为练习真正失效的时刻而设计
很多学习者已经掌握语法，却仍然难以形成解题思路、读懂失败原因，也难以把一道做过的题连接成长期学习路径。
面对空白编辑器无从下手
逐级提示只给当前最小且有用的一步，同时让学习者继续对最终解法负责。
反馈来得太慢
真实运行结果和基于证据的诊断，在思路仍然清晰时解释失败原因。
学习路径彼此割裂
目标、练习、测评和复习共享同一份学习记录，不再散落在多个工具中。
做对不等于学会
反例和复习卡片持续检验假设，并在合适的时机重新带回薄弱模式。
边界清晰、可以追溯的 AI 辅导
产品不会要求学习者盲目信任一个黑盒答案，而是让反馈有依据、可检查，也可以被用户纠正。
诊断引用编译信息、运行错误或失败测试；当缺少证据时，教练会明确说明无法验证的部分。
贯穿完整学习旅程的同一个工作台
AI 算法教练把重复刷题转化为可观察、可复盘的能力成长。
目标化学习设置
设置学习目标、首选语言和每周练习量。
精选算法题库
覆盖数组、栈、搜索、链表、动态规划、BFS 和 DFS 等核心模式。
浏览器真实执行
在一次性 Worker 中运行 JavaScript 和 Python，并查看测试输出和超时结果。
AI 伴学
按需获取错因诊断、反例、逐级提示或围绕当前题目的追问。
独立测评
在无 AI 提示的限时双题测评中检验正确率和薄弱知识点。
个性化复习
集中回顾真实练习中产生的错题、知识点缺口和复习卡片。
产品原则
当前 MVP 背后的关键取舍。