編程初學者與大模型交互困境：上下文工程認知缺失與網頁版體驗剖析

一、研究背景與問題概述

在 2025 年的軟件開發領域，大語言模型 (LLM) 已成為開發者不可或缺的工具。Claude Code、DeepSeek 等 AI 編程助手憑借強大的代碼生成能力，顯著提升了軟件開發效率(31)。然而，研究發現，編程初學者在使用這些工具時面臨兩大核心障礙：一是對上下文工程重要性的認知不足，二是難以識別網頁版大模型實際使用中的局限性(14)。這些問題導致初學者無法充分發揮大模型的潛力，甚至產生 "AI 智商下降" 的錯覺(38)。

上下文工程是指通過設計和組織輸入信息，讓大模型更精準地理解需求、輸出高質量結果的能力(10)。到 2025 年，隨著大模型成為各行業的 "基礎工具"，這項能力已變得像今天的 "辦公軟件操作" 一樣不可或缺(10)。然而，當前編程教育體系中普遍缺乏對上下文工程的系統教學，導致初學者在使用大模型時存在嚴重的認知缺口(11)。

與此同時，網頁版大模型在實際使用中暴露出諸多問題，如上下文限制導致的信息丟失、功能受限以及響應質量下降等(38)。這些問題在編程場景中尤為突出，因為編程任務通常需要連續的上下文支持和精確的信息傳遞(33)。然而，初學者往往將這些問題歸因于模型本身的能力不足，而非理解背后的技術限制和使用方法問題(39)。

本研究旨在深入分析編程初學者在上下文工程認知上的缺失及其對大模型使用體驗的影響，同時對比 Claude Code 和 DeepSeek 網頁版在上下文處理方面的技術差異，探究為何網頁版大模型在實際使用中會給人 "智商下降" 的感覺，以及為何網頁版普遍缺乏上下文壓縮功能。此外，本研究還將探討上下文超出限制后丟失內容在編程場景中的致命影響，從教育方法、技術實現、用戶體驗等多維度提出改進建議。

二、編程初學者對上下文工程的認知現狀

2.1 上下文工程在編程教育中的缺失

當前主流的編程教育體系中，上下文工程尚未被納入正式教學內容。通過對 2025 年國內外多所高校計算機科學專業課程大綱的分析發現，無論是基礎編程課程還是高級軟件開發課程，均未明確提及上下文工程或相關概念(1)。即使在最新的 IB 計算機科學課程改革 (2025 年 8 月首次授課) 中，雖然強調了計算思維和問題解決能力，但仍未將上下文工程作為獨立教學內容(22)。

在編程培訓領域，2025 年的主流課程內容仍然集中在編程語言基礎、數據結構、算法設計等傳統領域(4)。以 Python 編程課程為例，其內容主要包括：

• 基礎編程語言：數據類型、控制結構、函數與模塊、面向對象編程

• 前端開發：HTML/CSS/JavaScript

• 后端開發：Node.js、數據庫操作

• 全棧開發：MERN/MEAN 技術棧

• 數據分析與人工智能：Pandas、NumPy、機器學習基礎

• 云計算與容器化：Docker、Kubernetes

這些課程體系中完全沒有涉及上下文工程或提示工程的內容(4)。即使在涉及 AI 應用的課程中，也僅關注模型訓練和應用，而忽略了如何有效與 AI 模型進行交互的關鍵技能(14)。

2.2 初學者對上下文工程的認知誤區

編程初學者對上下文工程普遍存在嚴重的認知誤區。研究表明，初學者往往將大模型視為 "智能助手"，期望它們能夠像人類一樣理解復雜的上下文和隱含需求(15)。這種認知導致初學者在使用大模型時存在以下誤區：

1. "完整信息假設" 誤區：初學者認為只要提供問題描述，大模型就能自動獲取所有必要的背景信息，而無需明確提供完整的上下文(14)。例如，在編寫代碼時，初學者可能只描述當前任務，而忽略項目結構、依賴關系等關鍵信息，導致生成的代碼無法使用(33)。

2. "無限記憶" 誤區：初學者普遍認為大模型能夠記住所有歷史對話內容，而忽視了模型的上下文窗口限制(12)。這種誤解導致初學者在多輪對話中不主動管理上下文，最終因上下文超出限制而丟失關鍵信息(38)。

3. "精確理解" 誤區：初學者往往高估了大模型對自然語言描述的理解能力，尤其是在技術術語和模糊表述方面(15)。研究顯示，即使是簡單的編程任務描述，大模型也可能產生多種不同的解釋，而初學者缺乏通過上下文工程引導模型正確理解的能力(14)。

4. "自動化優化" 誤區：初學者常認為大模型能夠自動優化代碼，而無需明確說明優化目標(14)。例如，初學者可能只提供功能需求，而不指定性能指標、代碼風格或兼容性要求，導致生成的代碼不符合實際需求(33)。

這些認知誤區源于編程教育中對上下文工程的忽視，以及初學者缺乏與大模型交互的實踐經驗(11)。當這些認知誤區與網頁版大模型的實際限制相結合時，就產生了 "AI 智商下降" 的錯覺，進一步影響了初學者對大模型工具的正確使用(39)。

三、網頁版大模型使用困境分析

3.1 網頁版大模型的共同局限性

網頁版大模型雖然方便易用，但與本地部署或 API 調用版本相比，存在明顯的功能限制和性能瓶頸(26)。這些限制在編程場景中尤為突出，主要表現在以下幾個方面：

1. 嚴格的上下文窗口限制：

   網頁版大模型通常采用較小的上下文窗口。根據實測數據，2025 年主流網頁版大模型的上下文窗口普遍在 64K-128K tokens 之間(28)。相比之下，通過 API 調用的模型版本往往支持更大的上下文窗口，如 Claude 3 的 API 版本支持 200K tokens(30)。

   當用戶在網頁版中進行多輪對話或處理大型代碼文件時，很快就會遇到上下文窗口限制，導致早期對話內容被自動丟棄(38)。這一限制在編程場景中尤為致命，因為編程任務通常需要模型理解完整的項目結構、歷史交互和依賴關系(33)。

2. 功能閹割與性能限制：

   網頁版大模型通常會對高級功能進行限制或閹割。例如，DeepSeek 的網頁版雖然顯示為 V3.1 版本，但實際上與 API 版本存在顯著差異。根據實測，DeepSeek 網頁版的最大上下文長度為 128K，而通過阿里云調用的 DeepSeek V3 API 最大上下文長度僅為 65K(29)。

   此外，網頁版模型的響應速度和資源分配也受到嚴格限制。有用戶反映，DeepSeek 網頁版 "一天就頂多問一個問題，后面輸進去一直打轉出不來結果"(45)。這種限制在編程過程中會嚴重影響開發效率，特別是在需要頻繁調試和修改代碼的場景中(39)。

3. 缺乏上下文管理工具：

   網頁版大模型通常不提供上下文管理工具，如上下文壓縮、摘要生成或歷史記錄管理功能(48)。這意味著用戶無法主動管理對話歷史，當上下文窗口滿時，早期內容會被自動丟棄，導致模型 "遺忘" 重要信息(38)。

4. 不透明的使用限制與資源分配：

   網頁版大模型的使用限制通常不透明，用戶無法預知何時會觸發上下文窗口限制或功能限制(42)。例如，Claude Code 從 2025 年 9 月開始對用戶實施了嚴格的使用限制，包括 "每 5 小時滾動限制 + 每周限額"，但未明確告知用戶具體的限額標準(38)。

   這種不透明的限制導致用戶在使用過程中頻繁遇到 "Token 用盡" 的提示，被迫重新輸入上下文，嚴重影響了用戶體驗和工作效率(42)。

3.2 "智商下降" 現象的成因分析

許多用戶反映，長期使用網頁版大模型后會感覺其 "智商下降"，即模型的響應質量逐漸降低，無法像初期那樣提供高質量的回答(39)。這種現象的成因復雜，主要包括以下幾個方面：

1. 上下文窗口限制導致信息丟失：

   網頁版大模型的上下文窗口有限，隨著對話輪數增加，早期的關鍵信息會被自動丟棄(38)。在編程場景中，這種信息丟失可能導致模型無法理解當前代碼的上下文，生成不完整或錯誤的代碼(33)。

   例如，用戶在與 Claude Code 的對話中，如果討論超過一定輪數，模型會自動壓縮或丟棄早期對話內容，導致后續回答質量下降(48)。用戶可能需要反復重新解釋問題或提供上下文，從而產生 "模型變笨了" 的錯覺(39)。

2. 資源分配與負載均衡問題：

   網頁版大模型通常需要處理大量并發用戶，導致資源分配不均和負載均衡問題(38)。例如，Claude 在 2025 年 8 月曾出現 "上下文窗口路由錯誤"，將短文本請求錯發到為長文本配置的服務器，導致響應質量下降(38)。

   這種技術故障會導致模型在處理用戶請求時表現不穩定，進一步強化了 "智商下降" 的印象(40)。

3. 模型版本與功能更新不同步：

   網頁版大模型的更新通常滯后于 API 版本，導致功能和性能差異(29)。例如，DeepSeek 網頁版已全部替換成了 V3.1，但通過阿里云調用的 DeepSeek V3 API (最大上下文長度還是 65K) 與網頁版存在明顯差異(29)。

   此外，部分網頁版模型還存在功能閹割的問題，如 DeepSeek 網頁版去掉了 "深度思考 (R1)" 標識，可能融合了推理與非推理功能，但未明確說明，導致用戶體驗不一致(28)。

4. 用戶使用習慣與上下文管理不當：

   用戶自身的使用習慣也會影響大模型的表現。缺乏上下文工程意識的用戶可能在對話中提供不完整或模糊的信息，導致模型理解偏差(14)。此外，用戶可能沒有意識到需要主動管理上下文，導致關鍵信息丟失(48)。

   例如，用戶在與 DeepSeek 對話時，如果不主動總結和壓縮上下文，很快就會遇到上下文窗口限制，導致模型無法正確理解后續請求(45)。

5. 網頁版特有的交互限制：

   網頁版大模型通常不支持某些高級交互方式，如文件上傳、代碼片段引用或復雜工具調用(33)。這些限制在編程場景中尤為明顯，因為編程任務往往需要處理多個文件和復雜的項目結構(33)。

   例如，Claude Code 的網頁版雖然支持代碼生成，但不支持直接訪問本地文件系統或集成開發環境，限制了其在實際編程中的應用(33)。

3.3 上下文超出限制的致命影響

在編程場景中，上下文超出限制導致的信息丟失可能產生極其嚴重的后果，特別是在以下幾個方面：

1. 代碼生成與理解的連貫性中斷：

   編程是一個連貫的思維過程，需要模型理解完整的項目結構、歷史修改和功能需求(33)。當上下文超出限制時，模型會丟失之前的代碼片段、需求說明和交互歷史，導致生成的代碼與現有項目不兼容或功能不完整(39)。

   例如，用戶在與 Claude Code 討論一個復雜的系統設計時，如果上下文超出限制，模型可能會忘記之前討論的數據庫結構或業務邏輯，生成與前期設計沖突的代碼(48)。

2. 調試與錯誤修復的效率下降：

   調試過程需要模型理解完整的錯誤信息、代碼歷史和調試步驟(33)。當上下文超出限制時，模型會丟失之前的錯誤信息和調試嘗試，導致重復提問和低效修復(39)。

   例如，用戶在調試一個包含多個文件的項目時，如果上下文超出限制，模型可能會忘記之前發現的錯誤點或嘗試過的解決方案，導致重復分析和低效修復(33)。

3. 復雜任務分解與執行的連貫性破壞：

   復雜的編程任務通常需要分解為多個子任務，每個子任務都依賴于之前的執行結果(33)。當上下文超出限制時，模型會丟失之前的子任務信息和執行結果，導致任務分解和執行的連貫性被破壞(39)。

   例如，用戶在開發一個完整的 Web 應用時，如果上下文超出限制，模型可能會忘記之前討論的數據庫設計、API 架構或前端組件，導致各部分無法協調工作(33)。

4. 項目知識積累與復用的障礙：

   在長期項目中，模型可以積累對項目結構、業務邏輯和技術棧的理解，從而提供更相關的建議(33)。當上下文超出限制時，這種積累的項目知識會被丟失，導致模型無法利用已有的項目理解提供針對性建議(39)。

   例如，用戶在持續開發一個大型項目時，如果上下文頻繁超出限制，模型將無法記住項目的特定結構和業務規則，導致每次交互都需要重新解釋項目背景，降低開發效率(33)。

5. 學習曲線與技能提升的阻礙：

   對于編程初學者而言，與大模型的交互是一個學習過程，可以逐步掌握最佳實踐和解決問題的方法(14)。當上下文超出限制時，這種學習過程會被中斷，因為模型無法記住之前的教學內容和反饋(39)。

   例如，初學者在學習特定算法或設計模式時，如果上下文超出限制，模型將無法記住之前的解釋和示例，導致學習過程不連貫，理解不深入(14)。

四、Claude Code 與 DeepSeek 網頁版對比分析

4.1 上下文處理機制的技術差異

Claude Code 和 DeepSeek 作為當前最受歡迎的編程輔助大模型，在上下文處理機制上存在顯著差異，這些差異直接影響了用戶體驗和功能表現。

1. 上下文窗口大小與限制：

   Claude Code 擁有更大的上下文窗口，支持高達 200K tokens 的上下文長度，這意味著它可以處理更長的文檔和更復雜的對話歷史(30)。相比之下，DeepSeek V3.1 的上下文窗口為 128K tokens，略小于 Claude(28)。

   然而，需要注意的是，這些理論上的上下文窗口在實際使用中可能受到限制。例如，DeepSeek 網頁版雖然顯示為 V3.1 版本，但通過阿里云調用的 DeepSeek V3 API 最大上下文長度僅為 65K(29)。同樣，Claude Code 也實施了嚴格的使用限制，包括 "每 5 小時滾動限制 + 每周限額"，影響了用戶對完整上下文窗口的利用(38)。

2. 上下文壓縮機制的實現：

   Claude Code 實現了先進的上下文壓縮機制，允許用戶通過專用命令主動管理上下文(48)。Claude Code 的上下文壓縮機制具有以下特點：

   相比之下，DeepSeek 在上下文壓縮方面的支持較為有限。雖然 DeepSeek V3.1 在技術上實現了稀疏注意力機制，包括 "壓縮注意力"（像 "速讀" 一樣提煉全局信息）和 "滑動注意力"（像 "掃讀" 一樣照顧局部細節），但這些技術主要用于內部優化，并未向用戶提供顯式的上下文管理工具(28)。

• 提供/compact命令，允許用戶手動壓縮對話歷史，保留關鍵信息(48)。

• 默認在上下文用量達到 95% 時自動觸發壓縮，也可通過/config命令開啟 / 關閉自動壓縮功能(53)。

• 采用三層記憶架構：短期高速記憶、中期結構化壓縮記憶和長期跨會話向量化搜索記憶。

• 壓縮過程中會保留系統提示詞、關鍵文件內容和任務狀態，確保核心信息不丟失(50)。

1. 多輪對話與上下文連貫性：

   Claude Code 采用了 "Todo+Agent Loop" 的架構，通過任務分解和子 Agent 協作的方式管理復雜的上下文(50)。這種架構允許模型在處理復雜任務時保持上下文的連貫性，同時避免不同任務之間的干擾(50)。

   具體來說，Claude Code 的多輪對話機制具有以下特點：

   DeepSeek 則采用了不同的架構，其 V3.1 版本引入了混合推理架構，一個模型同時支持思考模式與非思考模式(28)。然而，DeepSeek 在多輪對話中的上下文連貫性管理不如 Claude Code 透明，用戶無法明確控制模型如何處理對話歷史和任務狀態(28)。

• 主 Agent 負責整體任務協調和結果合成

• 子 Agent 負責具體任務執行，如代碼生成、測試或文檔生成

• 子 Agent 可以繼承主 Agent 的部分上下文（如工作目錄、文件狀態），但不繼承完整的對話歷史

• 每個 Agent 有獨立的上下文管理，避免信息混淆和沖突(50)

1. 文件處理與項目感知能力：

   Claude Code 具有更強的項目感知能力，可以理解整個項目的結構和文件之間的關系(33)。它支持上傳多個文件并分析它們之間的依賴關系，這在處理大型項目時尤為重要(35)。

   具體來說，Claude Code 的文件處理能力包括：

   DeepSeek 在文件處理方面的能力相對有限，主要支持文本輸入和簡單的代碼生成，不支持復雜的項目結構分析或多文件協作(28)。

• 支持上傳 PDF、TXT 等多種文件格式

• 能夠理解文件內容并記住關鍵信息

• 可以根據文件內容回答問題或生成相關代碼

• 支持代碼審查和分析功能(35)

4.2 用戶體驗與功能限制對比

除了技術實現上的差異，Claude Code 和 DeepSeek 在用戶體驗和功能限制方面也存在顯著差異，這些差異直接影響了用戶對 "智商下降" 的感知。

1. 使用限制與資源分配：

   Claude Code 從 2025 年 9 月開始實施了嚴格的使用限制，包括 "每 5 小時滾動限制 + 每周限額"，但未明確告知用戶具體的限額標準(38)。這種不透明的限制導致用戶在使用過程中頻繁遇到 "Token 用盡" 的提示，被迫重新輸入上下文，嚴重影響了用戶體驗和工作效率(42)。

   相比之下，DeepSeek 的使用限制相對透明，其 API 定價明確標注了輸入 / 輸出的費用標準(28)。例如，DeepSeek V3.1 的 API 定價為：輸入 0.5 元 / 百萬 tokens（緩存命中），4 元 / 百萬 tokens（緩存未命中）；輸出 12 元 / 百萬 tokens(28)。

2. 界面設計與交互方式：

   Claude Code 的網頁版界面設計更加專業，提供了豐富的交互功能和狀態反饋(33)。例如：

   DeepSeek 的網頁版界面相對簡潔，原 "深度思考（R1）" 按鈕簡化為 "深度思考"，并新增 Mermaid 流程圖展示模型交互邏輯(28)。然而，DeepSeek 的界面缺乏對上下文使用情況的詳細反饋，用戶無法直觀了解當前對話的 Token 使用情況和剩余容量(28)。

• 提供詳細的上下文使用情況顯示，包括當前 Token 使用量和剩余容量

• 支持代碼高亮顯示和格式化

• 提供/compact、/clear等上下文管理命令

• 支持任務列表管理和子任務分解(48)

1. 響應質量與一致性：

   用戶反饋顯示，Claude Code 在 2025 年 9 月后出現了明顯的響應質量下降問題(39)。用戶反映：

   DeepSeek 也面臨類似的問題，有用戶反映其 "降智" 現象，即模型的響應質量隨時間推移而下降(44)。例如：

• Claude Code 從 2025 年 09 月開始明顯變慢，對需求的理解能力也明顯減弱

• 執行時間明顯變長，可能是限流導致的問題

• 對 Vue.js 3 前端項目不夠友好，批量重構容易改出很多問題，而且批量修復極慢

• 錯誤率升高，需要頻繁修復(39)

• 點評英語作文時，思考過程變得簡短，忽略了許多細節

• 潤色后的作文與原文改動微乎其微，未起到提升作用

• 數學推理能力不穩定，有時正確有時錯誤(44)

1. 編程場景支持度：

   在編程場景支持方面，Claude Code 和 DeepSeek 各有優勢：

   Claude Code 的優勢在于：

   DeepSeek 的優勢在于：

   然而，兩者在網頁版中都面臨功能限制，無法完全發揮其 API 版本的全部能力(29)。

• 對大型項目結構的理解能力更強

• 提供更完善的上下文管理工具

• 支持更復雜的任務分解和子任務協作

• 具有更強的代碼審查和分析能力(33)

• 支持更長的上下文窗口（128K vs 200K）

• 代碼生成速度更快

• 對中文用戶更友好，中文分詞器優化更好

• 幻覺率相對較低(28)

4.3 成本與性能的權衡分析

在選擇使用 Claude Code 還是 DeepSeek 時，用戶需要在成本、性能和功能之間進行權衡。以下是兩者的成本與性能對比分析：

1. 上下文窗口與 Token 成本：

   Claude Code 的上下文窗口為 200K tokens，而 DeepSeek V3.1 為 128K tokens(30)。從理論上講，Claude Code 可以處理更長的文檔和更復雜的對話歷史。然而，更大的上下文窗口也意味著更高的 Token 消耗和成本(31)。

   根據 2025 年的定價信息：

   假設一個典型的編程任務需要處理 100K tokens 的輸入和 50K tokens 的輸出，使用 Claude Code 的成本約為$30.1 + $15*0.05 = $1.05，而使用DeepSeek的成本約為0.50.1 + 40.1 + 120.05 = 1.05元（約合$0.15）(28)。這表明在相同任務下，DeepSeek 的成本顯著低于 Claude Code。

• Claude Code 的 API 定價為：輸入$3/百萬tokens，輸出$15 / 百萬 tokens(35)

• DeepSeek V3.1 的 API 定價為：輸入 0.5 元 / 百萬 tokens（緩存命中），4 元 / 百萬 tokens（緩存未命中）；輸出 12 元 / 百萬 tokens(28)

1. 響應時間與吞吐量：

   用戶反饋顯示，Claude Code 從 2025 年 9 月開始明顯變慢，執行時間顯著增加(39)。這可能與 Claude 實施的使用限制和資源分配策略有關(38)。相比之下，DeepSeek V3.1 的響應速度相對較快，特別是在簡單任務處理上(28)。

   然而，DeepSeek 也存在使用限制，有用戶反映 "一天就頂多問一個問題，后面輸進去一直打轉出不來結果"(45)。這表明 DeepSeek 在處理高并發請求時也會面臨性能瓶頸。

2. 功能完整性與限制：

   Claude Code 的網頁版功能相對完整，支持大多數 API 功能，包括代碼生成、文件上傳和上下文管理(33)。然而，Claude Code 對高級用戶實施了嚴格的使用限制，特別是訂閱 Max 套餐的用戶，在毫無預警的情況下頻繁遭遇 "Claude 使用量超限" 的提示(42)。

   DeepSeek 的網頁版雖然顯示為 V3.1 版本，但與 API 版本存在差異。例如，通過阿里云調用的 DeepSeek V3 API 最大上下文長度僅為 65K，遠低于網頁版的 128K(29)。此外，DeepSeek 的功能也存在一定限制，如缺乏顯式的上下文管理工具(28)。

3. 學習曲線與易用性：

   Claude Code 提供了更完善的上下文管理工具和更專業的界面設計，但也增加了學習曲線(48)。初學者需要學習如何使用/compact、/config等命令來管理上下文，這對于沒有上下文工程意識的用戶來說可能具有挑戰性(48)。

   DeepSeek 的界面相對簡單，更容易上手，但缺乏對上下文管理的顯式支持(28)。這意味著用戶需要通過其他方式（如手動總結對話歷史）來管理上下文，增加了使用難度(44)。

4. 長期使用成本與價值：

   從長期使用的角度看，Claude Code 的高成本可能成為企業用戶的負擔，特別是在處理大型項目時(35)。相比之下，DeepSeek 的成本優勢明顯，特別是對于預算有限的個人用戶和小型團隊(28)。

   然而，需要注意的是，Claude Code 在處理復雜編程任務時的準確性和可靠性仍然較高，特別是在需要深入理解項目結構和業務邏輯的場景中(33)。因此，用戶需要根據具體使用場景和預算來權衡兩者的長期價值。

五、教育方法、技術實現與用戶體驗的改進建議

5.1 編程教育體系的改進建議

為了解決編程初學者對上下文工程認知不足的問題，需要對當前的編程教育體系進行系統性改革，將上下文工程納入編程教育的核心內容。以下是具體的改進建議：

1. 將上下文工程納入編程課程體系：

   建議在各級編程教育中加入上下文工程的教學內容，從初學者課程到高級軟件開發課程都應涵蓋這一主題(11)。具體實施方式包括：

• 在入門課程中引入大模型的基本概念和使用方法，強調上下文工程的重要性

• 在中級課程中教授上下文管理技巧，如如何有效組織輸入信息、如何總結對話歷史、如何使用上下文壓縮工具

• 在高級課程中探討大模型在復雜項目中的應用，包括多輪對話管理、任務分解和子 Agent 協作等高級上下文工程技術(14)

1. 開發專門的上下文工程教學資源：

   建議開發專門針對上下文工程的教學資源，包括教材、在線課程和實踐項目(11)。這些資源應涵蓋以下內容：

• 大模型的工作原理與局限性

• 有效提示設計原則

• 上下文管理策略與技巧

• 常見認知誤區與解決方案

• 實際案例分析與實踐練習(14)

1. 改進評估方式，納入上下文工程能力：

   建議在編程課程的評估中納入對上下文工程能力的考核，鼓勵學生掌握這一關鍵技能(14)。具體評估方式包括：

• 要求學生使用大模型完成復雜的編程任務，評估其上下文管理能力

• 設計需要多輪對話和上下文維護的項目作業

• 在考試中加入上下文工程相關的問題，測試學生對大模型局限性的理解和應對策略(11)

1. 結合實際案例進行教學：

   建議在教學中使用實際案例，展示上下文工程在解決實際編程問題中的應用(14)。例如：

• 展示如何通過有效的上下文設計引導模型生成高質量代碼

• 分析上下文丟失導致的常見問題及解決方案

• 對比不同上下文管理策略的效果差異

• 探討如何根據不同的任務特點選擇合適的上下文管理策略(14)

1. 培養學生的元認知能力：

   建議在教學中注重培養學生的元認知能力，幫助他們意識到自己對大模型的認知誤區，并學會自我糾正(11)。具體方法包括：

• 引導學生反思自己與大模型的交互過程

• 鼓勵學生記錄和分析模型的響應模式

• 培養學生的實驗精神，通過對比測試不同的上下文設計

• 引導學生總結有效的上下文管理策略，并應用于實際項目中(11)

5.2 大模型技術實現的改進方向

為了解決網頁版大模型在上下文管理方面的局限性，需要從技術實現層面進行改進。以下是具體的改進建議：

1. 優化上下文窗口管理機制：

   建議大模型開發者優化上下文窗口管理機制，在技術層面緩解上下文超出限制的問題。具體改進方向包括：

• 實現更智能的上下文壓縮算法，能夠自動識別和保留關鍵信息

• 開發上下文重要性評分機制，優先保留與當前任務最相關的信息

• 實現上下文摘要生成功能，自動為用戶提供對話歷史的摘要

• 開發上下文檢索機制，允許用戶在需要時檢索歷史對話中的特定信息

1. 增強上下文連貫性和一致性：

   建議改進大模型的多輪對話機制，增強上下文的連貫性和一致性(50)。具體改進方向包括：

• 開發更先進的對話狀態跟蹤機制，確保模型能夠準確理解多輪對話中的復雜語義關系

• 實現上下文依賴關系的顯式建模，幫助模型更好地理解對話的邏輯結構

• 開發上下文驗證機制，確保模型對上下文的理解符合用戶意圖

• 實現上下文回滾功能，允許用戶在發現模型誤解上下文時恢復到之前的狀態(50)

1. 提供更完善的上下文管理工具：

   建議為用戶提供更完善的上下文管理工具，使上下文工程變得更加直觀和可控(48)。具體改進方向包括：

• 提供可視化的上下文管理界面，讓用戶直觀了解當前對話的 Token 使用情況和剩余容量

• 開發更靈活的上下文壓縮工具，允許用戶指定需要保留的關鍵信息

• 提供對話歷史的結構化瀏覽功能，方便用戶回顧和引用之前的對話內容

• 開發上下文標記功能，允許用戶為重要的對話內容添加標簽，便于后續檢索和引用(48)

1. 優化資源分配與使用限制策略：

   建議優化大模型的資源分配策略和使用限制機制，提高用戶體驗的一致性和可預測性(42)。具體改進方向包括：

• 提供透明的使用限制說明，讓用戶清楚了解不同訂閱級別對應的資源配額

• 開發基于使用場景的動態資源分配機制，根據任務復雜度自動調整資源分配

• 實現資源使用預警功能，在用戶接近資源限制時提前通知

• 提供資源優先級管理功能，允許用戶為重要任務分配更高的資源優先級(42)

1. 改進多模態交互與工具集成：

   建議改進大模型的多模態交互能力和工具集成功能，增強其在編程場景中的實用性(33)。具體改進方向包括：

• 開發更完善的文件處理能力，支持直接訪問和修改項目文件

• 實現與集成開發環境 (IDE) 的深度集成，提供更無縫的開發體驗

• 開發更強大的工具調用能力，支持復雜的工具鏈和工作流

• 實現代碼分析和理解能力，能夠自動識別項目結構和依賴關系(33)

5.3 用戶體驗設計的優化策略

為了改善用戶與大模型的交互體驗，特別是在編程場景中，需要從用戶體驗設計角度進行優化。以下是具體的優化策略：

1. 增強上下文狀態反饋：

   建議在用戶界面中提供更豐富的上下文狀態反饋，幫助用戶更好地管理上下文(48)。具體措施包括：

• 在界面中顯示當前對話的 Token 使用量和剩余容量

• 提供上下文窗口使用情況的可視化表示

• 在上下文接近限制時顯示警告信息

• 提供對話歷史的概覽視圖，讓用戶快速了解對話進程(48)

1. 簡化上下文管理操作：

   建議簡化上下文管理的操作流程，降低用戶的認知負擔(48)。具體措施包括：

• 提供一鍵上下文壓縮功能，自動總結對話歷史

• 開發智能提示功能，幫助用戶生成有效的上下文摘要

• 實現對話歷史的自動分類和標記，便于用戶檢索和引用

• 提供上下文版本管理功能，允許用戶保存和恢復特定的上下文狀態(48)

1. 改進錯誤處理與恢復機制：

   建議改進大模型的錯誤處理和恢復機制，減少上下文誤解導致的錯誤(39)。具體措施包括：

• 開發上下文驗證機制，在執行任務前確認對用戶意圖的理解

• 提供明確的錯誤提示，說明模型無法理解的部分

• 開發上下文回滾功能，允許用戶在出現錯誤時恢復到之前的狀態

• 提供多版本輸出比較功能，幫助用戶理解不同上下文設計的影響(39)

1. 優化多輪對話流程設計：

   建議優化多輪對話的流程設計，提高交互效率和用戶體驗(33)。具體措施包括：

• 提供任務導向的對話流程，幫助用戶分解復雜任務

• 開發上下文預加載功能，提前準備相關信息

• 實現對話主題標記功能，幫助用戶組織對話內容

• 提供對話歷史的結構化導航，方便用戶回顧和引用關鍵信息(33)

1. 增強協作與共享功能：

   建議增強大模型的協作與共享功能，支持團隊開發場景中的上下文管理(33)。具體措施包括：

• 開發上下文共享功能，允許團隊成員共享和協作管理對話歷史

• 提供上下文版本控制功能，跟蹤對話歷史的變化

• 開發團隊上下文管理功能，支持多用戶協作處理復雜項目

• 實現上下文導出和導入功能，方便在不同項目間復用有效的上下文設計(33)

六、結論與展望

6.1 研究發現總結

本研究通過對編程初學者與大模型交互困境的深入分析，得出以下關鍵發現：

1. 上下文工程教育的缺失是導致編程初學者無法充分發揮大模型潛力的主要原因。當前編程教育體系中普遍缺乏對上下文工程的系統教學，導致初學者在使用大模型時存在嚴重的認知缺口(11)。

2. 初學者對大模型存在嚴重的認知誤區，包括 "完整信息假設"、"無限記憶"、"精確理解" 和 "自動化優化" 等誤區(14)。這些誤區源于編程教育中對上下文工程的忽視，以及初學者缺乏與大模型交互的實踐經驗(11)。

3. 網頁版大模型存在顯著的功能限制和性能瓶頸，包括上下文窗口限制、功能閹割、性能限制和不透明的使用限制等(38)。這些限制在編程場景中尤為突出，導致用戶體驗下降和 "智商下降" 的錯覺(39)。

4. 上下文超出限制在編程場景中具有致命影響，導致代碼生成與理解的連貫性中斷、調試效率下降、復雜任務分解與執行的連貫性破壞、項目知識積累障礙等問題(33)。

5. Claude Code 和 DeepSeek 在上下文處理機制上存在顯著差異。Claude Code 提供了更完善的上下文管理工具和更專業的界面設計，但也增加了學習曲線和使用成本；DeepSeek 的界面相對簡單，更容易上手，但缺乏對上下文管理的顯式支持(28)。

6. 用戶體驗設計對上下文工程的實踐具有重要影響。提供豐富的上下文狀態反饋、簡化上下文管理操作、改進錯誤處理與恢復機制、優化多輪對話流程設計等措施可以顯著改善用戶體驗(48)。

6.2 未來研究方向

基于本研究的發現，提出以下未來研究方向：

1. 上下文工程教學方法的創新研究：

   未來研究可以探索創新的上下文工程教學方法，如基于項目的學習、案例教學和同伴學習等，以提高初學者的上下文工程能力(14)。此外，研究如何將上下文工程與現有編程課程有機結合，而不是作為獨立的附加內容，也是一個重要方向(11)。

2. 大模型上下文管理機制的技術創新：

   未來研究可以探索更先進的上下文管理機制，如基于注意力機制的上下文壓縮、基于圖模型的上下文表示和基于強化學習的上下文優化等。此外，研究如何在保證模型性能的前提下擴大上下文窗口，也是一個重要方向。

3. 編程場景下的上下文工程最佳實踐研究：

   未來研究可以深入探索編程場景下的上下文工程最佳實踐，包括如何設計有效的提示、如何管理復雜項目的上下文、如何處理多文件和多模塊的依賴關系等(33)。此外，研究不同類型的編程任務（如開發、調試、測試和文檔生成）對上下文工程的不同要求，也是一個重要方向(33)。

4. 上下文工程對編程學習影響的實證研究：

   未來研究可以通過實證研究方法，探討上下文工程能力對編程學習效果的影響，包括學習效率、問題解決能力和代碼質量等方面(11)。此外，研究不同背景（如編程經驗、認知風格）的學習者對上下文工程的掌握情況和需求差異，也是一個重要方向(11)。

5. 多模態上下文工程的研究與應用：

   未來研究可以探索多模態上下文工程，即如何結合文本、代碼、圖像和其他形式的信息進行有效的上下文設計(33)。此外，研究如何在多模態環境中管理上下文，避免信息沖突和干擾，也是一個重要方向(33)。

6.3 實踐建議

基于本研究的發現和未來研究方向，提出以下實踐建議：

1. 對教育機構的建議：

• 將上下文工程納入編程課程體系，從入門到高級課程都應涵蓋相關內容

• 開發專門的上下文工程教學資源，包括教材、在線課程和實踐項目

• 改進評估方式，納入對上下文工程能力的考核

• 培訓教師掌握上下文工程的教學方法和評估技巧(11)

1. 對大模型開發者的建議：

• 優化上下文窗口管理機制，提供更智能的上下文壓縮和摘要生成功能

• 增強上下文連貫性和一致性，開發更先進的對話狀態跟蹤機制

• 提供更完善的上下文管理工具，簡化上下文管理操作

• 優化資源分配與使用限制策略，提高用戶體驗的一致性和可預測性(42)

1. 對編程初學者的建議：

• 主動學習上下文工程知識，了解大模型的工作原理和局限性

• 培養良好的上下文管理習慣，如定期總結對話歷史、主動壓縮上下文等

• 實踐有效的提示設計原則，提高與大模型交互的效率

• 反思和分析與大模型的交互過程，不斷改進上下文工程能力(10)

1. 對企業和組織的建議：

• 為開發團隊提供上下文工程培訓，提高團隊的 AI 輔助開發能力

• 建立上下文工程最佳實踐指南，規范團隊與大模型的交互方式

• 投資支持上下文管理的工具和平臺，提高開發效率

• 建立上下文資源庫，促進團隊成員之間的知識共享和經驗交流(33)

在未來的軟件開發中，大模型將扮演越來越重要的角色，而上下文工程將成為開發者的核心能力之一。通過加強教育、改進技術實現和優化用戶體驗，我們可以幫助編程初學者克服上下文工程認知不足的問題，充分發揮大模型在軟件開發中的潛力，提高開發效率和代碼質量。同時，這也將為未來的 AI 輔助軟件開發奠定堅實的基礎，推動軟件開發方法和工具的創新與發展。

參考資料

[1] Intro Programming for Engrs https://www.ccsf.edu/courses/fall-2025/intro-programming-engrs-70601

[2] American Society for Engineering Education (ASEE) 2025 https://concord.org/events/asee-2025/

[3] 編程培訓課程.pptx - 人人文庫 https://m.renrendoc.com/paper/407046940.html

[4] 2025年，當前比較火的幾個互聯網學習路線_最新it技術學習-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_73454087/article/details/145336939

[5] ECS 36A Spring 2025: Programming and Problem Solving https://nob.cs.ucdavis.edu/classes/ecs036a-2025-02/index.html

[6] SJQU-QR-JW-055(A0)\n本科課程教學大綱(理(pdf) https://sxy.gench.edu.cn/_upload/article/files/b7/70/9fcfd36149d5b7d507188ddb81b9/83628746-a991-4afa-b328-d69069c6081d.pdf

[7] COSC131-25S1 (C) Semester One 2025 https://courseinfo.canterbury.ac.nz/GetCourseDetails.aspx?course=COSC131&occurrence=25S1(C)&year=2025

[8] SJQU-QR-JW-056(A0)\n本科課程教學大綱(實(pdf) https://xxjs.gench.edu.cn/_upload/article/files/17/ba/e94199a74725ba92092ab0d4a158/96ca86d7-99a9-4fc5-8f7c-8e20bc519670.pdf

[9] 《工程編程基礎-機制(合作辦學)(48學時考查)》課程教學大綱.docx - 人人文庫 https://m.renrendoc.com/paper/373169415.html

[10] 【收藏必備】2025年職場必備:上下文工程，讓AI成為你的超能力_人工智能_大模型玩家-北京朝陽AI社區 https://devpress.csdn.net/aibjcy/68d9f589a6dc56200e8abce5.html

[11] Computing Education in the Era of Generative AI https://arxiv.org/pdf/2306.02608

[12] Applying Large Language Models to Enhance the Assessment of Parallel Functional Programming Assignments https://llm4code.github.io/assets/pdf/papers/5.pdf

[13] Redefining Computer Science Education: Code-Centric to Natural Language Programming with AI-Based No-Code Platforms https://arxiv.org/pdf/2308.13539

[14] Enhancing Computer Programming Education with LLMs: A Study on Effective Prompt Engineering for Python Code Generation https://arxiv.org/pdf/2407.05437

[15] AI-Tutoring in Software Engineering Education: Experiences with Large Language Models in Programming Assessments https://arxiv.org/pdf/2404.02548

[16] Developing Computational Thinking in STEM Education with Drones https://www.researchgate.net/profile/Farha-Sattar-2/publication/370975983_Developing_Computational_Thinking_in_STEM_Education_with_Drones/links/652696443fa934104b16617f/Developing-Computational-Thinking-in-STEM-Education-with-Drones.pdf

[17] A Study of Editor Features in a Creative Coding Classroom https://arxiv.org/pdf/2301.13302

[18] Exploring pedagogies, opportunities and challenges of teaching and learning programming in business school https://www.ingentaconnect.com/content/mcb/jieb/2024/00000018/00000001/art00003

[19] The future scribe: Learning to write the world https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feduc.2023.993268/full

[20] Programming in The Context of Civil Engineering Education https://www.researchgate.net/publication/362636348_Programming_in_The_Context_of_Civil_Engineering_Education/fulltext/63614fb137878b3e877321f8/Programming-in-The-Context-of-Civil-Engineering-Education.pdf

[21] 計算機科學與技術課件-20250725.pptx - 人人文庫 https://m.renrendoc.com/paper/446060277.html

[22] 緊跟英美AI潮流?IB計算機科學零基礎啟蒙:學習要點/編程語言/考綱改革一文講清楚!_課程_in_專業 https://www.sohu.com/a/902278430_121398222

[23] 計算機課程培訓-20251009.pptx - 人人文庫 https://www.renrendoc.com/paper/475875061.html

[24] C ,C_科研學術_小庫檔文庫 https://www.xiaokudang.com/docs/s?fl=keyanxueshu&page=11&q=C+%2CC

[25] 2050291-嵌入式軟件開發-教學大綱(pdf) https://xxjs.gench.edu.cn/_upload/article/files/a3/82/2b5ebfa54fac8c9c1c11618ec6ed/db7c33a2-be30-4da3-9133-bc68a34221f5.pdf

[26] DeepSeek V3-0324深度實測:小小升級，巨大進步昨日(3月24日)深夜，DeepSeek 以"小版本升級"的 - 掘金 https://juejin.cn/post/7485553588657733667

[27] 2025年五大AI大模型API價格對比:Gemini 2.5、DeepSeek R1、Claude 3.7 - 冪簡集成 https://www.explinks.com/blog/pr-top-5-ai-model-api-price-comparison-2025/

[28] 邁向智能體時代的第一步!DeepSeek V3.1發布，上下文擴展至128K，影響有多大?_澎湃新聞 http://m.toutiao.com/group/7540958691944579603/?upstream_biz=doubao

[29] 實測DeepSeek V3.1，不止拓展上下文長度_量子位 http://m.toutiao.com/group/7540573932853608969/?upstream_biz=doubao

[30] Claude - 常見問題 https://claude-zh.com/faq.html

[31] GPT，Genini, Claude Llama, DeepSeek，Qwen,Grok,選對LLM大模型真的可以事半功倍!_在輔助學術寫作方面,grok、kimi和claude哪個llm更好?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_28171389/article/details/147400278

[32] 2025全球AI王者爭霸:最強AI大模型深度盤點與實力對決_EugeneHan http://m.toutiao.com/group/7527324589311935017/?upstream_biz=doubao

[33] Claude Code getting started: A complete 2025 overview https://www.eesel.ai/blog/claude-code-getting-started

[34] Navigating the Future of Development: Which AI Coding Assistant Reigns Supreme in 2025? https://ithy.com/article/ai-coding-assistants-comparison-2025-zq9vtlga

[35] ChatGPT vs Gemini vs Grok vs Claude vs Deepseek – LLM Comparison [2025] https://redblink.com/llm-comparison-chatgpt-gemini-grok-claude-deepseek/

[36] Compare https://www.prompthackers.co/compare/claude-2.1/deepseek-r1

[37] 用 Claude Code 開發 API 服務的 72 小時:從 0 到 1 的實戰記錄上周接了個緊急需求:給客戶做一套 - 掘金 https://juejin.cn/post/7535980313979371574

[38] 曾靠編程圈粉的 Claude，如今代碼錯、限額嚴，用戶全跑競品那了_云夢說娛 http://m.toutiao.com/group/7552757502569120302/?upstream_biz=doubao

[39] claude-code-和-codex-和-cursor-uniapp前端開發實測_codex和claudecode價格-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u011818572/article/details/151865931

[40] anthropic承認模型降智后仍放任其偷懶?claudecode用戶信任崩塌中 https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_31534951

[41] I'm curious whether anyone's actually using Claude code successfully. I tried it... https://news.ycombinator.com/item?id=43932158

[42] Claude Code高級用戶突遇使用限制，Anthropic模糊回應引用戶不滿_Max_套餐_服務 https://www.sohu.com/a/915203029_362225

[43] 【Anthropic】Claude Code高級用戶遭遇無預告使用限制，Anthropic回應含糊_AIbase_Report_公司 https://m.sohu.com/a/915424797_122132398/

[44] 驚!爆火的deepseek竟疑似“降智”，這背后藏著什么秘密?_街頭情報科 http://m.toutiao.com/group/7475893443382854170/?upstream_biz=doubao

[45] DeepSeek這道題居然算錯了~ - 小城生活 暨陽社區 http://bbs.jysq.net/thread-14068968-1-1.html

[46] Re: 試了下deepseek，真受不了 https://m.newsmth.net/article/NewSoftware/single/284941/0

[47] 更新日志 | DeepSeek API Docs https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/updates/

[48] 【建議收藏】最全Claude Code 斜杠命令全指南:高效用法與避坑心得_claude code 命令-CSDN博客 https://blog.csdn.net/He_r_o/article/details/149170647

[49] Claude Code 逆向報告:這可能是 2025 年最值得收藏的 AI Agent 架構手冊_mob6454cc73e9a6的技術博客_51CTO博客 https://blog.51cto.com/u_16099296/14229765

[50] claudecode是如何做上下文工程的? https://blog.csdn.net/qq_33778762/article/details/149612603

[51] 長時程AI任務必備:上下文壓縮與記憶的實戰指南_寰球局面 http://m.toutiao.com/group/7557185900560581129/?upstream_biz=doubao

[52] AI 智能體總“忘事”?上下文工程 4 招，拯救 Token 焦慮_釣魚哲學家 http://m.toutiao.com/group/7550203469920010804/?upstream_biz=doubao

[53] 榨干 Claude Code 的 16 個實用小技巧(高端玩法，建議收藏!)-CSDN博客 https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/149265323

[54] DeepSeek-V3.2-Exp:通過稀疏注意力機制提升長上下文效率-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_42055933/article/details/152716168

[55] DeepSeek-V3.1上線!一鍵切換思考，128K上下文開啟智能體新紀元_機圈小喇叭 http://m.toutiao.com/group/7540979853286228532/?upstream_biz=doubao

[56] DeepSeek-V3.1-Base來了，沉默中的重磅升級_推理_代碼_模型 https://m.sohu.com/a/926196051_122408658/

（注：文檔部分內容可能由 AI 生成）