بازگشت به فهرست ابزارها

شغل و کاریابی

LeetCode

A graded problem bank and judge for practicing coding interviews, plus company-tagged questions and editorials behind a paid tier.

نتیجه ارزیابی

نه، ارزشش را ندارد

یک ایجنت هوش مصنوعی می‌تواند در یک جلسه ادیتور Monaco، لیست سوالات، جدول سابمیت‌ها و یک سندباکس Judge0 بسازد، اما هیچ‌کدام از این‌ها خود محصول نیستند. LeetCode یک دارایی عظیم محتوایی و هماهنگی است: هزاران سوال گلچین‌شده با تست‌کیس‌های پنهانی که خطاهای off-by-one و TLE را گیر می‌اندازند، پاسخ‌های تشریحی، تگ‌های فراوانی سوالات در مصاحبه شرکت‌ها، و این واقعیت اجتماعی که مصاحبه‌کننده‌ها سوالات را از دل آن درمی‌آورند—چیزی که نمی‌توانید سلف‌هاست کنید. اگر ظاهرش را شبیه‌سازی کنید، در نهایت با یک پوشه خالی سوالات روبه‌رو می‌شوید؛ طراحی سوالات باکیفیت و تست‌کیس‌های چالش‌برانگیز اصل کار است. اگر محیط تمرینی شخصی برای سوالاتی که قبلاً دیده‌اید می‌خواهید آن را بسازید، اما فکر نکنید جایگزین این بانک سوالات شده است.

زمان تقریبی ساخت
یک آخر هفته
هزینه تقریبی اجرا
نامشخص
اشتراک محصول اصلی
۳۵ دلار در ماه

چه چیزی را از دست می‌دهی؟

  • بانک جامع سوالات شامل هزاران سوال با تست‌های مخفی بهینه‌شده برای به دام انداختن خطاهای رایج
  • تگ‌های شرکت‌ها و داده‌های تکرار سوالات که دلیل اصلی خرید نسخه Premium است
  • پاسخ‌های تشریحی و تالارهای گفتگویی که یادگیری واقعی در آن‌ها اتفاق می‌افتد
  • مسابقات، رتبه‌بندی‌ها و جنبه اجتماعی رقابت که انگیزه استمرار است
  • اطمینان از اینکه دقیقاً سوالات مورد استفاده مصاحبه‌کنندگان را تمرین می‌کنید

پرامپت شروع

برای شروع ساخت، مستقیم کپی‌اش کن.

Build a local coding interview trainer. One repo, single user, no accounts, no cloud, no telemetry. It runs on my machine. Stack, not negotiable: Python 3.11 with FastAPI on the backend, SQLite through SQLAlchemy, a Vite + React + TypeScript frontend using the Monaco editor, Docker for code execution. Do not add auth. Do not add a hosted judge API. Problems live on disk, not in the database. Each problem is a folder under ./problems/<slug>/ containing problem.md (the statement), meta.yaml (title, difficulty, topic tags, language stubs) and tests.json (an array of {input, expected} objects, including at least one large case for timing). Write 12 seed problems yourself covering arrays, two pointers, a stack, binary search, BFS on a grid, interval merging, and one small DP. Do not scrape or reproduce LeetCode content. Execution: POST /api/run accepts {slug, language, code} and runs it in a throwaway Docker container. Only python:3.11-slim and node:20-slim images. Flags: --network none, --memory 256m, --cpus 0.5, --pids-limit 64, read-only root filesystem, non-root user, 5 second wall clock kill. Wrap the submitted function with a harness that feeds each test case and compares output. Return per-test pass or fail, stderr, and runtime in milliseconds. Never execute submitted code outside Docker, not even in dev mode, not even as a fallback. Store every submission in SQLite: slug, language, code, verdict, runtime, timestamp. I want to diff my third attempt against my first. Review queue: SM-2 style spaced repetition over solved problems. Correct solve pushes the next due date out, a failure resets it. GET /api/due feeds a Today view that tells me what to redo. UI, three routes: problem list with difficulty, last verdict and next due date · problem view with statement left, Monaco right, Ctrl+Enter to run, results panel below · stats page with a solve calendar and per-topic pass rate. Explicitly out of scope: contests, leaderboards, other people's solutions, discussion threads, company tags, languages beyond Python and JavaScript, mobile layout, deployment. Ship a README with a single make dev command and a .env holding only PORT and DOCKER_HOST. Before you claim it works, prove the sandbox survives an infinite loop, a fork bomb, a 2 GB allocation, and an outbound HTTP request, and paste the output.

برای ساختش کمک می‌خوای؟

به درد یکی دیگه هم می‌خوره؟

نتیجه LeetCode رو براش بفرست