[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — regex misses `:white_check_mark:` headings, 92/94 pages scored 0
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 76/100
Línea de trabajo
Lee .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, empezando por CHECKPOINT_RE y la lógica de evidencias del checkpoint cerca de la línea 157. Compara la expresión regular con el encabezado de workshop/04-github-actions-intro.md, ejecuta después la evaluación y confirma que solo las seis páginas mencionadas indican que no hay checkpoint y que los recuentos de elementos de la checklist afectan a checkpoint_quality. Actualiza las pruebas o la documentación que hagan referencia al patrón antiguo, si las hay.
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 6.06 / 10.0 (threshold 5.52)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 92/94 pages | ≥ 4 items → 10 | −10 |
Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE is ##\s+✅\s*Checkpoint, which only matches the literal emoji, while workshop pages (per AGENTS.md convention) use ## :white_check_mark: Checkpoint. Only 6 of 94 files actually lack a checkpoint heading, so ~86 pages are scored 0 on a 2.0-weight dimension and flagged missing_checkpoint falsely.
Evidence (quoted from the file):
CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE)
versus workshop/04-github-actions-intro.md: ## :white_check_mark: Checkpoint followed by 5 checklist items (reported as has_checkpoint: false).
Learning Science Rationale:
Retrieval-practice and formative-assessment research (Roediger & Karpicke) shows end-of-lesson self-checks improve retention, so a rubric must measure them accurately. A false zero hides which pages genuinely lack checkpoints and masks real issues behind a uniform ~2–3 point penalty, degrading the evaluator's signal for prioritisation.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, change CHECKPOINT_RE (line ~10) to match both the emoji and the shortcode: r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint". Check any other regex or Bloom cue (e.g. the "activity:checkpoint" evidence near line 157) that depends on it. Re-run the assessment and confirm that only 00-welcome.md, 01-prerequisites.md, 06-install-gh-aw.md, README.md, side-quest-13-01-pr-labeler-pattern.md and side-quest-13-02-pr-summary-pattern.md report has_checkpoint false, and that checkpoint_quality now reflects checklist item counts. Update any tests or docs referencing the old pattern.
Expected Score After Fix: ~8.3 / 10.0 corpus mean (checkpoint dimension recovers ≈ +2.0 weighted points on ~86 pages)
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- expires on Oct 28, 2026, 6:06 AM 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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