[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — regex misses :white_check_mark: and :clipboard: headings, penalising all pages

Abierto Apto para principiantes
  • ¿Algo no está bien?
#5,437 0 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Los mantenedores suelen responder en 3 días

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
77/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Activo
Stack tecnológico
github-actions, python
Área
testing, tooling

Línea de trabajo

Empieza por .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, en especial por CHECKPOINT_RE y la detección de prerrequisitos y activity:checkpoint que utiliza; revisa las pruebas unitarias existentes. Actualiza los patrones para reconocer tanto los encabezados con emojis literales como los que usan shortcodes de GitHub, y conserva ## Prerequisites. Después, ejecuta la evaluación sobre workshop/*.md. La tarea estará terminada cuando se detecten los encabezados coincidentes y se eliminen las falsas marcas missing_checkpoint; no edites el contenido de los talleres.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

curriculum documentation quality

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 of 94 pages ≥ 4 items → 10 −10
scaffolding 5.0 on 94 of 94 pages 10 when "Before You Start" present −5

Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE = r"##\s+✅\s*Checkpoint" and the prereq regex ##\s+📋\s*Before You Start match only literal emoji, but workshop files use GitHub shortcodes (## :white_check_mark: Checkpoint, ## :clipboard: Before You Start). Every page loses about 2.0 × 10 (checkpoint) and 1.5 × 5 (scaffolding) weighted points, so scores cluster at 5–7 and the "missing_checkpoint" flag is meaningless.

Evidence (quoted from the file):

CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE) (the page workshop/side-quest-11-06-anthropic-key.md has ## :white_check_mark: Checkpoint with 5 checklist items, yet has_checkpoint is false)

Learning Science Rationale:
Valid measurement is a precondition for acting on Bloom's-aligned assessment and cognitive-load findings: retrieval-practice checkpoints are a key scaffolding feature (Roediger and Karpicke's testing effect), and a rubric that scores them as absent on every page cannot discriminate good from poor steps. The false negatives also hide real gaps and produce spurious trend swings (for example the −2.00 "declines" on side-quest-11-09-agent-session-phases.md and side-quest-12-01-iterate-agent-output.md).

Improvement Prompt (for an agent):

In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE and the has_prereq_section regexes so they accept both the literal emoji and the GitHub shortcode forms: "## ✅ Checkpoint" / "## :white_check_mark: Checkpoint", and "## 📋 Before You Start" / "## :clipboard: Before You Start" (also keep "## Prerequisites"). Also update the Bloom "activity:checkpoint" detection that uses CHECKPOINT_RE. Add or update unit tests if present, rerun the assessment over workshop/*.md, and confirm has_checkpoint is true for pages with a Checkpoint heading and that the corpus mean rises accordingly. Do not edit workshop content.

Expected Score After Fix: ~7.5 / 10.0 corpus mean (checkpoint_quality and scaffolding recovered on most pages)

Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~46 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷

  • expires on Nov 8, 2026, 3:30 AM UTC
Lenguaje dominante
JavaScript
Estrellas
58
Forks
40
Merge medio
4 d 4 h
PR fusionados (30 d)
8

Preparar el entorno

Abrir en Codespaces

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

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de githubnext/gh-aw-workshop

Todos los issues de githubnext/gh-aw-workshop

Issues similares

Más issues de JavaScript

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.