Excelente reflexão! A melhor analogia para o LeetCode hoje é a mesma de aprender matemática básica antes de usar uma calculadora: se você não entende a lógica por trás, você não sabe avaliar se o resultado na tela faz sentido.
Com a IA escrevendo código em segundos, a habilidade mais valorizada deixou de ser "digitar a sintaxe do algoritmo" e passou a ser "auditar a complexidade assintótica (Big-O) do que a IA gerou".
O que mais vejo acontecer na prática:
A IA cospe uma solução que funciona perfeitamente para 100 itens no ambiente de teste, mas que por baixo dos panos é O(N²) ou aloca memória desnecessária no heap.
O desenvolvedor sem base algorítmica dá commit achando que está pronto. Quando o sistema sobe para produção e recebe 50.000 requisições, a aplicação engasga e o banco trava.
O desenvolvedor com base de LeetCode bate o olho e imediatamente direciona a IA: " essa solução quadrática vai estourar a memória sob carga, refatore para O(N) usando Two Pointers ou HashMap".
O LeetCode treina a sua capacidade de reconhecer padrões de dados, limites de memória e corner cases nos mínimos detalhes (micro-eficiência). Projetos reais e System Design treinam a arquitetura, concorrência e resiliência (macro-eficiência).
Abandonar o raciocínio algorítmico básico achando que a IA vai pensar por você é o caminho mais rápido para virar um operador de prompt refém de alucinações. O equilíbrio que você apontou é o ponto ideal. Parabéns pelo post!