Agentcode — AI skill for Claude Code

AgentCode

AI Agent 时代的工程能力训练场。

English · 试做 20 道 Review 题 · 产品方向 · V0 Roadmap

AgentCode 不是另一个 LeetCode。

它面向的是 AI Coding / Agent 时代更稀缺的工程能力：把真实需求拆成可交付的代码变更，驱动 AI 工具完成实现，补上关键测试，并判断一个 AI 生成的 PR 到底能不能合并。

LeetCode 训练你写代码。AgentCode 训练你交付代码，并审核 AI 写的代码。

为什么值得做

AI 已经改变了工程师写代码的方式，但很多训练和面试仍然停留在手写算法题。真实工作里更常见的问题是：

• AI 给出的修复看起来能跑，但有没有漏掉边界条件？
• PR 加了很多测试，但测试是否真的覆盖了核心风险？
• 需求能不能被拆成小而安全的变更？
• 什么时候应该继续让 Agent 改，什么时候应该自己接管？
• 一个改动通过了 lint 和单测，是否仍然存在安全、兼容性、并发或可维护性问题？

AgentCode 想提供一个新的练习场：不刷打字速度，不堆算法套路，而是练习 Agent 时代真正需要的工程判断力。

核心模式

模式	你要做什么	训练重点
Task Mode	使用 Cursor、Claude Code、Codex、Copilot 或其他 AI 工具完成一个真实工程任务	需求拆解、AI 协作、测试补强、可合并交付
Review Mode	审核 AI / Agent 生成的 PR 或 diff，判断是否可以合并	风险识别、边界条件、测试质量、合并决策

AgentCode 不要求你在平台内写代码。你可以继续使用自己熟悉的本地 IDE 和 AI Coding 工具；平台负责定义题目、管理资产、接收提交、执行评估并给出反馈。

和传统平台不同

传统刷题 / 代码评测	AgentCode
主要训练手写算法和标准答案	训练真实工程交付和 AI 协作判断
输入通常是单文件函数	输入是 repo、issue、diff、测试和约束
结果多是通过 / 不通过	结果关注能否合并、风险在哪里、测试是否可信
重点是写出代码	重点是交付可维护改动，并审核 AI 写出的代码
评测常围绕公开用例	Task Mode 结合确定性检查，Review Mode 使用结构化 rubric

当前可以体验

V0 正在构建中，目前仓库已经包含：

• 一个 Next.js + TypeScript 产品原型。
• Review Mode 首页、题目详情页和结构化 review 提交表单。
• 20 道真实来源改编的 Review Mode 题，覆盖安全、框架、HTTP、数据语义和测试质量。
• 可版本化的题库资产结构：题面、metadata、AI