[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — regex misses :white_check_mark: shortcode, 90 pages falsely flagged
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 78/100
Línea de trabajo
Abre .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py e inspecciona CHECKPOINT_RE y las expresiones regulares de la sección de requisitos previos. Añade las pruebas unitarias solicitadas para encabezados con emojis y shortcodes y vuelve a ejecutar la evaluación. El trabajo estará terminado cuando se detecten ambas formas de encabezado y las páginas de talleres existentes indiquen correctamente las secciones de checkpoints y requisitos previos.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py
Overall Score: corpus mean 6.1 / 10.0
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 90/93 pages | present, ≥4 items | −10 |
| scaffolding | 5.0 on 93/93 pages | 10 | −5 |
Root Cause: CHECKPOINT_RE = ##\s+✅\s*Checkpoint and the Before You Start regex ##\s+📋 match literal emoji, while workshop pages use :white_check_mark: / :clipboard: shortcodes. Only 3 pages match the checkpoint rule and none match the prerequisite rule.
Evidence (quoted from the file):
## :white_check_mark: Checkpoint(e.g. workshop/04-github-actions-intro.md line 138, with 5 checklist items, scored 0.0)
Learning Science Rationale: Measurement validity: a rubric that misses existing scaffolding gives learners and authors misleading signals, so improvement effort goes to non-problems instead of real Cognitive Load issues (Sweller) such as overlong pages.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE and the has_prereq_section regexes to accept both the emoji and the GitHub shortcode forms (":white_check_mark:" / "✅" and ":clipboard:" / "📋"). Add unit tests for both forms, rerun the assessment and confirm most pages now show has_checkpoint=true and has_prereq_section=true.
Expected Score After Fix: ~8.5 / 10.0 corpus mean (measurement correction)
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · 28.5 AIC · ⌖ 0.871 AIC · ⊞ 10.4K · ◷
- expires on Oct 21, 2026, 12:58 PM UTC
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 55
- Forks
- 36
- Merge medio
- 2 d 8 h
- PR fusionados (30 d)
- 17
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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