mcpField
C
challenge

challenge

github.com/athola開発34878 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

challenge について

ナレッジベースから問題を出し、開発者の回答を評価するスキルです。知識項目と問題形式を適応的に選び、スコアと連続正解数を記録します。

主な機能

  1. 01知識項目と問題形式の適応的な選択
  2. 02背景情報付きの問題提示
  3. 03合格・部分合格・不合格の採点
  4. 04進捗と連続正解数の記録
  5. 05不正解時の正答と解説の提示

活用シーン

  1. 01プロジェクト知識の理解度確認
  2. 02開発中の知識クイズ実施

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill challenge

インストール後、Claude Code で/challengeを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Run Gauntlet Challenge

ナレッジベースから課題を出題し、回答を評価します。

使用しない場合

  • ナレッジベースがまだ存在しない場合(gauntlet:extract を使用)
  • 新しい貢献者向けの段階的なパスを用意する場合(gauntlet:onboard を使用)

ループ内プロバイダーのセットアップ

課題を生成する前に、ループ内バリエーションのプロバイダーを登録し、兄弟の Claude を起動するためだけに Anthropic API を呼び出さないようにします(issue #464)。Claude Code の外部では何も行わず、デフォルトの Anthropic プロバイダーが引き続き有効です。

from gauntlet.providers.in_loop import (
    register_in_loop_provider_if_inside_claude_code,
)
register_in_loop_provider_if_inside_claude_code()

手順

  1. 状態を読み込む:.gauntlet/knowledge.json と開発者の進捗を読み込みます

  2. 保留中の課題を確認する:.gauntlet/state/pending_challenge.json が存在する場合、新しい課題を生成する前に、開発者の直近のメッセージを回答として評価します

  3. 課題を生成する:適応型の重み付けを使用して、ナレッジの項目と課題の種類を選択します

  4. 課題を提示する:背景情報とともに質問を表示します

  5. 回答を評価する:回答を採点します(合格/一部合格/不合格)

  6. 結果を記録する:開発者の進捗と連続記録を更新します

  7. 合格時:pre-commit ゲートからの場合は合格トークンを書き込みます。セッション中であれば次の課題を表示します。

  8. 不合格時:正解と解説を表示します。新しい課題を提示します。

採点

結果スコア連続記録
合格1.0+1
一部合格0.5リセット
不合格0.0リセット

終了条件

  • 課題を生成する前に .gauntlet/knowledge.json が存在し、読み取り可能であること。存在しない場合、スキルがエラーを示し、gauntlet:extract の実行を提案します
  • 各課題の試行について、スコア(1.0/0.5/0.0)が開発者の進捗ストアに書き込まれ、連続記録が更新されること
  • .gauntlet/state/pending_challenge.json が存在する場合、新しい課題を生成する前に評価されること。評価後、ファイルは削除または更新されます
  • 不合格時は、次の課題を提示する前に正解と解説が表示されること(黙ってスキップされないこと)

コメント