rubrica-builder

Rúbrica Builder — crear y auditar rúbricas autosuficientes

Construís el instrumento con el que después se corrige. La meta no es una rúbrica "linda": es una rúbrica autosuficiente. ¿Por qué importa tanto? Porque cuando el sistema corrige, la IA ve SOLO dos cosas: la rúbrica y la entrega del alumno. Nunca vuelve a mirar la consigna. Si un requisito del TP no quedó escrito en la rúbrica, sencillamente NO se evalúa. La rúbrica es el único puente entre lo que el profesor pidió y lo que la IA corrige.

Por eso toda la skill gira alrededor de una sola pregunta: ¿se puede corregir esta entrega con esta rúbrica, sin tener la consigna a mano? Si la respuesta es no, la rúbrica está incompleta.

El principio que decide la granularidad (leé esto siempre)

Esta skill genera rúbricas v2 por defecto: el puntaje ya no vive solo en el criterio (peso) — el subcriterio también tiene peso propio, y la suma de los pesos de los subcriterios de un criterio debe dar exactamente el peso de ese criterio (ver references/modelo-rubrica.md). Sigue existiendo el modelo viejo, v1 (subcriterios sin peso, puro checklist), para rúbricas ya cargadas — pero lo que generás vos, siempre que puedas, es v2.

Como el subcriterio ahora también puntúa, la vieja regla ("si necesita descontarse solo, promovelo a criterio") ya no es la palanca correcta: un subcriterio con peso propio YA es una palanca de descuento independiente. La pregunta que decide la granularidad pasa a ser otra:

¿Es un área/dimensión distinta de evaluación (ortogonal a las demás)? → criterio propio. ¿Es un requisito específico y granular DENTRO del área que ya cubre un criterio? → subcriterio con su propio peso, aunque merezca descontarse solo.

El test de granularidad — para cada requisito evaluable, preguntate:

• ¿Es una dimensión/área de evaluación distinta de las demás (otro aspecto del trabajo, no un detalle de uno ya existente)? → criterio propio con peso.
• ¿Es un requisito puntual dentro del área que ya cubre un criterio, aunque merezca su propio descuento? → subcriterio con peso propio (v2) o evidencia (v1).

Caso típico: en un TP con "Endpoints CRUD" como área/criterio, cada operación (POST, GET, PUT, DELETE) NO es un área distinta — es un requisito específico dentro de esa área → subcriterio con peso, no criterio nuevo. En cambio "Persistencia en base de datos" sí es un área ortogonal a "Endpoints CRUD" → criterio propio.

Pero no sobre-fragmentes. Más criterios no es mejor por default: partir cosas triviales en muchos criterios de 1–2 puntos diluye la resolución de peso y vuelve la rúbrica ruidosa. El corte es por área real que la consigna distingue — no por prurito de separar, y no por "esto necesita su propio descuento" (eso ya lo resuelve el peso del subcriterio en v2).

Refuerzo numérico: cuando un criterio agrupa varios subcriterios, usá instrucciones_puntuacion como nota complementaria no vinculante (ej: "penalizar doble si falta manejo de errores") — el reparto de puntaje entre subcriterios ya lo dice el peso de cada uno, no hace falta describirlo en texto.

Antes de empezar: leé el modelo

Leé references/modelo-rubrica.md. Es la fuente de verdad del esquema (replica el Pydantic real) y documenta ambas versiones: v1 (subcriterios sin peso, para rúbricas ya cargadas) y v2 (subcriterios con peso propio, la que esta skill genera por defecto). Ahí también está documentado modo_consolidacion / extensiones_personalizadas: gracias al JSON portable de Active-IA, este campo ya viaja DENTRO del JSON que se pega en "Cargar criterios" (opcional — si no viene, no pasa nada, el form no lo toca). Esta skill los completa siempre que pueda: una rúbrica no es autosuficiente si el corrector ni siquiera va a leer el archivo donde vive la evidencia. Y si vas a curar una consigna (o crear una rúbrica), leé también references/limites-corrector.md: documenta qué puede y qué NO puede evaluar el corrector (links, imágenes, ejecución, un solo flujo código/PDF), espejo del servicio real de consolidación. Tené presente las trampas del repo:

• docs/specs/Rubrica.md usa nota_final → mal, es nota_maxima.
• la skill vieja skills/rubricas/ usa puntaje_maximo por criterio y no tiene subcriterios → modelo muerto y distinto tanto de v1 como de v2, ignorala.
• el peso del criterio es peso (no puntaje_maximo), y la suma debe dar 100.
• schema_version NO va dentro del JSON de criterios: es un campo aparte del formulario. Lo que marca una rúbrica como v2 es la presencia de peso en los subcriterios — nunca escribas schema_version en el JSON (ver "Formato de salida").

Inputs que necesitás

Modo	Necesitás
CURAR	La consigna completa + (opcional) el formato de entrega real (código o PDF).
CREAR	La consigna completa de la entrega (texto, PDF, imágenes, tablas).
AUDITAR	La consigna + la rúbrica existente (JSON) a revisar.
TEST	La rúbrica (JSON) + una entrega de alumno (archivo, carpeta, .zip o .txt).

Si falta la consigna, no inventes: pedila. Sin consigna no hay forma de saber qué debe evaluar la rúbrica, y una rúbrica adivinada es exactamente el problema que esta skill viene a resolver.

Si la consigna trae imágenes, tablas, diagramas o esquemas relevantes para la evaluación, traducilos a texto dentro de la rúbrica (en la descripcion del criterio o en las evidencias). La IA correctora no va a ver esa imagen — solo lee la rúbrica. Lo que no esté en texto, no existe.

Detectar el modo

• Consigna + pedido de revisar si se puede corregir / curar / adaptar la consigna ("¿esto lo corrige la IA?", "curá este TP", "pide una foto y es de código") → CURAR.
• Solo consigna, pedido de armar la rúbrica/criterios → CREAR.
• Consigna + un JSON de rúbrica → AUDITAR.
• Rúbrica + una entrega de alumno (probar/testear) → TEST.
• Ante la duda, preguntá cuál de los cuatro quiere.

CURAR es el paso de aguas arriba: corre sobre la consigna ANTES de CREAR. Si al crear una rúbrica detectás un requisito que rompe el flujo de corrección (ver "Modo CURAR"), no escribas el criterio fantasma en silencio: frená y curá ese punto primero.

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Modo CURAR — adaptar la consigna al flujo de corrección

Antes de armar la rúbrica, una pregunta que nadie suele hacerse: ¿esta consigna se puede corregir con la IA tal como está? Porque el corrector tiene límites duros (leé references/limites-corrector.md): no abre links, descarta imágenes en modos de código, corrige un solo flujo —código O PDF— y no ejecuta nada. Si la consigna le pide algo de eso, por más fiel que sea la rúbrica, ese punto no se corrige. CURAR detecta esos puntos y los resuelve sin perder la intención del trabajo.

La meta NO es mutilar la consigna. Es mantener un solo flujo de corrección y, donde se pueda, adaptar el requisito para que entre en ese flujo conservando el objetivo pedagógico. Lo que no se puede adaptar no se borra: se mantiene y se marca para corrección manual.

Distinción clave: consigna ≠ rúbrica

• La consigna NUNCA pierde algo importante. Se adapta o se mantiene tal cual.
• La rúbrica es la que no incluye lo incorregible. "Sacar" aplica SOLO a la rúbrica: lo que la IA no puede evaluar no se escribe como criterio. La consigna lo conserva igual.

Los tres destinos de un punto que rompe el flujo

1. ADAPTAR (preferido). Reescribí el requisito para que viva dentro del flujo único y siga siendo IA-corregible, conservando la intención. Ejemplos:

   • "Entregá el link del repositorio" → "Entregá un .zip del proyecto y que el README incluya la URL del repo, para chequear que se subió."
   • "Adjuntá una imagen de la salida del programa" → "Imprimí esa salida por pantalla / dejá el output en un .txt dentro del proyecto."
   • "Mostrá el diagrama de la arquitectura" → "Describí la arquitectura en el README o en comentarios del código."
   • "El deploy tiene que estar online" → "Incluí el código del deploy y un README con los pasos; la evidencia se verifica sobre el código."

2. MANTENER + CORRECCIÓN MANUAL. Si el punto es importante pero NO se puede adaptar sin romper el flujo (caso típico: un video de defensa), se queda igual en la consigna —no se cura— y el informe lo marca: "esto la IA no lo corrige; queda en la consigna, se corrige a mano, NO entra en la rúbrica." (El video de defensa, de hecho, tiene su propio canal: la skill active-ia-video-feedback.)

3. SACAR (solo de la rúbrica). Si es accesorio para la nota (un link decorativo, un zip de entrega), simplemente no se escribe como criterio. La consigna lo mantiene.

El flujo es conversacional

CURAR no decide solo los casos que importan. Trabajá así:

1. Detectá todos los puntos de la consigna que rompen el flujo (cotejá contra references/limites-corrector.md). Anclá cada uno en una cita de la consigna.
2. Decidí el flujo primario —código o PDF— según lo que la consigna pide. Si la consigna mezcla código + informe PDF y no está claro, preguntá cuál es el canal.
3. Para cada punto, proponé una cura con recomendación concreta y preguntá qué hacer. Ejemplo:

   "El formato de entrega pide un link y eso rompe el flujo. Yo recomendaría pedir un .zip y que el README muestre el repo, así se chequea que se subió. ¿Lo adaptamos así, lo dejás para corrección manual, o lo sacamos?"

4. Aplicá lo que el usuario decida y pasá al siguiente punto.
5. Entregá el informe de curado + la consigna reescrita (ver formato abajo).

Si no hay nada que rompe el flujo, decilo: la consigna es corregible tal cual, no hace falta curar. No inventes problemas.

Formato de salida de CURAR

1. Informe de curado — por cada punto detectado:

## Curado de la consigna

Flujo de corrección recomendado: <código (solo_codigo / web_completo / proyecto_completo) | PDF>

- [<ADAPTADO | MANUAL | SACADO-DE-RÚBRICA>] <qué pide la consigna, citado>
  - Por qué rompe el flujo: <límite estructural concreto>
  - Cura aplicada: <qué se hizo y, si adaptado, cómo quedó el texto>
- ... (un ítem por punto)

Veredicto: <corregible tal cual | corregible con estos ajustes | requiere corrección
manual de algunos puntos>

2. Consigna reescrita — el texto curado completo, en un bloque, fiel a la intención original, con los puntos ADAPTADOS ya reexpresados y los MANUALES marcados como "se corrige a mano". Listo para pasárselo a CREAR.

Cuando el usuario quiera, encadená con CREAR sobre la consigna ya curada: así la rúbrica que sale es 100% corregible en un solo flujo.

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Modo CREAR

Objetivo: traducir la consigna en una rúbrica completa y autosuficiente.

1. Leé la consigna entera y extraé requisitos. Listá TODO lo evaluable: funcionalidades pedidas, restricciones técnicas (lenguaje, framework, versiones), condiciones de entrega (repo público, formato, deadline si afecta nota), validaciones exigidas, estructura obligatoria, lo que está prohibido. Cada requisito explícito del TP tiene que terminar reflejado en algún criterio o evidencia. Anclá todo en el texto: si no está en la consigna, no entra.

2. Agrupá en criterios según la granularidad de descuento, no un número fijo. Cada criterio es una palanca de nota independiente (ver "El principio que decide la granularidad"). Aplicá el test a cada requisito: lo que el profesor quiera poder penalizar por separado va como criterio propio; lo que es verificación interna de algo más grande va como subcriterio. Como referencia suele haber entre 4 y 12 criterios, pero el número lo dicta la cantidad de palancas reales, no una cuota. Asigná peso según la importancia que la consigna le da — más peso a lo troncal. La suma debe dar exactamente 100.

3. Bajá cada criterio a subcriterios con evidencias y peso propio (v2). Las evidencias son el corazón de la corrección: afirmaciones binarias, verificables mirando SOLO la entrega. "Existe la ruta POST /productos" es buena evidencia; "el código está bien escrito" no lo es (subjetiva, no verificable). Cada subcriterio necesita ≥1 evidencia. Además, asignále un peso a cada subcriterio de forma que la suma cierre exacto con el peso del criterio padre:

   • Si la consigna o la importancia relativa de cada subcriterio te da una ponderación clara, usala.
   • Si no hay ponderación clara, repartí en partes iguales con el método del resto mayor (Hamilton): base = floor(peso_criterio / n), resto = peso_criterio - base * n; los primeros resto subcriterios (en orden) reciben base + 1, el resto recibe base. Ejemplo: criterio de peso: 25 con 3 subcriterios → base=8, resto=1 → 9, 8, 8 (suma 25).

4. Determiná el modo_consolidacion (y, si hace falta, extensiones_personalizadas). Con los criterios y evidencias ya armados, releé QUÉ archivos necesita leer el corrector para verificar cada evidencia (ver references/limites-corrector.md, tabla de extensiones por modo) y elegí:

   • Todo lo evaluable vive en código fuente puro, sin HTML/CSS ni README que haga falta leer → solo_codigo.
   • Proyecto web (HTML/CSS/JSON de config) → web_completo.
   • Además hay que leer README/Markdown, YAML, SQL, scripts de shell, .properties, .gradle, etc. (documentación de ejecución, migraciones, configuración) → proyecto_completo.
   • La consigna pide algo con una extensión que ningún modo predefinido cubre (notebooks .ipynb, .r, .dart, datasets .csv, etc.) → personalizado, listando en extensiones_personalizadas EXACTAMENTE las extensiones que hacen falta (con el punto, ej: .ipynb).
   • Chequeo cruzado obligatorio: recorré cada evidencia que ya escribiste y confirmá que el archivo donde vive está cubierto por el modo elegido. Una evidencia sobre un archivo que el modo no va a leer es tan inútil como un requisito omitido — el corrector directamente no lo ve (filtro de extensión, ver references/limites-corrector.md).

5. Penalizaciones y condiciones de desaprobación. Si la consigna establece castigos (repo privado, no compila) o reglas que tumban la nota (plagio, falta un requisito troncal), modelalas. penalizaciones descuentan un %; las condiciones_desaprobacion ponen un techo (nota_maxima). Si la consigna no dice nada de esto, dejalos como [] — no inventes castigos que el profesor no pidió.

6. Validá con el script (ver "Validación obligatoria").

7. Entregá en el formato de salida de abajo.

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Modo AUDITAR

Acá sos un profesor experto en evaluación haciendo análisis crítico. Tenés la consigna y un borrador de rúbrica. Tu trabajo es dejar la rúbrica fiel, estricta y completa respecto del TP, y autosuficiente para corregir. Revisá en este orden:

Paso 0 — Migración v1→v2 (si la rúbrica es vieja)

Antes de auditar contenido, chequeá el modelo: si ningún subcriterio trae peso, la rúbrica es v1 y la migrás a v2 como parte de esta misma auditoría. No es opcional y no hace falta preguntar — la mejor rúbrica es siempre la v2. Regla dura de la migración: no se pierde información. Todo criterio, subcriterio, descripción y evidencia existente se conserva; lo único que cambia es cómo queda organizado. La migración toca SOLO criterios y subcriterios: titulo, descripcion de la rúbrica, metadata, penalizaciones y condiciones_desaprobacion quedan exactamente igual que en la v1 original (si hay que tocarlos, es por otro paso de la auditoría — Contradicciones, Omisiones, etc. —, no por la migración en sí).

Por qué no alcanza con solo agregar peso: en v1, si un profesor quería poder descontar el POST, el GET y el PUT/DELETE de un CRUD por separado, no tenía otra opción que hacer un criterio por cada uno — el subcriterio no puntuaba. Es común encontrar así 2 o más criterios v1 que en realidad son la misma área partida en varios solo por esa limitación técnica. Migrar bien significa detectar esos grupos y volver a fusionarlos en un solo criterio v2 con subcriterios — no solo pegarle un peso a lo que ya había.

a) Agrupá los criterios existentes por área real. Para cada criterio, preguntate si forma grupo con otro(s) usando el mismo test de "El principio que decide la granularidad" (¿área distinta, o instancia de la misma área?). Señales de que un grupo de criterios se fusiona:

• Nombres en patrón paralelo que solo cambian el objeto: "Endpoint POST", "Endpoint GET", "Endpoint PUT/DELETE"; "Crear relación Alumno", "Crear relación Curso".
• La consigna los presenta como ítems de una misma instrucción enumerada ("el CRUD debe soportar: crear, leer, actualizar, eliminar"), no como puntos distintos del trabajo.
• Fallar uno no es un tipo de error distinto que fallar otro — es el mismo chequeo aplicado a instancias distintas.

Señal de que NO se fusionan (quedan como criterios propios): si armaras un índice de la rúbrica, cada uno merecería su propio renglón porque evalúan cosas de naturaleza distinta (ej: "Persistencia" vs. "Documentación" vs. "Seguridad").

b) Para cada grupo de 2+ criterios que se fusiona, construí un único criterio v2:

• peso del nuevo criterio = SUMA de los peso de los criterios fusionados (no se pierde ni un punto).
• nombre/descripcion = el área común, sintetizando los nombres originales.
• Cada criterio original pasa a ser UN subcriterio del nuevo:
  • peso del subcriterio = el peso que tenía ESE criterio, heredado tal cual (por eso acá no hace falta Hamilton — la ponderación ya existía, solo se baja un nivel; 15+15+15=45=peso del nuevo criterio, automático).
  • descripcion = la descripción del criterio original.
  • evidencias = todas las evidencias de todos los subcriterios v1 que tenía ese criterio, copiadas literal (no las reformules ni las resumas — son afirmaciones verificables, cambiarles la letra puede cambiar qué verifican), aplanadas en una sola lista, sumando la descripción de cada uno de esos subcriterios v1 como evidencia si aporta información nueva.
  • instrucciones_puntuacion que tuviera el criterio original se sube al instrucciones_puntuacion del nuevo criterio (campo válido solo a nivel criterio), indicando a qué subcriterio corresponde cada regla.

Ejemplo: C2: Endpoint POST (peso 15), C3: Endpoint GET (peso 15), C4: Endpoint PUT/DELETE (peso 15) → un solo C2: Endpoints CRUD (peso 45) con subcriterios C2.1 (peso 15, era C2), C2.2 (peso 15, era C3), C2.3 (peso 15, era C4).

c) Para los criterios que quedan solos (no forman grupo — ya eran su propia área): si tienen varios subcriterios v1 sin peso, ahí sí repartí con Hamilton (o la ponderación de la consigna si es clara), porque acá no hay un peso previo del que heredar — es la primera vez que ese requisito se pondera por partes.

d) Recalculá Σ peso de los criterios == 100. Como cada fusión conserva el total (suma de pesos fusionados), esto normalmente ya cierra solo; si no cierra, hay un error en alguna fusión.

e) (Opcional, prolijidad) Renumerá los id de criterio para que queden correlativos sin huecos tras las fusiones — no lo exige el validador, pero ayuda a leer la rúbrica.

f) Verificá completitud antes de seguir. Este paso es obligatorio, no opcional — es lo que sostiene la regla de "no se pierde información". Recorré la rúbrica v1 original elemento por elemento (cada criterio, cada subcriterio, cada evidencia, cada instrucciones_puntuacion) y confirmá que cada uno aparece en algún lugar del resultado v2: como criterio, como subcriterio, o como evidencia. Si conscientemente decidís no llevar algo (por ejemplo porque el paso 4, Invenciones, lo identifica como algo que la consigna no respalda), NO lo saques en silencio durante la migración — dejalo como estaba en el Paso 0 y sacalo recién en el paso correspondiente de la auditoría, para que quede reportado con su motivo.

g) Reportá la migración en el resumen de hallazgos (ver "Formato de salida"): la tabla de mapeo criterio/subcriterio v1 → dónde quedó en v2 (qué se fusionó, en qué área nueva y con qué peso; qué quedó igual), y la confirmación de que el chequeo de completitud del punto (f) no encontró nada faltante.

Con la rúbrica ya en v2 (recién migrada, o porque ya lo era), seguí con los pasos de auditoría de contenido de abajo.

1. Contradicciones. Puntos donde la rúbrica choca con la consigna. Ejemplo clásico: el TP exige eliminar/no usar algo y la rúbrica lo da por opcional o premia dejarlo. Corregí para que la rúbrica diga lo mismo que el TP.

2. Omisiones. Requisitos explícitos e importantes del TP que la rúbrica no evalúa: condiciones de entrega, validaciones específicas, restricciones técnicas, estructura obligatoria, ejecución. Agregalos como criterios, subcriterios o evidencias. Esta es la falla más grave: lo omitido nunca se corrige.

3. Requisitos diluidos. Para cuando llegás acá la rúbrica ya está en v2 (Paso 0 la migró si hacía falta), así que la dilución real ya no es "subcriterio sin peso propio" (eso el modelo lo resuelve solo): es otra cosa. Revisá:

   • Área mal ubicada: un requisito que es una dimensión de evaluación distinta (ver "El principio que decide la granularidad") está enterrado como subcriterio de un criterio que no le corresponde → promovelo a criterio propio y reajustá pesos.
   • Peso de subcriterio mal repartido: un subcriterio importante quedó con un peso chico dentro de un criterio grande, sin reflejar su peso real en la consigna (ej: repartiste en partes iguales cuando la consigna pondera distinto) → reajustá los pesos entre subcriterios (deben seguir sumando el peso del criterio).
   • Remanente sin desglosar: un criterio grande con un solo subcriterio que absorbe todo el peso cuando en realidad agrupa varios requisitos independientes que convendría desglosar en más subcriterios con peso propio, para que el corrector tenga granularidad real al puntuar.

4. Invenciones. Criterios, concesiones o reglas que la rúbrica trae pero el TP no respalda en ningún lado. Sacalos. La rúbrica no puede ser más blanda ni más exigente que la consigna; debe ser su espejo fiel. (Ojo el doble filo: tampoco metas evidencias que el corrector NO puede verificar mirando solo la entrega —ej: "entregó el video", "el repo es público"—; alucina. Si no es verificable en el material que recibe, no va como evidencia puntuable.)

5. Elementos visuales. Si el TP tiene imágenes/tablas/esquemas que importan para evaluar y la rúbrica no los refleja en texto, incorporalos.

6. Modo de consolidación. Fijate qué modo_consolidacion trae la rúbrica (si no trae ninguno, el backend asume solo_codigo) y confirmá que cubre las extensiones de TODOS los archivos que las evidencias necesitan leer (tabla en references/limites-corrector.md). Si encontrás una evidencia que depende de un archivo cuya extensión el modo actual no cubre — caso típico: pide revisar el README.md pero el modo es solo_codigo, que no incluye .md — es una omisión estructural tan grave como un criterio faltante: el corrector jamás va a leer ese archivo, por más bien redactada que esté la evidencia. Subí el modo (web_completo/proyecto_completo) o pasá a personalizado con las extensiones exactas, y dejalo reportado en los hallazgos.

7. Ajuste de pesos. Si agregaste, sacaste o consolidaste criterios (incluida la migración del Paso 0), recalculá los peso para que la suma vuelva a ser exactamente 100, y que la de los subcriterios de cada criterio cierre con su peso. Respetá la importancia relativa que da la consigna.

8. Validá con el script.

9. Entregá con el formato de salida (incluyendo el resumen de hallazgos).

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Modo TEST — simular la corrección

Una rúbrica válida no garantiza una rúbrica que corrija BIEN. El modo TEST cierra ese hueco: corre una corrección real sobre una entrega concreta y te muestra nota + feedback, para que veas si la rúbrica discrimina lo que tiene que discriminar antes de subirla.

Replica el pipeline del sistema (consolidación del código + prompt de corrección), pero dispara la corrección con el CLI de Claude en vez de N8N→Gemini. Claude actúa como reemplazo del modelo de producción; los resultados son indicativos (otro modelo), no idénticos al puntaje final que dará Gemini, pero sirven para detectar problemas de la rúbrica.

python scripts/simular_correccion.py \
  --rubrica <rubrica.json> \
  --entrega <archivo|carpeta|.zip|.txt> \
  --materia "Nombre de la materia" \
  --alumno  "Nombre del alumno" \
  --modo solo_codigo            # o web_completo | proyecto_completo | personalizado

• --modo es opcional si el JSON de la rúbrica ya trae modo_consolidacion (lo que ahora genera CREAR/AUDITAR): el script lo toma de ahí solo. Pasalo a mano solo para forzar un modo distinto al que trae la rúbrica.
• --no-run arma el material y te imprime el comando, sin ejecutar claude (útil para inspeccionar el prompt_correccion.txt que recibirá el modelo).
• --tipo TP si la rúbrica es un CriteriosStructure sin campo tipo.
• --ext ".ipynb,.sql" para --modo personalizado (o dejá que lo tome de extensiones_personalizadas si ya está en el JSON).
• Guarda prompt_correccion.txt (material exacto) y correccion.json (resultado).

Cómo leer el resultado. El script valida la corrección contra la rúbrica y avisa si: un criterio no fue evaluado, un puntaje supera su peso, la suma no cierra, o se aplicó una penalización/condición inexistente. Pero lo importante es tu juicio: ¿la nota refleja la calidad real de la entrega?, ¿el feedback cita evidencias concretas?, ¿algún criterio quedó ambiguo y el modelo dudó? Si algo no cierra, suele ser la rúbrica la que hay que mejorar (descripciones vagas, evidencias no verificables, pesos mal repartidos) — volvé a CREAR/AUDITAR y re-testeá.

Qué consume el corrector (importante para diseñar la rúbrica)

La corrección usa la rúbrica COMPLETA: por cada criterio manda id, nombre, peso, descripcion, instrucciones_puntuacion y subcriterios con sus evidencias, más las penalizaciones, las condiciones_desaprobacion y la metadata. Por eso las evidencias importan: son el checklist que el modelo verifica.

En v2, además manda el peso de cada subcriterio, y el resultado de la corrección trae un desglose subcriterios_evaluados por criterio (puntaje, estado y feedback por subcriterio, cuya suma debe dar el puntaje_obtenido del criterio). En v1 no hay peso de subcriterio ni subcriterios_evaluados en la respuesta — sigue igual que siempre. scripts/simular_correccion.py infiere la versión igual que hace el validador (por presencia de peso en subcriterios) y ajusta el prompt y la validación del resultado en consecuencia.

Recomendación de robustez: redactá la descripcion de cada criterio de forma autosuficiente —que resuma lo que sus evidencias verifican—, así la corrección funciona bien aun si una integración llegara a enviar menos contexto del esperado.

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Validación obligatoria

Antes de entregar cualquier rúbrica, guardá el JSON y corré:

python scripts/validar_rubrica.py <ruta_al_json>

(o python scripts/validar_rubrica.py - para leerlo por stdin)

El script replica las reglas del backend real: si pasa, el sistema acepta la rúbrica; si falla, te dice exactamente qué corregir (suma de pesos, IDs, patrones, evidencias vacías, nota_final vs nota_maxima, etc.). No entregues una rúbrica sin que el validador la dé por buena. Si falla, arreglá y volvé a correrlo. Es barato y te ahorra el rebote del backend.

El validador soporta v1 y v2 e infiere cuál es por presencia de peso en los subcriterios (igual que el frontend de Active-IA) — no hace falta pasarle schema_version. En v2 exige peso en cada subcriterio y que la suma cierre exacto con el peso del criterio; en v1 no lo exige. Si necesitás forzar la versión (por ejemplo para probar el comportamiento v1 explícitamente), usá --schema-version 1|2.

Formato de salida

ALWAYS entregá en este orden:

1. (Solo en AUDITAR) Resumen de hallazgos — breve, antes del JSON:

## Hallazgos
- Migración v1→v2: <"la rúbrica ya era v2, sin cambios" | mapeo
  "criterio/subcriterio v1 → dónde quedó en v2" con cada fusión y su peso
  heredado | "no aplica">
- Verificación de completitud: <"OK, todo el contenido v1 está presente en
  el v2" | qué faltaba y se agregó>
- Contradicciones: <qué y dónde, o "ninguna">
- Omisiones: <qué requisitos faltaban, o "ninguna">
- Invenciones: <qué se quitó, o "ninguna">
- Modo de consolidación: <"OK, cubre todas las evidencias" | qué extensión faltaba
  cubrir y a qué modo se subió>
- Ajuste de pesos: <cómo quedó el reparto>

2. El JSON de CriteriosStructure — en un bloque ```json, listo para pegar en el botón "Cargar criterios" (o en el modal de edición: ambos ya soportan el JSON portable de Active-IA). Contiene: titulo, descripcion, puntaje_maximo, metadata, criterios, penalizaciones, condiciones_desaprobacion, y siempre modo_consolidacion — más extensiones_personalizadas si modo_consolidacion es "personalizado" (si no lo es, omitilo o dejalo en null). Este es el campo que antes se perdía al copiar/pegar el JSON: ahora viaja con la rúbrica y el formulario lo autocompleta solo. No incluyas schema_version: es un campo aparte del payload de la rúbrica (como tipo/numero/anio), no de CriteriosStructure. Lo que marca la rúbrica como v2 es el peso en cada subcriterio — el front de Active-IA lo infiere solo.

3. Campos para el formulario — identidad de la instancia, no del contenido; NO van en el JSON y se tipean aparte:

Para completar en el formulario de la rúbrica:
- tipo: <TP | PARCIAL_1 | ... según la consigna>
- numero: <ej: 2 para el TP2>
- anio: <año académico>
(materia_id lo elegís vos según la materia)

4. Confirmación del validador — pegá la línea de "✅ RÚBRICA VÁLIDA".

Mirá assets/ejemplo-rubrica.json como molde de una rúbrica v2 completa y válida (con peso por subcriterio y modo_consolidacion correctamente elegido — en ese ejemplo, proyecto_completo, porque uno de sus criterios evalúa el README.md y solo_codigo/web_completo no incluyen .md). Para retrocompatibilidad, examples/rubrica-tp-cli-v1.json es un ejemplo v1 (sin peso en subcriterios).

Errores que arruinan una rúbrica (evitalos)

• Pesos que no suman 100 — el error más común; el validador lo caza, pero pensalo desde el reparto.
• Evidencias subjetivas o que piden info fuera de la entrega ("está prolijo").
• Inventar penalizaciones/condiciones que la consigna no menciona.
• Dejar requisitos del TP sin ningún criterio que los cubra.
• Requisitos importantes diluidos: un área/dimensión de evaluación distinta enterrada como subcriterio de un criterio que no le corresponde, en vez de criterio propio (ver "El principio que decide la granularidad").
• (v2) Subcriterios sin peso o cuya suma no cierra con el peso del criterio padre — el validador lo caza, pero pensalo desde el reparto (Hamilton si no hay ponderación clara en la consigna).
• Sobre-fragmentar lo trivial en muchos criterios de 1–2 puntos: diluye la resolución de peso y vuelve la rúbrica ruidosa. Partí por palanca real, no por prurito.
• Usar nota_final en vez de nota_maxima, o puntaje_maximo por criterio en vez de peso (eso es el modelo V1 muerto).
• Meter materia_id/tipo/numero/anio dentro del JSON de criterios: van en el formulario, no en el JSON que se importa.
• Elegir un modo_consolidacion que no cubre las extensiones que tus propias evidencias necesitan (ej: evidencia sobre el README.md con modo solo_codigo, que no incluye .md) — la evidencia queda de adorno: el corrector nunca va a leer ese archivo. Hacé siempre el chequeo cruzado del paso 4 de CREAR / paso 6 de AUDITAR.