编程初学者与大模型交互困境：上下文工程认知缺失与网页版体验剖析

编程初学者与大模型交互困境：上下文工程认知缺失与网页版体验剖析

一、研究背景与问题概述

在 2025 年的软件开发领域，大语言模型 (LLM) 已成为开发者不可或缺的工具。Claude Code、DeepSeek 等 AI 编程助手凭借强大的代码生成能力，显著提升了软件开发效率(31)。然而，研究发现，编程初学者在使用这些工具时面临两大核心障碍：一是对上下文工程重要性的认知不足，二是难以识别网页版大模型实际使用中的局限性(14)。这些问题导致初学者无法充分发挥大模型的潜力，甚至产生 "AI 智商下降" 的错觉(38)。

上下文工程是指通过设计和组织输入信息，让大模型更精准地理解需求、输出高质量结果的能力(10)。到 2025 年，随着大模型成为各行业的 "基础工具"，这项能力已变得像今天的 "办公软件操作" 一样不可或缺(10)。然而，当前编程教育体系中普遍缺乏对上下文工程的系统教学，导致初学者在使用大模型时存在严重的认知缺口(11)。

与此同时，网页版大模型在实际使用中暴露出诸多问题，如上下文限制导致的信息丢失、功能受限以及响应质量下降等(38)。这些问题在编程场景中尤为突出，因为编程任务通常需要连续的上下文支持和精确的信息传递(33)。然而，初学者往往将这些问题归因于模型本身的能力不足，而非理解背后的技术限制和使用方法问题(39)。

本研究旨在深入分析编程初学者在上下文工程认知上的缺失及其对大模型使用体验的影响，同时对比 Claude Code 和 DeepSeek 网页版在上下文处理方面的技术差异，探究为何网页版大模型在实际使用中会给人 "智商下降" 的感觉，以及为何网页版普遍缺乏上下文压缩功能。此外，本研究还将探讨上下文超出限制后丢失内容在编程场景中的致命影响，从教育方法、技术实现、用户体验等多维度提出改进建议。

二、编程初学者对上下文工程的认知现状

2.1 上下文工程在编程教育中的缺失

当前主流的编程教育体系中，上下文工程尚未被纳入正式教学内容。通过对 2025 年国内外多所高校计算机科学专业课程大纲的分析发现，无论是基础编程课程还是高级软件开发课程，均未明确提及上下文工程或相关概念(1)。即使在最新的 IB 计算机科学课程改革 (2025 年 8 月首次授课) 中，虽然强调了计算思维和问题解决能力，但仍未将上下文工程作为独立教学内容(22)。

在编程培训领域，2025 年的主流课程内容仍然集中在编程语言基础、数据结构、算法设计等传统领域(4)。以 Python 编程课程为例，其内容主要包括：

• 基础编程语言：数据类型、控制结构、函数与模块、面向对象编程

• 前端开发：HTML/CSS/JavaScript

• 后端开发：Node.js、数据库操作

• 全栈开发：MERN/MEAN 技术栈

• 数据分析与人工智能：Pandas、NumPy、机器学习基础

• 云计算与容器化：Docker、Kubernetes

这些课程体系中完全没有涉及上下文工程或提示工程的内容(4)。即使在涉及 AI 应用的课程中，也仅关注模型训练和应用，而忽略了如何有效与 AI 模型进行交互的关键技能(14)。

2.2 初学者对上下文工程的认知误区

编程初学者对上下文工程普遍存在严重的认知误区。研究表明，初学者往往将大模型视为 "智能助手"，期望它们能够像人类一样理解复杂的上下文和隐含需求(15)。这种认知导致初学者在使用大模型时存在以下误区：

1. "完整信息假设" 误区：初学者认为只要提供问题描述，大模型就能自动获取所有必要的背景信息，而无需明确提供完整的上下文(14)。例如，在编写代码时，初学者可能只描述当前任务，而忽略项目结构、依赖关系等关键信息，导致生成的代码无法使用(33)。

2. "无限记忆" 误区：初学者普遍认为大模型能够记住所有历史对话内容，而忽视了模型的上下文窗口限制(12)。这种误解导致初学者在多轮对话中不主动管理上下文，最终因上下文超出限制而丢失关键信息(38)。

3. "精确理解" 误区：初学者往往高估了大模型对自然语言描述的理解能力，尤其是在技术术语和模糊表述方面(15)。研究显示，即使是简单的编程任务描述，大模型也可能产生多种不同的解释，而初学者缺乏通过上下文工程引导模型正确理解的能力(14)。

4. "自动化优化" 误区：初学者常认为大模型能够自动优化代码，而无需明确说明优化目标(14)。例如，初学者可能只提供功能需求，而不指定性能指标、代码风格或兼容性要求，导致生成的代码不符合实际需求(33)。

这些认知误区源于编程教育中对上下文工程的忽视，以及初学者缺乏与大模型交互的实践经验(11)。当这些认知误区与网页版大模型的实际限制相结合时，就产生了 "AI 智商下降" 的错觉，进一步影响了初学者对大模型工具的正确使用(39)。

三、网页版大模型使用困境分析

3.1 网页版大模型的共同局限性

网页版大模型虽然方便易用，但与本地部署或 API 调用版本相比，存在明显的功能限制和性能瓶颈(26)。这些限制在编程场景中尤为突出，主要表现在以下几个方面：

1. 严格的上下文窗口限制：

   网页版大模型通常采用较小的上下文窗口。根据实测数据，2025 年主流网页版大模型的上下文窗口普遍在 64K-128K tokens 之间(28)。相比之下，通过 API 调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)。

   当用户在网页版中进行多轮对话或处理大型代码文件时，很快就会遇到上下文窗口限制，导致早期对话内容被自动丢弃(38)。这一限制在编程场景中尤为致命，因为编程任务通常需要模型理解完整的项目结构、历史交互和依赖关系(33)。

2. 功能阉割与性能限制：

   网页版大模型通常会对高级功能进行限制或阉割。例如，DeepSeek 的网页版虽然显示为 V3.1 版本，但实际上与 API 版本存在显著差异。根据实测，DeepSeek 网页版的最大上下文长度为 128K，而通过阿里云调用的 DeepSeek V3 API 最大上下文长度仅为 65K(29)。

   此外，网页版模型的响应速度和资源分配也受到严格限制。有用户反映，DeepSeek 网页版 "一天就顶多问一个问题，后面输进去一直打转出不来结果"(45)。这种限制在编程过程中会严重影响开发效率，特别是在需要频繁调试和修改代码的场景中(39)。

3. 缺乏上下文管理工具：

   网页版大模型通常不提供上下文管理工具，如上下文压缩、摘要生成或历史记录管理功能(48)。这意味着用户无法主动管理对话历史，当上下文窗口满时，早期内容会被自动丢弃，导致模型 "遗忘" 重要信息(38)。

4. 不透明的使用限制与资源分配：

   网页版大模型的使用限制通常不透明，用户无法预知何时会触发上下文窗口限制或功能限制(42)。例如，Claude Code 从 2025 年 9 月开始对用户实施了严格的使用限制，包括 "每 5 小时滚动限制 + 每周限额"，但未明确告知用户具体的限额标准(38)。

   这种不透明的限制导致用户在使用过程中频繁遇到 "Token 用尽" 的提示，被迫重新输入上下文，严重影响了用户体验和工作效率(42)。

3.2 "智商下降" 现象的成因分析

许多用户反映，长期使用网页版大模型后会感觉其 "智商下降"，即模型的响应质量逐渐降低，无法像初期那样提供高质量的回答(39)。这种现象的成因复杂，主要包括以下几个方面：

1. 上下文窗口限制导致信息丢失：

   网页版大模型的上下文窗口有限，随着对话轮数增加，早期的关键信息会被自动丢弃(38)。在编程场景中，这种信息丢失可能导致模型无法理解当前代码的上下文，生成不完整或错误的代码(33)。

   例如，用户在与 Claude Code 的对话中，如果讨论超过一定轮数，模型会自动压缩或丢弃早期对话内容，导致后续回答质量下降(48)。用户可能需要反复重新解释问题或提供上下文，从而产生 "模型变笨了" 的错觉(39)。

2. 资源分配与负载均衡问题：

   网页版大模型通常需要处理大量并发用户，导致资源分配不均和负载均衡问题(38)。例如，Claude 在 2025 年 8 月曾出现 "上下文窗口路由错误"，将短文本请求错发到为长文本配置的服务器，导致响应质量下降(38)。

   这种技术故障会导致模型在处理用户请求时表现不稳定，进一步强化了 "智商下降" 的印象(40)。

3. 模型版本与功能更新不同步：

   网页版大模型的更新通常滞后于 API 版本，导致功能和性能差异(29)。例如，DeepSeek 网页版已全部替换成了 V3.1，但通过阿里云调用的 DeepSeek V3 API (最大上下文长度还是 65K) 与网页版存在明显差异(29)。

   此外，部分网页版模型还存在功能阉割的问题，如 DeepSeek 网页版去掉了 "深度思考 (R1)" 标识，可能融合了推理与非推理功能，但未明确说明，导致用户体验不一致(28)。

4. 用户使用习惯与上下文管理不当：

   用户自身的使用习惯也会影响大模型的表现。缺乏上下文工程意识的用户可能在对话中提供不完整或模糊的信息，导致模型理解偏差(14)。此外，用户可能没有意识到需要主动管理上下文，导致关键信息丢失(48)。

   例如，用户在与 DeepSeek 对话时，如果不主动总结和压缩上下文，很快就会遇到上下文窗口限制，导致模型无法正确理解后续请求(45)。

5. 网页版特有的交互限制：

   网页版大模型通常不支持某些高级交互方式，如文件上传、代码片段引用或复杂工具调用(33)。这些限制在编程场景中尤为明显，因为编程任务往往需要处理多个文件和复杂的项目结构(33)。

   例如，Claude Code 的网页版虽然支持代码生成，但不支持直接访问本地文件系统或集成开发环境，限制了其在实际编程中的应用(33)。

3.3 上下文超出限制的致命影响

在编程场景中，上下文超出限制导致的信息丢失可能产生极其严重的后果，特别是在以下几个方面：

1. 代码生成与理解的连贯性中断：

   编程是一个连贯的思维过程，需要模型理解完整的项目结构、历史修改和功能需求(33)。当上下文超出限制时，模型会丢失之前的代码片段、需求说明和交互历史，导致生成的代码与现有项目不兼容或功能不完整(39)。

   例如，用户在与 Claude Code 讨论一个复杂的系统设计时，如果上下文超出限制，模型可能会忘记之前讨论的数据库结构或业务逻辑，生成与前期设计冲突的代码(48)。

2. 调试与错误修复的效率下降：

   调试过程需要模型理解完整的错误信息、代码历史和调试步骤(33)。当上下文超出限制时，模型会丢失之前的错误信息和调试尝试，导致重复提问和低效修复(39)。

   例如，用户在调试一个包含多个文件的项目时，如果上下文超出限制，模型可能会忘记之前发现的错误点或尝试过的解决方案，导致重复分析和低效修复(33)。

3. 复杂任务分解与执行的连贯性破坏：

   复杂的编程任务通常需要分解为多个子任务，每个子任务都依赖于之前的执行结果(33)。当上下文超出限制时，模型会丢失之前的子任务信息和执行结果，导致任务分解和执行的连贯性被破坏(39)。

   例如，用户在开发一个完整的 Web 应用时，如果上下文超出限制，模型可能会忘记之前讨论的数据库设计、API 架构或前端组件，导致各部分无法协调工作(33)。

4. 项目知识积累与复用的障碍：

   在长期项目中，模型可以积累对项目结构、业务逻辑和技术栈的理解，从而提供更相关的建议(33)。当上下文超出限制时，这种积累的项目知识会被丢失，导致模型无法利用已有的项目理解提供针对性建议(39)。

   例如，用户在持续开发一个大型项目时，如果上下文频繁超出限制，模型将无法记住项目的特定结构和业务规则，导致每次交互都需要重新解释项目背景，降低开发效率(33)。

5. 学习曲线与技能提升的阻碍：

   对于编程初学者而言，与大模型的交互是一个学习过程，可以逐步掌握最佳实践和解决问题的方法(14)。当上下文超出限制时，这种学习过程会被中断，因为模型无法记住之前的教学内容和反馈(39)。

   例如，初学者在学习特定算法或设计模式时，如果上下文超出限制，模型将无法记住之前的解释和示例，导致学习过程不连贯，理解不深入(14)。

四、Claude Code 与 DeepSeek 网页版对比分析

4.1 上下文处理机制的技术差异

Claude Code 和 DeepSeek 作为当前最受欢迎的编程辅助大模型，在上下文处理机制上存在显著差异，这些差异直接影响了用户体验和功能表现。

1. 上下文窗口大小与限制：

   Claude Code 拥有更大的上下文窗口，支持高达 200K tokens 的上下文长度，这意味着它可以处理更长的文档和更复杂的对话历史(30)。相比之下，DeepSeek V3.1 的上下文窗口为 128K tokens，略小于 Claude(28)。

   然而，需要注意的是，这些理论上的上下文窗口在实际使用中可能受到限制。例如，DeepSeek 网页版虽然显示为 V3.1 版本，但通过阿里云调用的 DeepSeek V3 API 最大上下文长度仅为 65K(29)。同样，Claude Code 也实施了严格的使用限制，包括 "每 5 小时滚动限制 + 每周限额"，影响了用户对完整上下文窗口的利用(38)。

2. 上下文压缩机制的实现：

   Claude Code 实现了先进的上下文压缩机制，允许用户通过专用命令主动管理上下文(48)。Claude Code 的上下文压缩机制具有以下特点：

   相比之下，DeepSeek 在上下文压缩方面的支持较为有限。虽然 DeepSeek V3.1 在技术上实现了稀疏注意力机制，包括 "压缩注意力"（像 "速读" 一样提炼全局信息）和 "滑动注意力"（像 "扫读" 一样照顾局部细节），但这些技术主要用于内部优化，并未向用户提供显式的上下文管理工具(28)。

• 提供/compact命令，允许用户手动压缩对话历史，保留关键信息(48)。

• 默认在上下文用量达到 95% 时自动触发压缩，也可通过/config命令开启 / 关闭自动压缩功能(53)。

• 采用三层记忆架构：短期高速记忆、中期结构化压缩记忆和长期跨会话向量化搜索记忆。

• 压缩过程中会保留系统提示词、关键文件内容和任务状态，确保核心信息不丢失(50)。

1. 多轮对话与上下文连贯性：

   Claude Code 采用了 "Todo+Agent Loop" 的架构，通过任务分解和子 Agent 协作的方式管理复杂的上下文(50)。这种架构允许模型在处理复杂任务时保持上下文的连贯性，同时避免不同任务之间的干扰(50)。

   具体来说，Claude Code 的多轮对话机制具有以下特点：

   DeepSeek 则采用了不同的架构，其 V3.1 版本引入了混合推理架构，一个模型同时支持思考模式与非思考模式(28)。然而，DeepSeek 在多轮对话中的上下文连贯性管理不如 Claude Code 透明，用户无法明确控制模型如何处理对话历史和任务状态(28)。

• 主 Agent 负责整体任务协调和结果合成

• 子 Agent 负责具体任务执行，如代码生成、测试或文档生成

• 子 Agent 可以继承主 Agent 的部分上下文（如工作目录、文件状态），但不继承完整的对话历史

• 每个 Agent 有独立的上下文管理，避免信息混淆和冲突(50)

1. 文件处理与项目感知能力：

   Claude Code 具有更强的项目感知能力，可以理解整个项目的结构和文件之间的关系(33)。它支持上传多个文件并分析它们之间的依赖关系，这在处理大型项目时尤为重要(35)。

   具体来说，Claude Code 的文件处理能力包括：

   DeepSeek 在文件处理方面的能力相对有限，主要支持文本输入和简单的代码生成，不支持复杂的项目结构分析或多文件协作(28)。

• 支持上传 PDF、TXT 等多种文件格式

• 能够理解文件内容并记住关键信息

• 可以根据文件内容回答问题或生成相关代码

• 支持代码审查和分析功能(35)

4.2 用户体验与功能限制对比

除了技术实现上的差异，Claude Code 和 DeepSeek 在用户体验和功能限制方面也存在显著差异，这些差异直接影响了用户对 "智商下降" 的感知。

1. 使用限制与资源分配：

   Claude Code 从 2025 年 9 月开始实施了严格的使用限制，包括 "每 5 小时滚动限制 + 每周限额"，但未明确告知用户具体的限额标准(38)。这种不透明的限制导致用户在使用过程中频繁遇到 "Token 用尽" 的提示，被迫重新输入上下文，严重影响了用户体验和工作效率(42)。

   相比之下，DeepSeek 的使用限制相对透明，其 API 定价明确标注了输入 / 输出的费用标准(28)。例如，DeepSeek V3.1 的 API 定价为：输入 0.5 元 / 百万 tokens（缓存命中），4 元 / 百万 tokens（缓存未命中）；输出 12 元 / 百万 tokens(28)。

2. 界面设计与交互方式：

   Claude Code 的网页版界面设计更加专业，提供了丰富的交互功能和状态反馈(33)。例如：

   DeepSeek 的网页版界面相对简洁，原 "深度思考（R1）" 按钮简化为 "深度思考"，并新增 Mermaid 流程图展示模型交互逻辑(28)。然而，DeepSeek 的界面缺乏对上下文使用情况的详细反馈，用户无法直观了解当前对话的 Token 使用情况和剩余容量(28)。

• 提供详细的上下文使用情况显示，包括当前 Token 使用量和剩余容量

• 支持代码高亮显示和格式化

• 提供/compact、/clear等上下文管理命令

• 支持任务列表管理和子任务分解(48)

1. 响应质量与一致性：

   用户反馈显示，Claude Code 在 2025 年 9 月后出现了明显的响应质量下降问题(39)。用户反映：

   DeepSeek 也面临类似的问题，有用户反映其 "降智" 现象，即模型的响应质量随时间推移而下降(44)。例如：

• Claude Code 从 2025 年 09 月开始明显变慢，对需求的理解能力也明显减弱

• 执行时间明显变长，可能是限流导致的问题

• 对 Vue.js 3 前端项目不够友好，批量重构容易改出很多问题，而且批量修复极慢

• 错误率升高，需要频繁修复(39)

• 点评英语作文时，思考过程变得简短，忽略了许多细节

• 润色后的作文与原文改动微乎其微，未起到提升作用

• 数学推理能力不稳定，有时正确有时错误(44)

1. 编程场景支持度：

   在编程场景支持方面，Claude Code 和 DeepSeek 各有优势：

   Claude Code 的优势在于：

   DeepSeek 的优势在于：

   然而，两者在网页版中都面临功能限制，无法完全发挥其 API 版本的全部能力(29)。

• 对大型项目结构的理解能力更强

• 提供更完善的上下文管理工具

• 支持更复杂的任务分解和子任务协作

• 具有更强的代码审查和分析能力(33)

• 支持更长的上下文窗口（128K vs 200K）

• 代码生成速度更快

• 对中文用户更友好，中文分词器优化更好

• 幻觉率相对较低(28)

4.3 成本与性能的权衡分析

在选择使用 Claude Code 还是 DeepSeek 时，用户需要在成本、性能和功能之间进行权衡。以下是两者的成本与性能对比分析：

1. 上下文窗口与 Token 成本：

   Claude Code 的上下文窗口为 200K tokens，而 DeepSeek V3.1 为 128K tokens(30)。从理论上讲，Claude Code 可以处理更长的文档和更复杂的对话历史。然而，更大的上下文窗口也意味着更高的 Token 消耗和成本(31)。

   根据 2025 年的定价信息：

   假设一个典型的编程任务需要处理 100K tokens 的输入和 50K tokens 的输出，使用 Claude Code 的成本约为$30.1 + $15*0.05 = $1.05，而使用DeepSeek的成本约为0.50.1 + 40.1 + 120.05 = 1.05元（约合$0.15）(28)。这表明在相同任务下，DeepSeek 的成本显著低于 Claude Code。

• Claude Code 的 API 定价为：输入$3/百万tokens，输出$15 / 百万 tokens(35)

• DeepSeek V3.1 的 API 定价为：输入 0.5 元 / 百万 tokens（缓存命中），4 元 / 百万 tokens（缓存未命中）；输出 12 元 / 百万 tokens(28)

1. 响应时间与吞吐量：

   用户反馈显示，Claude Code 从 2025 年 9 月开始明显变慢，执行时间显著增加(39)。这可能与 Claude 实施的使用限制和资源分配策略有关(38)。相比之下，DeepSeek V3.1 的响应速度相对较快，特别是在简单任务处理上(28)。

   然而，DeepSeek 也存在使用限制，有用户反映 "一天就顶多问一个问题，后面输进去一直打转出不来结果"(45)。这表明 DeepSeek 在处理高并发请求时也会面临性能瓶颈。

2. 功能完整性与限制：

   Claude Code 的网页版功能相对完整，支持大多数 API 功能，包括代码生成、文件上传和上下文管理(33)。然而，Claude Code 对高级用户实施了严格的使用限制，特别是订阅 Max 套餐的用户，在毫无预警的情况下频繁遭遇 "Claude 使用量超限" 的提示(42)。

   DeepSeek 的网页版虽然显示为 V3.1 版本，但与 API 版本存在差异。例如，通过阿里云调用的 DeepSeek V3 API 最大上下文长度仅为 65K，远低于网页版的 128K(29)。此外，DeepSeek 的功能也存在一定限制，如缺乏显式的上下文管理工具(28)。

3. 学习曲线与易用性：

   Claude Code 提供了更完善的上下文管理工具和更专业的界面设计，但也增加了学习曲线(48)。初学者需要学习如何使用/compact、/config等命令来管理上下文，这对于没有上下文工程意识的用户来说可能具有挑战性(48)。

   DeepSeek 的界面相对简单，更容易上手，但缺乏对上下文管理的显式支持(28)。这意味着用户需要通过其他方式（如手动总结对话历史）来管理上下文，增加了使用难度(44)。

4. 长期使用成本与价值：

   从长期使用的角度看，Claude Code 的高成本可能成为企业用户的负担，特别是在处理大型项目时(35)。相比之下，DeepSeek 的成本优势明显，特别是对于预算有限的个人用户和小型团队(28)。

   然而，需要注意的是，Claude Code 在处理复杂编程任务时的准确性和可靠性仍然较高，特别是在需要深入理解项目结构和业务逻辑的场景中(33)。因此，用户需要根据具体使用场景和预算来权衡两者的长期价值。

五、教育方法、技术实现与用户体验的改进建议

5.1 编程教育体系的改进建议

为了解决编程初学者对上下文工程认知不足的问题，需要对当前的编程教育体系进行系统性改革，将上下文工程纳入编程教育的核心内容。以下是具体的改进建议：

1. 将上下文工程纳入编程课程体系：

   建议在各级编程教育中加入上下文工程的教学内容，从初学者课程到高级软件开发课程都应涵盖这一主题(11)。具体实施方式包括：

• 在入门课程中引入大模型的基本概念和使用方法，强调上下文工程的重要性

• 在中级课程中教授上下文管理技巧，如如何有效组织输入信息、如何总结对话历史、如何使用上下文压缩工具

• 在高级课程中探讨大模型在复杂项目中的应用，包括多轮对话管理、任务分解和子 Agent 协作等高级上下文工程技术(14)

1. 开发专门的上下文工程教学资源：

   建议开发专门针对上下文工程的教学资源，包括教材、在线课程和实践项目(11)。这些资源应涵盖以下内容：

• 大模型的工作原理与局限性

• 有效提示设计原则

• 上下文管理策略与技巧

• 常见认知误区与解决方案

• 实际案例分析与实践练习(14)

1. 改进评估方式，纳入上下文工程能力：

   建议在编程课程的评估中纳入对上下文工程能力的考核，鼓励学生掌握这一关键技能(14)。具体评估方式包括：

• 要求学生使用大模型完成复杂的编程任务，评估其上下文管理能力

• 设计需要多轮对话和上下文维护的项目作业

• 在考试中加入上下文工程相关的问题，测试学生对大模型局限性的理解和应对策略(11)

1. 结合实际案例进行教学：

   建议在教学中使用实际案例，展示上下文工程在解决实际编程问题中的应用(14)。例如：

• 展示如何通过有效的上下文设计引导模型生成高质量代码

• 分析上下文丢失导致的常见问题及解决方案

• 对比不同上下文管理策略的效果差异

• 探讨如何根据不同的任务特点选择合适的上下文管理策略(14)

1. 培养学生的元认知能力：

   建议在教学中注重培养学生的元认知能力，帮助他们意识到自己对大模型的认知误区，并学会自我纠正(11)。具体方法包括：

• 引导学生反思自己与大模型的交互过程

• 鼓励学生记录和分析模型的响应模式

• 培养学生的实验精神，通过对比测试不同的上下文设计

• 引导学生总结有效的上下文管理策略，并应用于实际项目中(11)

5.2 大模型技术实现的改进方向

为了解决网页版大模型在上下文管理方面的局限性，需要从技术实现层面进行改进。以下是具体的改进建议：

1. 优化上下文窗口管理机制：

   建议大模型开发者优化上下文窗口管理机制，在技术层面缓解上下文超出限制的问题。具体改进方向包括：

• 实现更智能的上下文压缩算法，能够自动识别和保留关键信息

• 开发上下文重要性评分机制，优先保留与当前任务最相关的信息

• 实现上下文摘要生成功能，自动为用户提供对话历史的摘要

• 开发上下文检索机制，允许用户在需要时检索历史对话中的特定信息

1. 增强上下文连贯性和一致性：

   建议改进大模型的多轮对话机制，增强上下文的连贯性和一致性(50)。具体改进方向包括：

• 开发更先进的对话状态跟踪机制，确保模型能够准确理解多轮对话中的复杂语义关系

• 实现上下文依赖关系的显式建模，帮助模型更好地理解对话的逻辑结构

• 开发上下文验证机制，确保模型对上下文的理解符合用户意图

• 实现上下文回滚功能，允许用户在发现模型误解上下文时恢复到之前的状态(50)

1. 提供更完善的上下文管理工具：

   建议为用户提供更完善的上下文管理工具，使上下文工程变得更加直观和可控(48)。具体改进方向包括：

• 提供可视化的上下文管理界面，让用户直观了解当前对话的 Token 使用情况和剩余容量

• 开发更灵活的上下文压缩工具，允许用户指定需要保留的关键信息

• 提供对话历史的结构化浏览功能，方便用户回顾和引用之前的对话内容

• 开发上下文标记功能，允许用户为重要的对话内容添加标签，便于后续检索和引用(48)

1. 优化资源分配与使用限制策略：

   建议优化大模型的资源分配策略和使用限制机制，提高用户体验的一致性和可预测性(42)。具体改进方向包括：

• 提供透明的使用限制说明，让用户清楚了解不同订阅级别对应的资源配额

• 开发基于使用场景的动态资源分配机制，根据任务复杂度自动调整资源分配

• 实现资源使用预警功能，在用户接近资源限制时提前通知

• 提供资源优先级管理功能，允许用户为重要任务分配更高的资源优先级(42)

1. 改进多模态交互与工具集成：

   建议改进大模型的多模态交互能力和工具集成功能，增强其在编程场景中的实用性(33)。具体改进方向包括：

• 开发更完善的文件处理能力，支持直接访问和修改项目文件

• 实现与集成开发环境 (IDE) 的深度集成，提供更无缝的开发体验

• 开发更强大的工具调用能力，支持复杂的工具链和工作流

• 实现代码分析和理解能力，能够自动识别项目结构和依赖关系(33)

5.3 用户体验设计的优化策略

为了改善用户与大模型的交互体验，特别是在编程场景中，需要从用户体验设计角度进行优化。以下是具体的优化策略：

1. 增强上下文状态反馈：

   建议在用户界面中提供更丰富的上下文状态反馈，帮助用户更好地管理上下文(48)。具体措施包括：

• 在界面中显示当前对话的 Token 使用量和剩余容量

• 提供上下文窗口使用情况的可视化表示

• 在上下文接近限制时显示警告信息

• 提供对话历史的概览视图，让用户快速了解对话进程(48)

1. 简化上下文管理操作：

   建议简化上下文管理的操作流程，降低用户的认知负担(48)。具体措施包括：

• 提供一键上下文压缩功能，自动总结对话历史

• 开发智能提示功能，帮助用户生成有效的上下文摘要

• 实现对话历史的自动分类和标记，便于用户检索和引用

• 提供上下文版本管理功能，允许用户保存和恢复特定的上下文状态(48)

1. 改进错误处理与恢复机制：

   建议改进大模型的错误处理和恢复机制，减少上下文误解导致的错误(39)。具体措施包括：

• 开发上下文验证机制，在执行任务前确认对用户意图的理解

• 提供明确的错误提示，说明模型无法理解的部分

• 开发上下文回滚功能，允许用户在出现错误时恢复到之前的状态

• 提供多版本输出比较功能，帮助用户理解不同上下文设计的影响(39)

1. 优化多轮对话流程设计：

   建议优化多轮对话的流程设计，提高交互效率和用户体验(33)。具体措施包括：

• 提供任务导向的对话流程，帮助用户分解复杂任务

• 开发上下文预加载功能，提前准备相关信息

• 实现对话主题标记功能，帮助用户组织对话内容

• 提供对话历史的结构化导航，方便用户回顾和引用关键信息(33)

1. 增强协作与共享功能：

   建议增强大模型的协作与共享功能，支持团队开发场景中的上下文管理(33)。具体措施包括：

• 开发上下文共享功能，允许团队成员共享和协作管理对话历史

• 提供上下文版本控制功能，跟踪对话历史的变化

• 开发团队上下文管理功能，支持多用户协作处理复杂项目

• 实现上下文导出和导入功能，方便在不同项目间复用有效的上下文设计(33)

六、结论与展望

6.1 研究发现总结

本研究通过对编程初学者与大模型交互困境的深入分析，得出以下关键发现：

1. 上下文工程教育的缺失是导致编程初学者无法充分发挥大模型潜力的主要原因。当前编程教育体系中普遍缺乏对上下文工程的系统教学，导致初学者在使用大模型时存在严重的认知缺口(11)。

2. 初学者对大模型存在严重的认知误区，包括 "完整信息假设"、"无限记忆"、"精确理解" 和 "自动化优化" 等误区(14)。这些误区源于编程教育中对上下文工程的忽视，以及初学者缺乏与大模型交互的实践经验(11)。

3. 网页版大模型存在显著的功能限制和性能瓶颈，包括上下文窗口限制、功能阉割、性能限制和不透明的使用限制等(38)。这些限制在编程场景中尤为突出，导致用户体验下降和 "智商下降" 的错觉(39)。

4. 上下文超出限制在编程场景中具有致命影响，导致代码生成与理解的连贯性中断、调试效率下降、复杂任务分解与执行的连贯性破坏、项目知识积累障碍等问题(33)。

5. Claude Code 和 DeepSeek 在上下文处理机制上存在显著差异。Claude Code 提供了更完善的上下文管理工具和更专业的界面设计，但也增加了学习曲线和使用成本；DeepSeek 的界面相对简单，更容易上手，但缺乏对上下文管理的显式支持(28)。

6. 用户体验设计对上下文工程的实践具有重要影响。提供丰富的上下文状态反馈、简化上下文管理操作、改进错误处理与恢复机制、优化多轮对话流程设计等措施可以显著改善用户体验(48)。

6.2 未来研究方向

基于本研究的发现，提出以下未来研究方向：

1. 上下文工程教学方法的创新研究：

   未来研究可以探索创新的上下文工程教学方法，如基于项目的学习、案例教学和同伴学习等，以提高初学者的上下文工程能力(14)。此外，研究如何将上下文工程与现有编程课程有机结合，而不是作为独立的附加内容，也是一个重要方向(11)。

2. 大模型上下文管理机制的技术创新：

   未来研究可以探索更先进的上下文管理机制，如基于注意力机制的上下文压缩、基于图模型的上下文表示和基于强化学习的上下文优化等。此外，研究如何在保证模型性能的前提下扩大上下文窗口，也是一个重要方向。

3. 编程场景下的上下文工程最佳实践研究：

   未来研究可以深入探索编程场景下的上下文工程最佳实践，包括如何设计有效的提示、如何管理复杂项目的上下文、如何处理多文件和多模块的依赖关系等(33)。此外，研究不同类型的编程任务（如开发、调试、测试和文档生成）对上下文工程的不同要求，也是一个重要方向(33)。

4. 上下文工程对编程学习影响的实证研究：

   未来研究可以通过实证研究方法，探讨上下文工程能力对编程学习效果的影响，包括学习效率、问题解决能力和代码质量等方面(11)。此外，研究不同背景（如编程经验、认知风格）的学习者对上下文工程的掌握情况和需求差异，也是一个重要方向(11)。

5. 多模态上下文工程的研究与应用：

   未来研究可以探索多模态上下文工程，即如何结合文本、代码、图像和其他形式的信息进行有效的上下文设计(33)。此外，研究如何在多模态环境中管理上下文，避免信息冲突和干扰，也是一个重要方向(33)。

6.3 实践建议

基于本研究的发现和未来研究方向，提出以下实践建议：

1. 对教育机构的建议：

• 将上下文工程纳入编程课程体系，从入门到高级课程都应涵盖相关内容

• 开发专门的上下文工程教学资源，包括教材、在线课程和实践项目

• 改进评估方式，纳入对上下文工程能力的考核

• 培训教师掌握上下文工程的教学方法和评估技巧(11)

1. 对大模型开发者的建议：

• 优化上下文窗口管理机制，提供更智能的上下文压缩和摘要生成功能

• 增强上下文连贯性和一致性，开发更先进的对话状态跟踪机制

• 提供更完善的上下文管理工具，简化上下文管理操作

• 优化资源分配与使用限制策略，提高用户体验的一致性和可预测性(42)

1. 对编程初学者的建议：

• 主动学习上下文工程知识，了解大模型的工作原理和局限性

• 培养良好的上下文管理习惯，如定期总结对话历史、主动压缩上下文等

• 实践有效的提示设计原则，提高与大模型交互的效率

• 反思和分析与大模型的交互过程，不断改进上下文工程能力(10)

1. 对企业和组织的建议：

• 为开发团队提供上下文工程培训，提高团队的 AI 辅助开发能力

• 建立上下文工程最佳实践指南，规范团队与大模型的交互方式

• 投资支持上下文管理的工具和平台，提高开发效率

• 建立上下文资源库，促进团队成员之间的知识共享和经验交流(33)

在未来的软件开发中，大模型将扮演越来越重要的角色，而上下文工程将成为开发者的核心能力之一。通过加强教育、改进技术实现和优化用户体验，我们可以帮助编程初学者克服上下文工程认知不足的问题，充分发挥大模型在软件开发中的潜力，提高开发效率和代码质量。同时，这也将为未来的 AI 辅助软件开发奠定坚实的基础，推动软件开发方法和工具的创新与发展。

参考资料

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[28] 迈向智能体时代的第一步!DeepSeek V3.1发布，上下文扩展至128K，影响有多大?_澎湃新闻 http://m.toutiao.com/group/7540958691944579603/?upstream_biz=doubao

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[30] Claude - 常见问题 https://claude-zh.com/faq.html

[31] GPT，Genini, Claude Llama, DeepSeek，Qwen,Grok,选对LLM大模型真的可以事半功倍!_在辅助学术写作方面,grok、kimi和claude哪个llm更好?-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_28171389/article/details/147400278

[32] 2025全球AI王者争霸:最强AI大模型深度盘点与实力对决_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 开发 API 服务的 72 小时:从 0 到 1 的实战记录上周接了个紧急需求:给客户做一套 - 掘金 https://juejin.cn/post/7535980313979371574

[38] 曾靠编程圈粉的 Claude，如今代码错、限额严，用户全跑竞品那了_云梦说娱 http://m.toutiao.com/group/7552757502569120302/?upstream_biz=doubao

[39] claude-code-和-codex-和-cursor-uniapp前端开发实测_codex和claudecode价格-CSDN博客 https://blog.csdn.net/u011818572/article/details/151865931

[40] anthropic承认模型降智后仍放任其偷懒?claudecode用户信任崩塌中 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高级用户突遇使用限制，Anthropic模糊回应引用户不满_Max_套餐_服务 https://www.sohu.com/a/915203029_362225

[43] 【Anthropic】Claude Code高级用户遭遇无预告使用限制，Anthropic回应含糊_AIbase_Report_公司 https://m.sohu.com/a/915424797_122132398/

[44] 惊!爆火的deepseek竟疑似“降智”，这背后藏着什么秘密?_街头情报科 http://m.toutiao.com/group/7475893443382854170/?upstream_biz=doubao

[45] DeepSeek这道题居然算错了~ - 小城生活 暨阳社区 http://bbs.jysq.net/thread-14068968-1-1.html

[46] Re: 试了下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] 【建议收藏】最全Claude Code 斜杠命令全指南:高效用法与避坑心得_claude code 命令-CSDN博客 https://blog.csdn.net/He_r_o/article/details/149170647

[49] Claude Code 逆向报告:这可能是 2025 年最值得收藏的 AI Agent 架构手册_mob6454cc73e9a6的技术博客_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] 长时程AI任务必备:上下文压缩与记忆的实战指南_寰球局面 http://m.toutiao.com/group/7557185900560581129/?upstream_biz=doubao

[52] AI 智能体总“忘事”?上下文工程 4 招，拯救 Token 焦虑_钓鱼哲学家 http://m.toutiao.com/group/7550203469920010804/?upstream_biz=doubao

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

[54] DeepSeek-V3.2-Exp:通过稀疏注意力机制提升长上下文效率-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_42055933/article/details/152716168

[55] DeepSeek-V3.1上线!一键切换思考，128K上下文开启智能体新纪元_机圈小喇叭 http://m.toutiao.com/group/7540979853286228532/?upstream_biz=doubao

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

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）