[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — detector misses ":white_check_mark: Checkpoint" and ":clipboard: Before You Start
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Évaluation
- Difficulté
- 2/5
- Temps estimé
- 1-3 heures
- Accessibilité débutants
- 82/100
Piste de recherche
Ouvre .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py et regarde CHECKPOINT_RE ainsi que la fonction qui définit has_prereq_section ; les deux ne correspondent actuellement qu'à un titre emoji littéral. Élargis les motifs pour accepter les variantes shortcode et emoji listées dans l'issue, puis vérifie si le module a déjà un fichier de test à étendre, et ajoute des cas pour chaque forme de titre. Terminé ressemble à des tests unitaires qui passent et une réexécution sur workshop/ rapportant has_checkpoint: true pour 93+ pages, sans contenu du workshop modifié.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py
Overall Score: n/a (affects 93/95 pages; corpus mean 6.06)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 93 pages | ≥ 4 items → 10 | −10 |
| scaffolding | 5.0 on 95 pages | section present → 10 | −5 |
Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE = r"##\s+✅\s*Checkpoint" requires the literal emoji, but workshop pages use the GitHub shortcode ## :white_check_mark: Checkpoint; likewise has_prereq_section is false for every page despite ## :clipboard: Before You Start. Only 2 pages (side-quest-13-01, side-quest-13-02) use the literal emoji, which is why they top the ranking at 8.4–8.6.
Evidence (quoted from the file):
CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE)(e.g.
workshop/04-github-actions-intro.md:## :white_check_mark: Checkpointfollowed by 5 checklist items, yethas_checkpoint: false)
Learning Science Rationale:
Valid measurement underpins any evidence-based evaluation: a rubric that scores a present formative-assessment checkpoint as zero misdirects improvement effort (Goodhart's law) and hides real gaps such as cognitive overload (Sweller) and low activity density behind a uniform ~2.75-point penalty.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE to match "## :white_check_mark: Checkpoint", "## ✅ Checkpoint" and "## ✅Checkpoint" (e.g. r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint"). Also update the prerequisite/scaffolding detection so headings like "## :clipboard: Before You Start", "## 📋 Before You Start" and "Prerequisites" all count. Add unit tests for each heading variant, rerun the assessment over workshop/, and confirm 93+ pages now report has_checkpoint=true. Do not edit workshop content.
Expected Score After Fix: ~8.6 / 10.0 corpus mean (≈ +2.5 per page; measurement fix only)
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~40 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷
- expires on Nov 16, 2026, 5:04 AM UTC
- Langage dominant
- JavaScript
- Étoiles
- 62
- Forks
- 43
- Merge moyen
- 11 h 26 min
- PR mergées (30 j)
- 13
Préparer son environnement
Lance le conteneur de développement du projet dans votre navigateur, avec votre propre compte GitHub.
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Aucun guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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