[workshop-sim] Repair: Fix checkpoint-quality regex in curriculum_assessment.py to recognize :white_check_mark: shortcode headings
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 78/100
Direzione di ricerca
Inizia da .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py ed esamina CHECKPOINT_RE e i test di score_checkpoint_quality(). Esegui la valutazione sui file del workshop e conferma che vengano rilevati sia i titoli con il ✅ letterale sia quelli con :white_check_mark:. Il lavoro è completato quando i checkpoint vengono valutati in base al contenuto delle relative checklist, il Learning KPI della coorte migliora e nessun contenuto del workshop cambia.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Problem statement
.github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py scores checkpoint_quality as 0.0/10 for all 30 main workshop steps, even though every step (confirmed on 04-github-actions-intro.md, 07-your-first-workflow.md, 07d-confirm-model-access.md, 08-run-your-workflow.md, and others) ends with a properly formatted ## :white_check_mark: Checkpoint section containing a markdown checklist, exactly as required by AGENTS.md. The detection regex CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE) only matches the literal unicode ✅ emoji character, but the workshop's actual convention (and AGENTS.md's own documented style) uses the GitHub Markdown shortcode :white_check_mark:. This silently zeroes out one-third of the weight in the Learning KPI index (checkpoint_quality carries a 2.0 weight alongside active_learning) for every single page in the corpus, masking genuine scaffolding and making the Learning KPI index (currently 2.87/10) artificially pessimistic.
Proposed change
Update CHECKPOINT_RE to also match the :white_check_mark: shortcode form, e.g.:
CHECKPOINT_RE = re.compile(
r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint", re.IGNORECASE
)
Re-run the assessment script against all workshop files and confirm has_checkpoint becomes True and checkpoint_quality is scored on its actual content-quality criteria (not zeroed) for every page with a real checkpoint section.
Failure mode classification
Learning barrier (measurement defect) — this is not a dropout-causing problem for learners, but it is a content-quality measurement gap that misrepresents the curriculum's actual scaffolding quality and would misdirect future repair priorities if left uncorrected.
Quantitative guardrail
Current cohort-wide values: checkpoint_quality mean 0.0/10 across all 30 steps (every step affected identically), Learning KPI index (2.0×4.15 + 2.0×0.0 + 1.5×5.0)/5.5 ≈ 2.87. After the regex fix, checkpoint_quality should rise from its artificial floor to reflect each step's actual checklist quality (item count, specificity, actionability per score_checkpoint_quality), and the Learning KPI index should rise correspondingly — this is a pure correction, not a content change, so overall_score per step should only increase or stay flat, never decrease, since no step currently benefits from the broken regex.
Acceptance criteria
- The shared curriculum quantitative assessment
overall_scorefor every step with an existing:white_check_mark: Checkpointheading stays flat or improves after the regex fix - The cohort-wide Learning KPI index (
(2.0 × active_learning + 2.0 × checkpoint_quality + 1.5 × scaffolding) / 5.5) improves measurably oncecheckpoint_qualityis no longer artificially zeroed - No existing checklist items, checkpoints, or scaffolding content are touched — this is a scoring-tool fix only, not a workshop content change
-
score_checkpoint_quality()unit tests (new or existing) confirm both the unicode ✅ and:white_check_mark:shortcode forms are detected
Suggested owner
copilot coding agent (small, well-scoped regex fix with an existing test harness in curriculum_assessment.py)
Related to #4247
Generated by 🔬 Workshop Student Simulator · copilot · auto · 246.5 AIC · ⌖ 8.13 AIC · ⊞ 15.1K · ◷
- expires on Oct 7, 2026, 9:06 AM UTC
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 52
- Fork
- 26
- Merge medio
- 11h 32m
- PR unite (30g)
- 22
Preparare l'ambiente
Avvia il container di sviluppo del progetto nel browser, con il tuo account GitHub.
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Nessuna guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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