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news 2025/11/2 3:26:57

如何建网站和推广,好听的建筑公司名字大全,平面创意设计公司,传奇版本网页游戏Stack Overflow 发布了开创性的2023年度开发人员调查报告 [1]。报告对 90,000 多名开发人员进行了调查，全面展示了当前软件开发人员的体验。接下来，本文将重点介绍几项重要发现，即重要编程语言和工具偏好、人工智能在开发工作流程中的应用以及…

Stack Overflow 发布了开创性的2023年度开发人员调查报告 [1]。报告对 90,000 多名开发人员进行了调查，全面展示了当前软件开发人员的体验。接下来，本文将重点介绍几项重要发现，即重要编程语言和工具偏好、人工智能在开发工作流程中的应用以及这些趋势对 DevOps 领域可能意味着什么。

2023 年开发者技术偏好

调查结果显示，越来越多的开发人员开始在线学习代码。使用在线资源学习代码的比例从 2022 年的 70% 上升到 2023 年的 80%。尽管许多开发人员（47%）仍然拥有计算机科学学士学位或同等学历，但这些趋势凸显了向其他知识解决方案发展的趋势，尤其是对于年轻的程序员而言，热门在线资源包括技术文档、博客、论坛和操作视频。

JavaScript 仍居榜首——它已连续 11 年成为最常用的编程语言。值得强调的是，Python 已取代 SQL 成为第三大编程语言。"自 2015 年以来，SQL 一直稳居前三位（JavaScript、HTML/CSS、SQL），因此它跌落到 Python 下面是件大事，"Liuzzo 说。“根据我们公共网站上的提问数量，我们已经看到 Python 的受欢迎程度在上升，所以我们一直在期待一些变化。”

过去几年，TypeScript 和 Bash/Shell 的使用率也在持续增长。这两种语言涉及其他流行编程语言的功能，因此它们在程序员中非常受欢迎。

PostgreSQL 也超过 MySQL 成为最常用的数据库类型。在网络框架方面，Node.js 和 React.js 是最主要的。其他如 jQuery 和 ASP.NET 框架，则有过时趋势，可能是因为它们是较老的网络框架。

聚焦人工智能

新人工智能创新的爆发，例如大型语言模型（LLM）和聊天驱动的生成人工智能工具，对今年的技术发现产生了重大影响。事实上，83% 的受访者在过去一年中使用过 ChatGPT。其次是 Bing AI（20.6%）、WolframAlpha（13.36%）和 Google Bard AI（9.86%）。GitHub Copilot 被评为最常用的人工智能开发工具。

在学习编码的人群中，使用人工智能工具的人数明显激增，他们通常关注到的是加快学习速度、提高生产力和效率等好处。将其与他们目前如何使用 AI 工具进行调试和获取帮助 (68%) 以及了解代码库 (50%) 相结合，报告发现其中的共同点是 AI 工具能促进学习。

尽管如此，人们还是对人工智能的准确性持怀疑态度，只有 13% 的人认为提高编码准确性是使用此类工具的好处。虽然这些痛点可能会随着 LLM 的发展而得到解决，但就目前而言，仍需要人类的判断来捕捉错误和避免误用。

这些趋势可能对 DevOps 产生哪些影响

那么对于 DevOps 领域的从业人员，即 DevOps 工具提供商和平台工程师来说，有哪些启示呢？新的工具偏好和习惯将继续以新的方式在 DevOps 领域发展。下面是一些可参考的示例：

更多基于 Markdown 的协作。Markdown 是最热门的异步工具，今年的受欢迎程度有增无减。新程序员们正在将 Markdown、GitHub Discussions 和 Notion 融合到他们的异步工具中。Markdown 的各种版本已被用于注释、合并请求、问题等用途。
继续依赖 Docker。Docker 仍然是使用率最高的工具，其次是 npm 和 Pip。尽管托管容器服务兴起，但 Docker 仍是打包和发布软件的流行方式。
三大巨头格局依旧。亚马逊网络服务（AWS）仍然是使用率最高的云平台，占 48.62%。紧随其后的是微软 Azure（26.03%）和谷歌云（23.86%）。不过值得关注的是，较新的开发人员希望更多地使用 Hetzner 和 Vercel。
在线学习对知识共享至关重要。鉴于新程序员人数的稳步增长，以及他们对在线资源而非传统学校教育的依赖，DevOps 和开源社区应通过使工具文档和教程等知识易于获取，努力增强其在线影响力。

最后，生成式人工智能将在许多领域增强编程能力，并且已经被嵌入到许多环境中。正如人工智能可用于代码生成和调试一样，LLM 也可能会协助 DevOps 方面的工作，帮助实现 CI/CD 流水线自动化、优化基础设施、检测异常情况，并提供更多聊天界面来易于启动这些功能。

“人工智能工具正在增强学习能力，并使学习新兴技术变得更加容易，”Liuzzo说：“生成式人工智能将使编码的门槛降低，让开发人员社区成数倍增长。越来越多的开发人员将使用这些工具，并在学习过程中验证和确认输出结果，从而将开发人员社区的力量和人工智能的技术力量结合在一起。”