[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — regex misses `:white_check_mark:` so 92/94 pages score 0
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Evaluación
- Dificultad
- 2/5
- Tiempo estimado
- 1-3 horas
- Aptitud para principiantes
- 76/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bien especificado
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- github-actions, markdown, python
- Área
- devtools, testing-qa
Línea de trabajo
Empieza por .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, especialmente por CHECKPOINT_RE, e inspecciona las expresiones regulares del andamiaje basado en emojis mencionadas en el issue. Lee las pruebas de evaluación, si las hay; después, ejecuta la evaluación sobre workshop/*.md y revisa workshop/04-github-actions-intro.md. El trabajo estará terminado cuando se detecte el checkpoint en esa página y la evaluación deje de informar de un checkpoint ausente por error.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py
Overall Score: n/a (affects all pages; corpus mean 6.06, ceiling suppressed by ~2.0 × 10 / 10.0 = ~2.0 points)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 (92 of 94 pages) | ≥ 4 items → 10.0 | −10.0 |
| scaffolding | 5.0 on most pages (to verify) | section present → 10.0 | −5.0 |
Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE = r"##\s+✅\s*Checkpoint" requires the literal emoji, but the workshop (per AGENTS.md) writes ## :white_check_mark: Checkpoint. Pages such as 04-github-actions-intro.md (5 checklist items) and 05-agentic-workflows-intro.md therefore get has_checkpoint = false and a bogus missing_checkpoint finding.
Evidence (quoted from the file):
CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE)vs.workshop/04-github-actions-intro.md:138:## :white_check_mark: Checkpoint
Learning Science Rationale:
Valid measurement is a precondition for acting on any rubric: if a metric is blind to the content's actual markup, it produces false positives that send authors to fix non-problems (checkpoints already support retrieval practice and self-assessment, per formative-assessment research). Fixing the detector restores signal for the real weaknesses: concept overload, length, and low activity density.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE to accept both the emoji and the GitHub shortcode, e.g. r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint". Also check the "Before You Start"/"Prerequisites" scaffolding regex (":clipboard:" vs 📋) and any other emoji-based regexes for the same mismatch, and make them accept both forms. Add/adjust tests if present, re-run the assessment over workshop/*.md, and confirm has_checkpoint is true for workshop/04-github-actions-intro.md and that the corpus mean score rises accordingly. Do not edit workshop content.
Expected Score After Fix: ~7.8 / 10.0 corpus mean (checkpoint dimension recovers up to +2.0 weighted points on pages with ≥4 items; scaffolding gains if also affected).
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~37 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷
- expires on Nov 6, 2026, 3:04 AM UTC
- Lenguaje dominante
- JavaScript
- Estrellas
- 58
- Forks
- 40
- Merge medio
- 4 d 4 h
- PR fusionados (30 d)
- 8
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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