[curriculum-eval] curriculum_assessment.py: checkpoint_quality — detector misses `:white_check_mark:` headings, 92/94 false negatives
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 84/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
Inizia da .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py ed esamina CHECKPOINT_RE, oltre al conteggio degli elementi checkpoint e al parsing di activity:checkpoint menzionati nell’issue. Confronta come questi percorsi riconoscono i titoli con emoji e shortcode, poi esegui la valutazione su workshop/*.md. Il lavoro è completato quando i titoli con shortcode vengono rilevati e i conteggi delle relative checklist influiscono su checkpoint_quality; riporta la media del corpus e le pagine a cui mancano ancora checkpoint.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
File: .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py (affects all workshop/*.md)
Overall Score: 6.06 / 10.0 corpus mean (understated)
Flagged Dimensions:
| Dimension | Score | Benchmark | Delta |
|---|---|---|---|
| checkpoint_quality | 0.0 on 92 of 94 pages | present, ≥ 4 items → 10 | −10.0 |
Root Cause (≤ 2 sentences):
CHECKPOINT_RE = re.compile(r"##\s+✅\s*Checkpoint", re.IGNORECASE) only matches the literal emoji, while workshop pages (per repo convention) use ## :white_check_mark: Checkpoint. All 92 pages with has_checkpoint: false actually contain that heading, so the missing_checkpoint flag and the 0 score (weight 2.0) are false.
Evidence (quoted from the file):
## :white_check_mark: Checkpoint(e.g.workshop/side-quest-01-02-environment-reference.mdline 164, which lists 7 checklist items yet scorescheckpoint_quality: 0.0)
Learning Science Rationale:
Valid measurement underpins any formative-assessment loop. Retrieval-practice and feedback research (e.g. Roediger & Karpicke's testing effect) values checkpoints as learner self-checks; a scorer that cannot see them sends authors to "fix" pages that are fine, and hides real checkpoint-quality differences (item count and specificity).
Improvement Prompt (for an agent):
In .github/skills/curriculum-quantitative-assessment/curriculum_assessment.py, update CHECKPOINT_RE so it matches both the emoji form and the GitHub shortcode form of the heading, e.g. r"##\s+(?:✅|:white_check_mark:)\s*Checkpoint" (case-insensitive). Check any other place that parses the checkpoint section (checklist item counting, bloom "activity:checkpoint" cue) uses the same pattern. Re-run the assessment over workshop/*.md and confirm has_checkpoint is true for all pages that have a "## :white_check_mark: Checkpoint" heading, and that checkpoint_quality now reflects checklist-item counts. Report the new corpus mean and the pages that still have no checkpoint.
Expected Score After Fix: ~8.0 / 10.0 corpus mean (up to +2.0 per page with ≥ 4 checkpoint items)
Generated by 🔬 Curriculum Quality Evaluator · copilot · auto · ~47 AIC · ⌖ ~1 AIC · ⊞ 5K · ◷
- expires on Nov 12, 2026, 3:32 AM UTC
- Lingua principale
- JavaScript
- Stelle
- 58
- Fork
- 40
- Merge medio
- 1g 22h
- PR unite (30g)
- 7
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.
Altre issue di githubnext/gh-aw-workshop
-
[workshop-sim] Repair: Make Copilot access and billing path decision self-contained in Steps 07/07dApertafeedback simulation workshop
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
githubnext/gh-aw-workshop#5597 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
feedback simulation workshop
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
githubnext/gh-aw-workshop#5595 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
curriculum documentation quality
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
githubnext/gh-aw-workshop#5583 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
[curriculum-eval] 04-github-actions-intro.md: cognitive_load — 28 new concepts in a 766-word stepApertacurriculum documentation quality
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 74/100
githubnext/gh-aw-workshop#5579 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 79/100
githubnext/gh-aw-workshop#5577 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Tutte le issue di githubnext/gh-aw-workshop
Issue simili
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 75/100
swc-project/swc-ai-issues#414 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 84/100
swagger-api/swagger-client#4318 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Add: Film Mania PLApertacheck:passed feeds:add
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 68/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Disabled radio toggle button groups lose checked stateForse già presa @vladosskins178 l’ha presa oggi. Apertabug confirmed css has-pr v6
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 72/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 62/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno