Субъективно о судьбе главного ресурса для программистов.
Stack Overflow — крупнейшая в мире платформа вопросов и ответов для программистов. С момента запуска в 2008 году она стала одним из главных источников технической информации: здесь разработчики находят проверенные решения, делятся знаниями и получают помощь от опытных коллег по любым темам из области программирования — от ошибок синтаксиса и отладки до архитектурных решений и оптимизации производительности.
Разработчики много шутят про Stack Overflow, и вы можете услышать что-то вроде этого: «99% программирования — это поиск на Stack Overflow, а остальные 1% — копипаста найденного кода». Звучит забавно, но в этом есть доля правды: Stack Overflow действительно стал незаменимым сайтом для многих разработчиков, которые ежедневно обращаются к нему за помощью.
По крайней мере, так было раньше. К 2025 году ситуация кардинально изменилась: Stack Overflow часто подвергается острой критике, стремительно теряет трафик и постепенно превращается в угасающий проект. Мы решили разобраться в ситуации и поделиться своим мнением о том, как это произошло, насколько серьёзна проблема и что теперь делать разработчикам.
Как Stack Overflow стал важнейшим ресурсом для программистов
Для начала мы немного погрузимся в историю создания Stack Overflow. В дальнейших разделах это поможет нам лучше понять, почему сегодня платформа теряет поддержку даже среди самых преданных пользователей.
В 2008 году опытный программист и популярный техноблогер Джефф Этвуд раскритиковал платформу Experts Exchange, которая занимала высокие позиции в Google, но скрывала ответы за подпиской. Многие пользователи разделяли его мнение, и вскоре Джефф объединился с разработчиком Джоэлом Спольски. Вместе они решили создать бесплатную платформу, ориентированную на интересы сообщества. Так появился Stack Overflow.
Кроме того, развитию Stack Overflow способствовали удобная навигация и эффективная SEO-оптимизация — благодаря этому ответы платформы стабильно занимали высокие позиции в поисковой выдаче и привлекали новых пользователей. Для монетизации команда запустила несколько полезных рекламных и партнёрских программ — например, доску вакансий Stack Overflow Careers, где компании могли искать и нанимать разработчиков.
За десять лет Stack Overflow вырос из небольшой площадки взаимопомощи в самый авторитетный ресурс для программистов. Платформа объединила в себе более 20 миллионов пользователей и охватила практически все известные языки программирования. Но в один момент что-то пошло не так.
Почему Stack Overflow теряет свою аудиторию
К середине 2010-х годов Stack Overflow столкнулся с нарастающей критикой — в первую очередь из-за чрезмерно строгой модерации и недружелюбной атмосферы в сообществе. Особенно сильно это ощущали новички: их вопросы часто закрывались модераторами как «слишком простые» или «дубликаты», причём зачастую без достаточных оснований. То есть вместо реальной помощи пользователи начали получали ссылки на устаревшие ответы, которые уже не соответствовали современным практикам программирования.
Токсичность сообщества стала настолько высокой, что пользователи даже придумали хитрый приём: они создавали два аккаунта — один для вопроса, второй для заведомо неверного ответа. Затем им оставалось лишь немного подождать, пока кто-нибудь придёт опровергать неправильный ответ и заодно предложит верное решение. Если интересно, почитайте ветку на Reddit о падении Stack Overflow, где собрано множество подобных историй.
Ещё одной серьёзной проблемой стала скорость обратной связи. Представьте ситуацию: вы задали вопрос, прошли модерацию и даже готовы мириться с негативными комментариями в свой адрес. Однако нет гарантии, что ответ вообще появится. Именно поэтому ещё до появления нейросетей многие пользователи искали срочные решения на альтернативных площадках:
«Я перестал пользоваться сервисом, потому что задать вопрос „неправильно“ там считается чуть ли не преступлением. Чтобы опубликовать вопрос, нужно часами продумывать формулировки и детали — причём именно так, как того требуют „боги Stack Overflow“. Потом ещё долго просматриваешь похожие вопросы, чтобы убедиться, что твой не является дубликатом. А когда наконец публикуешь эту чёртову штуку — в ответ тишина».
Вся суть Stack Overflow в одном меме
Изображение: Programmer Humor / Reddit
Мы рассмотрели лишь несколько основных проблем Stack Overflow, которые существовали ещё до появления нейросетей. С их приходом ситуация кардинально изменилась: если в ноябре 2022 года на платформе ежедневно появлялось примерно 108 тысяч новых вопросов, то к декабрю 2024 года это число снизилось до 25 тысяч. Для наглядности просто посмотрите на график:
Динамика количества вопросов на Stack Overflow до и после запуска ChatGPT
Скриншот: hopeseekr / GitHub
На наш взгляд, причину такого падения точно описывает этот комментарий:
«Я задал на Stack Overflow два вопроса. На первый так и не получил ответа. На второй меня просто затравили: якобы я должен был знать ответ заранее, потому что это „общеизвестно“. Меня обвинили в том, что я не прочитал нужные книги и не провёл исследование, прежде чем спрашивать. Мол, я плохой программист и мне стоит бросить это дело, хотя задавать вопросы и есть часть исследования.
Теперь я пользуюсь ChatGPT. Там меня никто не осуждает и не запугивает. Да, иногда приходится задавать вопрос несколько раз, уточняя детали и исправляя неточности в ответах. Но в итоге я всегда получаю либо правильный ответ, либо подсказку верного направления».
Чтобы остановить падение трафика, руководство Stack Overflow анонсировало запуск собственного генеративного ИИ — Overflow AI. Этот инструмент позволял пользователям задавать вопросы в естественной разговорной форме и получать ответы на основе уже существующих решений с платформы. Вслед за этим в мае 2024 года Stack Overflow объявил о начале сотрудничества с OpenAI.
Эта новость вызвала негативную реакцию даже у самых преданных пользователей платформы. Главной причиной недовольства стало то, что Stack Overflow фактически предоставил OpenAI доступ к многолетнему труду сообщества ради обучения ChatGPT. Ситуация обострилась, когда некоторые участники попытались удалить свой контент в знак протеста — модераторы восстанавливали эти материалы и даже блокировали некоторые аккаунты.
Возможные последствия кризиса Stack Overflow
Вы когда-нибудь слышали об эффекте Кесслера? Это теоретический сценарий, при котором космический мусор на орбите Земли достигает критической массы. В условиях высокой плотности каждое новое столкновение между спутниками, обломками и другими объектами порождает ещё больше мусора. Орбита может оказаться настолько засорённой, что любые космические запуски станут невозможными. Это создаёт угрозу для будущего космонавтики, ведь если люди не смогут покинуть пределы Земли, то прогресс в освоении космоса остановится.
Современный интернет рискует столкнуться с аналогом эффекта Кесслера — только вместо космического мусора мы накапливаем информационный. Пользователи всё чаще отказываются от экспертных платформ вроде Stack Overflow в пользу нейросетей и публикуют меньше качественного контента. В результате ИИ-модели теряют надёжные источники достоверных знаний и начинают стагнировать. А это особенно критично в технических областях, где информация часто быстро устаревает и требует постоянного обновления.
Возникает парадокс: нейросети замещают Stack Overflow в качестве основного источника знаний, но одновременно теряют доступ к свежей информации с этой платформы. При этом ни одна из них пока не способна к настоящему саморазвитию и зависит от контента, который создают люди — кода, статей, обсуждений, результатов экспериментов и многого другого. А без притока новых данных дальнейшее развитие таких систем пока невозможно.
Но нейросетям по-прежнему нужен контент. И здесь мы приближаемся к конспирологической теории мёртвого интернета, где большая часть информации создаётся ИИ на основе данных, сгенерированных другим ИИ. То есть любая статья о программировании может быть написана моделью, обученной на текстах другой модели. Такие замкнутые циклы не только размывают базу знаний, но и позволяют нейросетям бесконечно воспроизводить одни и те же ошибки за счёт собственного контента.
Объёмы космического мусора в 2005 году. К 2024-му ситуация ухудшилась: на орбите находится более 100 миллионов объектов размером свыше 1 мм и около 36 тысяч — крупнее 10 см, которые постоянно отслеживаются. По оценкам NASA, эффект Кесслера может запуститься при увеличении их числа в 1,5–2 раза, хотя точный порог предсказать сложно. Поразительно, как быстро теоретическая гипотеза превращается в реальность
Изображение: NASA Orbital Debris Program Office
Представьте реакцию вайб-кодеров, которые никогда не пользовались Stack Overflow и с нетерпением ждут, когда нейросети наконец научатся создавать полноценные приложения, чтобы сделать один запрос — и сразу в продакшен. Однако если интернет окажется заполнен мусорной информацией, реальность будет иной. Такой вайб-программист отправит запрос, нейросеть обработает его на основе данных других нейросетей — и в итоге компании придётся нанимать работягу-разработчика, чтобы всё переписать вручную.
Разумеется, в статье мы утрируем и описываем крайние сценарии. Скорее всего, всё пойдёт по более реалистичному пути, и нейросети продолжат работать в связке с разработчиками. Возможно, появятся новые формы верификации контента или гибридные платформы с обязательным участием человека. Но всё это — вопрос времени и инфраструктуры. А пока мы наблюдаем, как массовый отток разработчиков со Stack Overflow уже сейчас снижает объём и качество новой информации, которая так нужна нейросетям.
Что делать разработчикам, если Stack Overflow больше не подходит
Для начала давайте снизим градус: Stack Overflow в ближайшие годы никуда не исчезнет. Даже если руководство платформы не будет предпринимать никаких действий, накопленного контента хватит ещё надолго. Более того, возможен и позитивный сценарий — платформа вполне может возродиться, если команда сделает сообщество чуть более дружелюбным к новичкам.
Если вас разочаровали недавние решения руководства Stack Overflow и вы не прочь найти альтернативные площадки для получения ответов на технические вопросы, мы предлагаем следующий подход:
- Для быстрых решений — нейросети. Они хорошо справляются с рутинными и типовыми задачами: позволяют по запросу получить фрагмент кода, разъяснение концепции или краткую справку.
- Для сложных вопросов — форумы и сообщества. Они незаменимы, когда нужно разобраться в архитектуре, нестандартных ошибках или получить совет от опытных коллег. К примеру, в GitHub Discussions участники объединяются вокруг конкретных библиотек и фреймворков: там есть как ветки с вопросами и ответами, так и отдельные Discord-каналы для более неформального общения. Также стоит обратить внимание на Reddit, Dev, CodeProject, Lobsters, Hacker News — пробуйте всё, где активно обсуждают нужные вам технологии.
- Для повседневной работы — ИИ-редакторы и ассистенты. Это инструменты вроде GitHub Copilot или Cursor, которые помогают решать задачи прямо в редакторе с помощью контекстных подсказок. Кроме того, вы можете подключить RAG-систему — ассистента, который может работать с репозиториями и гайдлайнами компании. Например, если у Cursor будет открыт доступ к вашей документации, он будет предлагать решения с учётом корпоративных стандартов — как будто сверяется с внутренними инструкциями в момент написания кода.
На наш взгляд, также важно, чтобы начинающие разработчики переходили от поверхностного вайб-кодинга к более глубокому и осознанному подходу к программированию. Особенно точно это сформулировал Джефф Этвуд в интервью Владу Тену: «Настоящее обучение на Stack Overflow происходит не тогда, когда вы ищете ответ, а когда готовите его для других».
Если хотите почувствовать этот эффект на себе, выберите интересный вопрос на любой площадке и напишите на него подробный ответ. Так вы не только поможете конкретному человеку и всему сообществу, но и сами лучше разберётесь в теме. Создание качественного контента развивает мышление, упорядочивает знания и учит объяснять сложные вещи простым языком.
Если хотите узнать подробности, полистайте блог Джеффа Этвуда за 2008 год. Там он детально описывает всю историю: от появления идеи и выбора названия до первой презентации Stack Overflow перед своими читателями.
Вайб-кодинг — это подход к программированию, при котором разработчик в основном полагается на готовые решения от ИИ вместо глубокого понимания технологий. Например, вместо того чтобы разобраться в принципах аутентификации пользователей, вайб-кодер просит нейросеть сгенерировать весь код — игнорируя технические детали и возможные риски безопасности.