Estude pra ficar.
Não pra terminar.
Trilhas com etapas obrigatórias, IA que avalia código e explicação, e revisão espaçada que faz o conceito virar reflexo. O workspace de estudo pra dev — da entrevista ao dia-a-dia.
Por que esse stream pipeline não termina?
O método deveria retornar uma lista de nomes em ordem. Os testes não passam. Encontre o bug — não escreva código novo.
public List<String> sortedNames(List<User> users) {
return users.stream()
.map(User::getName)
.sorted()
.collect(Collectors.toList);
}Reparou no Collectors.toList? Algo está faltando comparado a uma chamada de método.
- ❌ sortedNames_returnsAlphabetical — compile error
- ❌ sortedNames_handlesEmpty — não rodou
- ❌ sortedNames_doesNotMutate — não rodou
Você usou a referência ao método sem chamá-lo. Em Java, Collectors.toList é o nome — Collectors.toList() é a chamada.
Pedagogia montada peça por peça.
Quem cria a trilha escolhe quantas e quais etapas usar. Pode ser só múltipla escolha, só build, ou os sete em sequência. Cada uma tem sua própria fricção e seu próprio jeito da IA participar.
Problema
Um cenário concreto pra você se situar. Sem fricção — entra pra preparar o terreno.
Conceito
A ideia que você precisa pra resolver. Curta, com marginália que aprofunda quando você quiser.
Exemplo
Um caso resolvido passo a passo. Você lê, comenta, salva — sem pressão de produzir.
Código quebrado
Encontre o bug. Os testes não passam até você acertar. Sandbox roda em ms.
Explicar
Escreva com suas palavras por que isso funciona. A IA cobra clareza, profundidade e evita decoreba.
Múltipla escolha
Pergunta rápida pra fixar. Cada opção vem com a explicação da certa e das erradas.
Construir
Resolva do zero. Sandbox pesa 40% (correctness), IA pesa 60% (estilo, idiomático, edge cases).
Trilha de entrevista? 80% broken_code + build. Estudo de conceitos? Concept + explain + multiple_choice.
NÃO TEM RECEITA FIXA.
Sandbox executa. IA julga. Você refaz se precisar.
Cursos em vídeo dão resposta. ChatGPT solto faz por você. Aqui é diferente: dois sistemas independentes avaliam, e a próxima etapa só destrava quando a soma chega no corte.
Como o score é montado
Específico, acionável, com diff
Todos os 5 testes passaram em 89ms. Inclui o caso edge de lista vazia.
Você usou nomes curtos demais (i, a, t). Numa entrevista, descritivos ganham pontos: index, candidate, target.
Boa escolha pelo HashMap. Considere Map.computeIfAbsent ao invés de checagem manual.
Faltou tratar entrada null. Em prod isso vira NPE; em entrevista, perde ponto.
Discorda da IA? Contesta a submissão. Vai pra revisão humana — sua trilha, sua palavra final.
Toda tentativa fica salva. Você compara as 5 versões da sua resposta lado a lado.
Score é calculado no backend. Cliente nunca decide se passou. Auditoria também sai dali.
Privadas por padrão. Públicas quando você quiser.
Toda trilha que você cria começa só sua. Compartilhar é opt-in: dá uma estrela, fica pública, outras pessoas podem participar. Sem catálogo curado, sem gate de "autor oficial".
Crie em minutos
Descreva o tema e a IA monta uma trilha-base. Você edita cada etapa, troca tipos, reordena. Tudo no Studio.
Compartilhe com quem quiser
Link direto pra colega de time. Convide pra estudar junto. Ou publique pro mundo — fica em LoopCode.app/@você.
Participe das outras
Catálogo público ranqueado por estrelas. Filtre por linguagem, nível, tag. Matricule-se e progrida no seu ritmo.
Sem dono oficial
Não existe LoopCode-team curando o que é bom. Estrelas decidem. Você cria; quem usa, dá voto.
Perfil público mostra só o que você marca como tal. Streak, métricas pessoais, anotações privadas — ficam só pra você.
Você só esquece
o que nunca revisou.
Toda etapa que você passa entra numa fila de revisão. Em 3 dias volta como pergunta rápida. Em uma semana, como explicação. Em duas, como desafio aplicado. Sem você precisar lembrar de lembrar.
O treino da entrevista é a entrevista.
Trilhas dedicadas pra preparação. Você não decora respostas — você passa pelo mesmo tipo de fricção que vai sentir na hora: resolver sob pressão, explicar a solução, defender escolhas.
Resolver.
Explicar.
Defender.
Sandbox roda seu código. IA simula o entrevistador: "por que esse algoritmo?", "e se a entrada dobrar?", "tem solução O(n) pra isso?".
Algoritmos e DS
Arrays, hash, árvore, grafo. Trilhas com 80% broken_code + build.
Concorrência
Threads, locks, async. Cenários de race condition pra você caçar.
System design
Etapas explain + build com rubrica de trade-off, escala e custo.
SQL avançado
Query plans, índices, joins complexos. Sandbox com PostgreSQL real.
Linguagens
Java, JS/TS, Python, Go, Rust. Idiomático por linguagem, não genérico.
Soft skills
Explain etapa simula explicar pra entrevistador. IA cobra clareza.
"O 'explain' é o que mais quebra.
Você acha que sabe — até precisar contar com suas palavras."
Entrevistas técnicas não são só código — são código + narrativa. Quem treina explicar passa. Quem só resolve, trava na hora.
O conteúdo todo dev já viu.
O método que faz ficar — não.
Crie sua primeira trilha ou entre numa pública. Sem cartão, sem playlist, sem chatbot disfarçado.
GRÁTIS PRA SEMPRE · TRILHAS ILIMITADAS NO SEU WORKSPACE