AI编程助手VS Stack Overflow：谁才是程序员的真救星？从救命稻草到凉凉，小白程序员的春天来了？

比诞生之初还冷清，Stack Overflow彻底凉透了！

当初的程序员问答圣地，现在的提问数量甚至比18年前上线首月时的问题数量还要少。

（这个下降趋势好像来时路……）

全球开发者数量翻了好几倍，工具和语言层出不穷，但**「提问」**，却消失了。

当然了，Stack Overflow这么一凉，大家第一反应肯定是把锅扣在AI Coding头上。

那么，为啥它的衰落会引起这么多人惋惜呢？

巅峰时期有180+子站

时间倒回2008年，Stack Overflow带着高质量、可复用答案的定位上线，很快成了程序员圈子里的救命稻草。

因为在2000年代，程序员主要靠论坛或者个人博客解决编程遇到的难题。

但这样的回答通常很零散，并且不可搜索，这种低效的方式也让很多高手不愿意分享解决方案。

于是，Fog Creek创始人、《Joel on Software》的作者Joel Spolsky和知名程序员、《Coding Horror》的作者Jeff Atwood创建了Stack Overflow，2008年正式上线后持续走红。

它面向具体问题，强调可验证、可复用的答案。主要解决的问题不是“有没有人回答”，而是“哪些答案值得被留下”。

当时的问答机制非常高效，比如提问或者答案可以被投票，投票出来的高质量内容能够自然浮到顶部，贡献者会获得Reputation（声望值），这样一来，本质上是把技术影响力量化了。

通过投票、声誉系统和严格的问题规范，Stack Overflow很快把零散的工程经验，压缩成了一套高度结构化、可长期复用的知识库。

在很长一段时间里，它甚至成了Google技术搜索的默认落点。

大多数程序员解决问题的流程be like：

Google→Stack Overflow链接→复制代码→改两行→解决问题。

这么一套下来，大多数卡壳的问题都能搞定。

2013年到2017年，Stack Overflow达到顶峰时期。

巅峰时期的它拥有180多个子站，不只是程序员专属，几乎覆盖了所有STEM领域，从编程到数学、物理、统计学，只要是技术相关的疑问，在Stack Overflow上都能找到同行探讨。

当时的Stack Overflow妥妥成为全球最大、最实用的开发者知识基础设施。

但曾经的开发者圣地，也被AI冲击了。

AI时代，地基被动摇

从数据来看，Stack Overflow的问答数量一路下滑，直到如今跌破18年前的起点，在这其中，AI真得背锅。

GitHub Copilot、ChatGPT、Claude等AI工具的出现改变了开发者的习惯

程序员发现，很多问题已经不需要公开提问了。

过去是卡壳→发帖→等人回答；
现在是卡壳→问AI→本地改→继续干活。

提问消失，但知识并没有消失。

实际上，AI训练还大量依赖Stack Overflow上的优质内容，却又因为更便利，分走了Stack Overflow的流量。

Stack Overflow变成了**“被自己创造的知识反向替代的平台”**。

但把锅全甩给AI也不太公平。

其实早在ChatGPT出现之前，Stack Overflow就有点因为过于吹毛求疵在走下坡路了。

很多新手的提问刚发出去就由于“格式不对”“问题太基础”等原因被下架，慢慢浇灭了大家的参与热情。

后来为了应对AI冲击，平台也接入了AI功能，结果反而让垃圾回答泛滥，原本引以为傲的内容质量直线下降。

Stack Overflow自己的2025年度报告也指出，虽然AI工具使用率创新高（84%），但开发者对它的评价却一路走低，不再信任。

这何尝不是Stack Overflow的处境……

那么，Stack Overflow的未来，是聚焦垂直技术领域找回特色，还是彻底拥抱AI，重构模式呢？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。