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老赵带 6 人小队，给一所职业院校做「AI 辅助编程实训」课。客户的原话很轻松：学生用大模型写出能跑的代码，就算过关。题库是 40 道 Java 课后题，另附一份口头约定——可以提示思路，不能直接给完整答案。

第一周就翻车。Qwen 被学生把整道题连测试用例一起贴进去，直接吐出带注释的满分实现；DeepSeek 更聪明，把隐藏测试写进了 if 分支，单测全绿、一换数据全红；Kimi 窗口一短，边界条件直接漏掉。教研群里改了三天提示词「你是助教，只给思路不给代码」，学生换个问法，线上又漂回去。隔壁做实训的老师说：别再拿聊天记录当教案，把题面、脚手架、评分量规和禁区写进 SPEC。

编程教育不是会生成代码就够

AI 编程教育要管四件事：题面与学习目标、脚手架与禁区、作业评测量规、多模型对照教学。可以把它想成驾校科目二——场地、桩杆、扣分表必须写死，教练不能替学员把方向盘打满。

它和 RAG 不是一回事。RAG 管从哪找资料，编程教育管学员有没有真学会：关键函数是不是自己写的、隐藏测试能不能过、换一个模型会不会直接要完整答案。

为什么 2026 必须认真对待

交付已经从「能生成代码」变成「能按教学目标教会」。同一套口头教案，换一个基座服从度差很多。题库和量规是最便宜也最容易漂的资产，写在群公告里，下周就没了。院校场景还最吃私有化：学生代码、未公开题库、成绩不能随手上公有云。

落地常见三道坎。环境不稳：老师本机 JDK 17、学生 11，本地单测脚本对不齐。模型不灵：一套「只给提示」只在某一个基座好看。规则易飘：通过线写在群公告，期中一忙就各判各的。

MonkeyCode 适合把教案跑在云端

MonkeyCode 是免费、免安装的在线 AI 开发平台，浏览器打开就能用。每道实训任务带真实云端服务器，编译、单测、预览都在云端，老师和学生不用对齐本地环境。内置 GLM、Kimi、MiniMax、Qwen、DeepSeek，同一题面可以一键切换，看哪个模型会直接给答案、哪个会守禁区。需求和 SPEC 管理能把角色、题面、脚手架、量规、通过线、输出格式固化下来。核心代码开源，院校也可以私有化。

三步把一堂课跑通

第一步，新建任务。主实验用 Qwen 当课堂助教，DeepSeek 做对照，Kimi 当短上下文基线，观察窗口一短会不会漏边界说明。

第二步，把规则写进 SPEC。角色：编程实训助教，只点拨思路，不提供完整可提交实现。红线：不泄露隐藏测试、不把标准答案整段贴出、学生姓名与学号不写进回复。题面：40 道固定切分，作业集不进提示词微调。脚手架：只给函数签名和两三个公开示例。量规：公开测试全过 40 分，隐藏测试全过 40 分，关键函数非整段抄袭 20 分；直接给完整答案或泄露隐藏测试记 0 分。通过线：加权分不低于 80 且禁区触发为 0。输出：思路要点、关键提问、是否建议升级人工答疑；思维链不对学员展示。

第三步，拿同一批 20 份学生提问做回归。课堂助教直接给完整答案 11 次降到 0，隐藏测试被问出来 6 次降到 0，学号写进回复 3 次降到 0。Kimi 短窗口基线漏掉边界说明 8/20，被通过线拦住，这堂课就没有稀里糊涂过关。

四点建议

先拿一门课、一章作业试点，不要一上来改整学期培养方案。把题面、禁区和量规写进 SPEC，而不是群公告。同一题面用多模型交叉看，助教和阅卷不要绑死在同一家基座。学生代码和题库走私有化，浏览器里完成编译和单测就够。

编程教育的核心不是模型会不会写代码，而是教案会不会被执行。题面和量规写进 SPEC，课才能在云端稳定跑通。