[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — regex misses :white_check_mark: shortcode, 90 pages falsely flagged
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 78/100
Direzione di ricerca
Apri .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py ed esamina CHECKPOINT_RE e le regex della sezione dei prerequisiti. Aggiungi gli unit test richiesti per i titoli con emoji e shortcode, poi esegui di nuovo la valutazione. Il lavoro è completato quando vengono rilevate entrambe le forme di titolo e le pagine dei workshop esistenti riportano correttamente le sezioni dei checkpoint e dei prerequisiti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py
Overall Score: corpus mean 6.1 / 10.0
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 90/93 pages | present, ≥4 items | −10 |
| scaffolding | 5.0 on 93/93 pages | 10 | −5 |
Root Cause: CHECKPOINT_RE = ##\s+✅\s*Checkpoint and the Before You Start regex ##\s+📋 match literal emoji, while workshop pages use :white_check_mark: / :clipboard: shortcodes. Only 3 pages match the checkpoint rule and none match the prerequisite rule.
Evidence (quoted from the file):
## :white_check_mark: Checkpoint(e.g. workshop/04-github-actions-intro.md line 138, with 5 checklist items, scored 0.0)
Learning Science Rationale: Measurement validity: a rubric that misses existing scaffolding gives learners and authors misleading signals, so improvement effort goes to non-problems instead of real Cognitive Load issues (Sweller) such as overlong pages.
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE and the has_prereq_section regexes to accept both the emoji and the GitHub shortcode forms (":white_check_mark:" / "✅" and ":clipboard:" / "📋"). Add unit tests for both forms, rerun the assessment and confirm most pages now show has_checkpoint=true and has_prereq_section=true.
Expected Score After Fix: ~8.5 / 10.0 corpus mean (measurement correction)
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · 28.5 AIC · ⌖ 0.871 AIC · ⊞ 10.4K · ◷
- expires on Oct 21, 2026, 12:58 PM UTC
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 55
- Fork
- 36
- Merge medio
- 2g 18h
- PR unite (30g)
- 14
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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