Compétences assessment-builder

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assessment-builder

Name: assessment-builder
Author: 92Bilal26

Sûr ⚙️ Commandes externes🌐 Accès réseau📁 Accès au système de fichiers

Crear evaluaciones de programación equilibradas

Crear evaluaciones de programación justas requiere un esfuerzo significativo. Esta skill genera tipos de preguntas variadas alineadas a objetivos de aprendizaje con distractores significativos, rúbricas analíticas para preguntas abiertas y análisis de distribución cognitiva para asegurar evaluaciones equilibradas.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

🥉 72 Bronze

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Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "assessment-builder". Create a 5-question Python assessment on loops for beginners

Résultat attendu:

Q1 (MCQ, Remember): What keyword starts a loop in Python?
Q2 (Code-tracing, Understand): Predict output of nested for loops
Q3 (Code-completion, Apply): Fill in missing range() parameters
Q4 (Debugging, Analyze): Find and fix infinite loop bug
Q5 (Code-writing, Apply): Write a function using for loop to count vowels
Cognitive distribution: 20% Remember, 40% Understand, 40% Apply

Utilisation de "assessment-builder". Generate MCQ with distractors about list references

Résultat attendu:

Q: After this code runs, what does len(x) print?
x = [1, 2, 3]
y = x
y.append(4)
A) 3 B) 4 C) Error D) [1, 2, 3, 4]
Answer: B (lists are mutable, y.append modifies same list)
Distractor A: confuses copy with reference
Distractor C: misunderstands list mutability
Distractor D: confuses len() with list contents

Audit de sécurité

Sûr

v3 • 1/16/2026

All 232 static findings are FALSE POSITIVES. The scanner misinterprets educational Python code examples as 'shell backticks', normal text as 'weak cryptography', and file I/O teaching examples as 'system reconnaissance'. The only executable script (validate-assessment.py) safely reads YAML files using standard libraries with no command execution, network access, or credential handling.

Fichiers analysés

2,319

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (106)

🌐 Accès réseau (1)

skill-report.json:6

📁 Accès au système de fichiers (1)

skill-report.json:6

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

100

Sécurité

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Crear exámenes de curso

Diseñar exámenes de programación equilibrados alineados a objetivos de aprendizaje con tipos de preguntas variados y rúbricas

Construir bancos de quizzes

Desarrollar conjuntos de elementos MCQ con distractores diagnósticos y análisis de nivel cognitivo

Evaluar dominio de habilidades

Crear evaluaciones basadas en proyectos con rúbricas analíticas para evaluación de calidad de código

Essayez ces prompts

Evaluación básica

Crear una evaluación de Python de 5 preguntas para principiantes cubriendo funciones. Incluir preguntas MCQ, seguimiento de código y escritura de código con alineación de Bloom.

MCQ con distractores

Generar 3 MCQs sobre mutaciones de listas. Cada pregunta debe tener 4 opciones con distractores significativos basados en conceptos erróneos comunes de estudiantes. Incluir análisis de distractores.

Rúbrica completa

Crear una rúbrica analítica para un proyecto de escritura de código que evalúe corrección, calidad de código, eficiencia y manejo de errores. Incluir 4 niveles de rendimiento para cada criterio.

Validar equilibrio

Revisar esta evaluación para distribución cognitiva. Verificar que más del 60% de preguntas evalúen aplicación o superior. Identificar cualquier problema con variedad de preguntas, rúbricas faltantes o niveles de Bloom desbalanceados.

Bonnes pratiques

Definir objetivos de aprendizaje y criterios de éxito antes de crear preguntas
Usar al menos 3 tipos de preguntas diferentes para evaluar habilidades variadas
Asegurar que más del 60% de preguntas evalúen aplicación o niveles superiores de Bloom
Escribir distractores basados en conceptos erróneos reales de estudiantes

Éviter

Crear 10 tipos de MCQ idénticos que solo evalúan memorización
Escribir distractors que son obviamente incorrectos o preguntas trampa
Omitir rúbricas para preguntas abiertas de escritura de código
Fallar en mapear preguntas de vuelta a objetivos de aprendizaje específicos

Foire aux questions

¿Qué tipos de preguntas se soportan?

MCQ, completado de código, seguimiento de código, depuración, escritura de código, explicación, revisión de código, predicción, comparación y basados en proyectos.

¿Qué niveles cognitivos soporta?

Taxonomía de Bloom: Recordar, Comprender, Aplicar, Analizar, Evaluar y Crear. El objetivo es más del 60% de preguntas no recuerdo.

¿Se integra con plataformas LMS?

No. Esta skill genera contenido de evaluaciones en markdown. Exporta a tu LMS manualmente.

¿Se manejan los datos de estudiantes de forma segura?

Sí. La skill solo genera contenido de evaluaciones. No se recopila ni almacena datos de estudiantes.

¿Por qué mis distractores de MCQ están siendo marcados?

Los distractores deben basarse en conceptos erróneos comunes. Opciones obviamente incorrectas o respuestas trampa reducen el valor diagnóstico.

¿Cómo se compara con otras herramientas de evaluación?

Esta skill se enfoca en diseño de evaluaciones equilibradas con alineación cognitiva. Genera contenido, no autocorrección.

Détails du développeur

Auteur

92Bilal26

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/92Bilal26/TaskPilotAI/tree/main/.claude/skills/assessment-builder

Réf

main

Structure de fichiers

📁 reference/

📄 blooms-assessment-alignment.md

📄 distractor-design.md

📄 question-types.md

📄 rubric-guidelines.md

📁 scripts/

📄 validate-assessment.py

📁 templates/

📄 assessment-template.yml

📄 rubric-template.yml

📄 SKILL.md