本研究探讨了大语言模型的提示范式，证明提示具备图灵完备性，有限变换器能够通过提示计算任何可计算函数。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在编程教育中的应用，提出了新提示范式以增强用户控制。研究表明，LLMs能够生成个性化反馈，但在任务接近结束时可能会误导学生。此外，介绍了通过提示转化解决编程问题的新方法，以及利用头脑风暴框架提升代码生成能力。研究强调了LLMs在教育中的潜力，并提供了改进代码质量的见解。