%） [18]