Vibe Coding 遭冷遇，Windsurf 无人问津，AI 普及率创新高，但信任度却创新低，最新调查数据出人意料

2025 年，是 AI 编程与 AI 开发工具集体大爆发的一年，Cursor 估值达到 99 亿美元、Windsurf 被收编、OpenAI 推出 Codex AI 编程代理、亚马逊和谷歌都陆续推出了各自的 AI 编程工具，前两天 Anthropic 还推出了 Claude Opus 4.1 着重提升了模型的编程能力。毫无疑问，AI 编程是今年不能错过的一个热门项目。

在开发者群体中，AI 工具的普及程度与争议也达到了前所未有的高度。Stack Overflow 年度开发者调查数据显示，AI 已经从一项新兴技术演变为日常开发流程中的“标配”，但开发者对其信任度和满意度相比前两年却反而出现了下降。不光这一个方面有点违背我们的“认知”，就连今年大火的“Vibe Coding”，在真正的开发者群体中同样也“不受待见”。

图源：Stack Overflow

注意：这项调查基于来自 166 个国家和地区的 4.9 万份问卷。受访者包括能力程度各异的开发者，从经验丰富的专业人士到刚开始学习编程的初学者。

AI 工具的普及：从尝鲜到主流

根据 Stack Overflow 2025 年的调查，AI 工具的普及度如今已非常高，84% 的开发者表示已经在使用或计划在未来使用 AI 工具，这一比例较 2024 年的 76% 有了明显提升。无论是专业开发者还是刚刚学习编程的新人，AI 的渗透率都接近 80%。

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其中，47.1% 的受访者每天都会使用 AI 工具，这个数量已接近半数受访者，即便是技术实力出众的专业开发者，每天使用 AI 工具的比例更是高达 51%。可以说 2025 年 AI 工具的普及已不再局限于少数极客或前沿团队，而是成为全球开发者共同的技术选择。

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AI 工具的应用场景也在不断扩展。除了代码自动补全、Bug 修复、文档生成等传统用途，越来越多的开发者将 AI 视为搜索引擎的替代品，用于查找答案、学习新技术、理解复杂概念。Stack Overflow 的报告显示，87% 的开发者会用 AI 工具来“搜索答案”或“学习新知识”，AI 已经成为知识获取和技术成长的重要入口。不过与之相反的就是，AI 反而开始出现了“信任危机”。

AI 普及率飙升，信任度却在下滑

虽然 AI 工具在开发者群体中的普及率越来越高，接近半数的开发者每天都在使用 AI，应用场景也越来越多，但与之形成鲜明对比的是，开发者对 AI 工具的信任度和好感度反而却在持续下滑。

图源：Stack Overflow

2023 年和 2024 年，AI 工具的正面评价始终在 70% 以上，理论上随着 AI 技术进步、能力越来越强、幻觉越来越低，2025 年 AI 工具的正面评价应该获得进一步提升，但让人意外的是这一比例反而降至 60%。专业开发者的好感度为 61%，而学习编程的新人仅有 53%。

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与此同时，46% 的开发者表示“不信任” AI 工具的准确性，这一比例较 2024 年的 31% 也有了大幅上升。只有 33% 的开发者表示“信任” AI 的输出，较去年（43%）和前年（42%）均有显著下降。

值得注意的是，仅有 3.1% 的受访者表示“高度信任” AI 输出的结果，专业开发者中这一比例会更低一些，仅有 2.7%。相比之下，学习编程的新人对 AI 的信任度略高一点（6.1%），但整体仍然偏低。

虽然 AI 工具在开发者群体中获得了广泛采用，普及度也越来越高，但实际体验却不如预期，“信任鸿沟”反而被拉大。针对这个现象，Stack Overflow 虽然没有明确给出具体原因，但或许接下来的部分会自动说明为什么开发者会越来越不信任 AI。

“几乎正确”的代码，成了最大的坑

图源：Stack Overflow

在开发者群体看来，AI 工具的最大争议在于“几乎正确”的代码输出。66% 的开发者认为 AI 生成的解决方案“几乎对，但总差一点”。这类代码往往语法无误、逻辑严谨，看似是一个合理的解决方案，但这些代码通常与实际业务场景不匹配，难以直接落地。开发者不得不花费大量时间去理解、调试、修正这些“AI 产物”，才能让代码真正发挥作用。这也就引出了另一个问题，有 45% 的受访者表示，调试 AI 代码比自己从头写还要耗时。

目前所有 AI 工具和模型的开发商都表示，AI 能够大幅提升效率，但这种“隐性成本”成为 AI 工具普及后开发者最头疼的问题，也让原本承诺的效率提升变成了新的技术债务。

那么在面对更加复杂的任务时，AI 又有怎样的表现呢？

图源：Stack Overflow

只能说目前的表现还是堪忧。仅有 4.4% 的开发者认为 AI 能“很好”地处理复杂问题，而 40% 认为 AI 在复杂场景下“表现很差或很糟糕”。17% 的开发者甚至明确表示“根本不会用 AI 处理复杂任务”。这说明，AI 在基础性、重复性工作中确实能带来便利，但在需要深度理解、跨领域知识或高安全性的场景下，AI 还远不能替代人类开发者。

尽管 AI 工具声称能提高开发效率、降低门槛，但实际应用中，开发者发现 AI 并不能解决所有问题。只有 29% 的开发者相信 AI 工具可以真正应对复杂问题，这一比例较去年（35%）继续下降。许多开发者反馈，AI 工具更像是“辅助”而非“主力”，需要人类开发者持续监督、校验和完善。

AI 的“幻觉”问题和“黑箱”属性也让开发者感到不安。16% 的受访者表示“难以理解 AI 生成代码的原理”，61.3% 的开发者在面对 AI 代码时“希望能完全理解背后的逻辑”。此外，61.7% 的开发者因为“伦理或安全问题”会优先寻求人类帮助。AI 工具的不可解释性和安全隐患，成为阻碍其进一步深入企业级开发的关键障碍。

人类开发者仍然不可替代

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虽然 AI 工具普及率、渗透率越来越高，在开发流程中也扮演着越来越重要的角色，但人类开发者的地位并未被削弱。75.3% 的开发者表示，在不信任 AI 答案时，仍然会优先向其他人类求助。无论是遇到难题、学习最佳实践，还是面对安全与合规风险，开发者都倾向于依赖社区、同事或专家的知识和经验。

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Stack Overflow 是全球最大的开发者社区，尽管近两年在 AI 的冲击下，网站流量出现了大幅下滑，但 35% 的用户在遇到 AI 相关问题时仍然会优先到 Stack Overflow 寻找答案，84% 的开发者每月至少访问一次。

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AI 工具的普及反而进一步强化了社区和人类专家的价值。企业在推进 AI 工具落地时，也更加重视“人机协作”而非“机器替代人类”。企业技术决策者越来越倾向于将 AI 视为“生产力放大器”，而不是“自动化替身”。他们更关注如何建立健全的代码审查、调试流程，如何培养开发者的 AI 素养，如何在保障安全与合规的前提下，最大化 AI 的价值。

开发者：AI 抢不走我的饭碗

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今年，微软 CEO 萨提亚·纳德拉曾在公开场合表示，微软代码库中已经有 30% 代码是由 AI 贡献的了。这也被外界视为一个趋势，或许未来 AI 生成的代码占比会越来越高，大型科技公司会逐步使用 AI 来取代开发者，造成大量开发者失业。

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尽管 AI 工具引发了技术焦虑，但 AI 面临的各种问题也被大家看在眼里，开发者群体对自己的工作仍持乐观态度。64% 的受访者认为 AI 不会威胁自己的饭碗，只有 36% 表示担忧。虽然 64% 这一比例较去年略有下降，但整体信心依然稳固。AI 工具虽然在一些工作环节带来了自动化和效率提升，但由于其局限性、不可解释性和安全风险，短期内还是难以全面替代人类开发者。

开发者的信心还体现在对新技术的持续学习和适应能力上。69% 的受访者表示过去一年花时间学习了新的编程技术或语言，其中 44% 借助了 AI 工具。这种“人机共进化”的趋势，或许也表明未来开发者会更加重视 AI 素养，将 AI 视为提升自身竞争力的重要工具，而不是威胁。

Cursor 很火，但 VS Code 依然是王者

以 Cursor 为首的 Vibe Coding 开发工具在今年迎来了爆发式增长，这也是除大模型厂商本身以外，目前增长最为迅速的 AI 应用领域。

不过，在此次 Stack Overflow 年度开发者调查中，Cursor 是唯一一个能跻身前十的“AI 原生”IDE，但也仅有 17.9% 的开发者在使用 Cursor。在当前这个无论是不是开发者都在谈论 Cursor 的环境下，这个数据似乎与它的知名度、传播度有点不符。

不过这也表明“集成 GPT、Claude、Gemini 等模型”并不足以打动大多数开发者迁移现有工作流。至于 Windsurf（4.9%）、Bolt（2.3%）、Lovable（2.4%） 以及字节开发的 Trae（0.8%），那用户数量就更少了。

图源：Stack Overflow

VS Code 继续以 75.9% 的使用率遥遥领先；这一比例几乎是排名第二的 Visual Studio（29%）的三倍。VS Code 的生态、跨平台特性与大量免费插件显然仍是开发者首选的关键。

Notepad++（27.4%）和 Vim/Neovim（24.3% 与 14%）依旧保持稳定受众，说明“轻量级、可脚本化、对老硬件友好”仍具有牢固市场需求，这些工具往往在企业限制或远程 SSH 场景中不可替代。

IntelliJ IDEA（27.1%）与 PyCharm（15%）合计占到四成左右的使用者，也显示出 JetBrains 推出的开发套件在多语言深度重构、企业 Java／Python 项目中仍具有强势壁垒，但其增速显然被 VS Code 插件生态蚕食。

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单单从 Vibe Coding 这一项调查来看，这暂时还是属于少数开发者的尝试性实践，而非主流工作流。72.2 % 的受访者直接回答“否”，另有 5.3 %更是“坚决否定”，说明近八成开发者目前并未将其纳入日常流程。仅 0.4 %的人“非常肯定”在用，真正的核心用户极少，这与 AI 在其他环节（搜索、生成代码片段、写文档等）的采用程度形成鲜明对比，暗示 LLM 驱动的端到端编程尚未跨越“实用性门槛”。

之前的调查就曾显示 AI 给出的代码“几乎对，但总差一点”是 66 % 开发者的最大痛点，而调试 AI 生成的代码更耗时位列第二（45 %）。这一痛点在 Vibe Coding 情境下被放大——从头到尾，所有的代码都是 AI 模型的产物，任何细小漏洞会扩散到整个系统，调试成本呈指数级上升。相信这也是近八成开发者不采纳 Vibe Coding 的重要原因。

结尾

2025 年的 AI 编程工具就像是一把双刃剑：一面是 84% 的普及率和日益丰富的应用场景，另一面是持续下滑的信任度和“几乎正确”的代码所带来的技术债务。

AI 时代的开发者需要的不是盲目拥抱或抗拒，而是更加理性的思考：如何在享受 AI 带来的效率提升的同时，避免陷入新的技术陷阱？或许，最好的 AI 编程时代，不是机器取代人类的时代，而是人机协作达到最佳平衡的时代。而这个平衡点，还需要开发者、AI 厂商和整个行业共同去寻找。