[curriculum-eval] side-quest-01-02-environment-reference.md: active_learning — 1,433-word reference page with ~0.6 activity density
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 86/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- markdown
- Área
- documentation
Línea de trabajo
Lee las convenciones de AGENTS.md y luego examina workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md y las cuatro secciones de herramientas. Reduce la página a la longitud solicitada, consolida el contenido de las capturas de pantalla en una tabla compacta o bloques <details> y añade dos tareas breves de terminal, conservando al menos cuatro elementos de Checkpoint. Ejecuta npx --yes markdownlint-cli2 "**/*.md" para verificar el formato.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md
Overall Score: 4.93 / 10.0 (corpus mean: 6.09)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| cognitive_load | 6.3 | ≥ 8 (≤800 words) | -1.7+ |
| active_learning | 2.1 | ≥ 7 (density ≥ 3) | -4.9+ |
Root Cause (≤ 2 sentences):
The page is a 1,433-word glossary table plus per-tool screenshot sections with an activity density of 0.63 (target ≥ 3). Reference content is dense and has few learner actions.
Evidence (quoted from the file):
Knowing which name maps to which role helps you follow workshop instructions without stopping to wonder what "the terminal" or "Codespaces" means in context.
Learning Science Rationale:
Sweller's Cognitive Load Theory predicts that learners can hold only a few new elements in working memory; exceeding the concept and length budget raises extraneous load and reduces schema formation. Splitting content into focused, chunked pieces with practice between them restores germane load. Mayer's coherence principle also suggests trimming the repeated per-tool screenshot sections.
Improvement Prompt (for an agent):
Edit workshop/side-quest-01-02-environment-reference.md: reduce to ≤ 900 words by collapsing the four tool screenshot sections (Copilot CLI, Copilot app, Claude, OpenAI Codex) into one compact table or <details> blocks; add two short hands-on tasks (e.g. run `gh --version` and `gh extension list` in the terminal and confirm output) and keep the Checkpoint with ≥ 4 items. Follow AGENTS.md conventions and run `npx --yes markdownlint-cli2 "**/*.md"`.
Expected Score After Fix: 6.3 / 10.0
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · 29.6 AIC · ⌖ 0.746 AIC · ⊞ 10.4K · ◷
- expires on Oct 19, 2026, 3:41 AM UTC
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 55
- Forks
- 36
- Merge medio
- 2 d 18 h
- PR fusionados (30 d)
- 14
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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