AI 分析
痛点：参加限时在线笔试（OA）的求职者往往不是败在算法本身，而是败在时间分配（triage）上，而现有刷题平台几乎都不测量每个人的单题耗时分布。
目标用户：准备 2027 冬季/夏季校招及实习的 CS 学生与转码求职者，尤其是即将收到 OA 邮件的人群。
证据：Free, MIT, no signup, and the grading engine is offline Python stdlib. / "Most timed screens are lost to triage, not to algorithms, and no problem site measures that."
变现：Freemium：基础 mock 免费，付费解锁按公司/岗位的真实题库、单题耗时分析与弱项报告、多题全真限时考试；也可面向 bootcamp 和高校就业中心做 B2B 授权。
MVP：2 周内用 Python/Node 做网页版：粘贴职位链接→抓取并生成同形态题目→浏览器内限时编辑器+隐藏测试判题→输出单题耗时与卡点分析报告，先不做 IDE 插件。
竞品：LeetCode、HackerRank、CodeSignal、interviewing.io、Pramp、Exponent、AlgoExpert
摘要：作者发布了一个免费 MIT 开源工具，把职位帖子转成带计时和隐藏测试的 IDE 内模拟面试，并强调笔试失败多因时间分配而非算法。工具本身无付费、无注册、离线判题，没有直接收入或付费意愿证据，但所切中的限时 OA 训练与耗时分析赛道有成熟付费先例（LeetCode、interviewing.io 等）。竞争激烈，单独做时间分析这一差异化功能是独立开发者可 2 周内验证的方向。