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Manual de Referencia: dredd

Dredd — Orquestador Docente de Evaluación Masiva, Autograding y Detección de Plagio Winnowing

Dredd — Orquestador Docente de Evaluación Masiva, Autograding y Detección de Plagio Winnowing


1. Propósito y Filosofía Pedagógica

La herramienta dredd forma parte del ecosistema oficial de software de la cátedra. Su diseño sigue principios pedagógicos rigurosos:

  1. Evidencia Técnica Directa: Todo diagnóstico se fundamenta en la norma ISO C (C11/C23), en el modelo de memoria del sistema o en convenciones arquitectónicas formales.

  2. Acción Correctiva Concreta: Cada advertencia incluye la prescripción técnica inmediata para resolver el defecto sin recurrir a conjeturas.

  3. Autonomía del Estudiante: Facilita la autoevaluación local antes de la entrega final del trabajo práctico.

  4. Objetividad Docente: Estandariza la corrección automática removiendo discrepancias subjetivas en la evaluación.


2. Instalación y Verificación del Entorno

2.1 Requisitos Previos del Sistema

Instalá los paquetes del sistema requeridos según tu distribución o entorno:

Ubuntu / Debian
Arch Linux / Manjaro
Fedora / RHEL
macOS (Homebrew)
Windows (MSYS2 / WSL2)

sudo apt update && sudo apt install -y
build-essential
gcc
gdb
valgrind
clang-format
libclang-dev
bubblewrap
typst
graphviz
python3-pip
python3-venv


2.2 Métodos de Instalación de dredd

Podés instalar dredd mediante cualquiera de los siguientes métodos estándar:

uv tool (Recomendado)
pip / venv
pipx

Instalación aislada de alta velocidad con uv

uv tool install . --editable

O instalar todo el ecosistema de herramientas de la cátedra en lote:

source ./install_tools.sh


2.3 Autocompletado en la Shell

La interfaz CLI de dredd cuenta con autocompletado nativo para comandos, flags y archivos. Para configurarlo permanentemente en tu shell:

# Configuración automática en Bash / Zsh / Fish
dredd --install-completion

# Para cargar el autocompletado en la sesión actual de inmediato:
source ./install_tools.sh

2.4 Verificación del Entorno con doctor

Toda herramienta del ecosistema cuenta con el subcomando unificado doctor. Ejecutalo para auditar el estado del entorno:

dredd doctor
Comprobaciones Ejecutadas por el Diagnóstico:
Matriz de Resolución de Problemas:
Síntoma / Alerta de doctorCausa RaízAcción Correctiva
❌ gcc / clang no encontradoToolchain C faltanteInstalá build-essential o base-devel.
❌ bwrap permisos insuficientesUser namespaces desactivadosHabilitá sysctl kernel.unprivileged_userns_clone=1.
❌ typst no disponibleMotor de PDF faltanteDescargá Typst vía cargo install typst-cli o gestor de paquetes.
❌ gdb no respondeGDB sin interfaz MI/PythonReinstalá gdb completo desde el repositorio oficial.

3. Referencia Completa de Comandos CLI

A continuación se detallan los subcomandos principales disponibles en dredd:

Sintaxis del ComandoDescripción y Efecto
dredd eval <actividad> --allEvalúa en lote todas las entregas del cuatrimestre aplicando Ripley.
dredd diff-submission <alumno> r1 r2Compara dos versiones sucesivas de la misma entrega mostrando cambios.
dredd plagiarism <actividad> --threshold 0.75Ejecuta detección de plagio por algoritmo Winnowing y AST.
dredd moodle unpack <zips_dir>Descomprime recursivamente las entregas bajadas del campus.
dredd export-guarani <actividad> -o notas.csvExporta las calificaciones en formato CSV de actas SIU Guaraní.
dredd doctorVerifica sandboxes, compiladores y base SQLite de Dredd.

4. Tutorial Paso a Paso con Ejemplos Reales

Caso de Estudio

Considerá el siguiente fragmento de código representativo:

1
2
3
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7
// Estructura de directorio de entregas procesada por Dredd:
// entregas/
//   ├── alumno_perez/
//   │   ├── r1/ (primera entrega)
//   │   └── r2/ (reentrega corregida)
//   └── alumno_gomez/
//       └── r1/

Ejecución de la Herramienta

Ejecutá el análisis desde tu terminal:

dredd eval <actividad> --all

Salida Obtenida en Consola

[✓] 45 entregas evaluadas en 12.4s (Caché SHA-256: 38 hits / 7 evaluadas)
[✓] Reportes individuales generados: entregas/*/*_reporte.md
[✓] Análisis de Plagio: 0 coincidencias sospechosas por encima del 75%
[✓] Actas SIU Guaraní exportadas: actas_tp1.csv (42 Aprobados, 3 Desaprobados)

5. Ejercicios Prácticos y Desafíos

Practicá el uso avanzado de dredd resolviendo los siguientes ejercicios:


6. Integración en el Flujo de Trabajo y Makefile

Para incorporar dredd de forma automática a tu flujo de desarrollo, agregá la siguiente regla en el Makefile de tu proyecto:

check-dredd:
	@echo "=== Ejecutando verificación con dredd ==="
	dredd check src/ include/

.PHONY: check-dredd

Ejecutá make check-dredd antes de cada commit para mantener que tu código conserve el estado de aprobación.


7. Arquitectura Interna y Mecanismo Técnico

La herramienta dredd implementa un motor de alta precisión basado en:


8. Integración y Conexión con el Ecosistema

Diagrama de Flujo e Interoperabilidad

Matriz de Intercambio de Datos

CanalHerramientas ConectadasTipo de Datos Transferidos
Entradas (Inputs)- ZIPs Moodle, repos GitHub Classroom, guías Deckard, linters RipleyCódigo fuente, AST, binarios, testcases, contratos
Salidas (Outputs)- Estudiantes (informes alumno_rN.md)

Pipeline de Integración Recomendado

Podés encadenar dredd con otras herramientas del ecosistema en una única línea de comando:

# Pipeline de integración típico
dredd eval tp1 --all && dredd diff-submission alumno_perez r1 r2 --md reporte_r2.md

9. Extensión, Desarrollo de Plugins y API Python

Para crear tus propias reglas, conectores de evaluación o integrar dredd programáticamente en pipelines de CI/CD: