Datasets:
messages listlengths 2 765 |
|---|
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Write a function in C++ which takes a string as an argument, reverses the string using recursion, and returns the reversed string.\n\nRequirements:\n- The function must use recursion to reverse the string.\n- The function ... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Implement a python class named 'Temperature' that ranks a temperature value as cold, warm, or hot given a threshold value of 30."
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThe user wants a Python class nam... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "You are given two sets, A and B, with at most 10^5 elements each. Your task is to write a function, cartesian_product(A: set, B: set) -> set, that returns the Cartesian product of the two sets as a set.\n\nThe Cartesian pr... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Given a string, convert it to upper case.\n\nInput: String: this string should be in upper case"
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThis is a straightforward string manipulation problem. Python's bu... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Design a query in PostgreSQL to print the minimum and maximum of a given field.\n\nInput: Table name: Sales\nField name: Price"
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThe user wants a PostgreSQL query t... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Create a function to detect if a given string contains all lowercase and uppercase letters of the English alphabet. The function should have a time complexity of O(n), where n is the length of the string, and a space compl... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "# 128 — Banco de Encaixes\nCrie uma oficina digital sobre a montagem de um banco de praça em madeira. Entregue um único HTML sem recursos externos com modelo WebGL tridimensional, assento, pernas, travessas e detalhes de u... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Develop an AI model to classify emails with spam contents."
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThe user wants a spam email classifier. I'll build a complete, production-ready solution that:\n\n1. **... |
[
{
"role": "system",
"content": "Use only the Three.js core ES module from https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/three.js/0.160.0/three.module.min.js. Do not import addons or legacy examples/js paths; implement any camera controls directly inside the HTML."
},
{
"role": "user",
"content": "Creat... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Create a JavaScript function that takes in an array of strings and returns a new array containing the same strings, but with all vowels removed. The function should have a time complexity of O(n) and should not use any bui... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Create a list containing the number of characters in each word of the sentence.\n\nInput: sentence = \"the quick brown fox jumps over the lazy dog\""
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThe problem i... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Normalize the given string to lowercase and remove all punctuation marks.\n\nInput: Hey! How are you?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "<think>\nThe task is to normalize a string by:\n1. Converting it to l... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Implement a search algorithm to find the first occurrence of an element in an array with the following additional constraints:\n1. The array is sorted in ascending order.\n2. The array may contain duplicate elements.\n3. T... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Write an algorithm to check if an array contains a given value and return the indices of all occurrences of the value. If the value is not found, return an empty array. The array can contain duplicate values.\n\nConstraint... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Edit the code to add an if statement that returns the string \"even\" if the value of the variable is even, a multiple of 3, and greater than 10, or the string \"odd\" if the value of the variable is odd, not a multiple of... |
[
{
"role": "system",
"content": "<think>"
},
{
"role": "user",
"content": "Create a class in Java that takes two arguments, a name of type String and an id of type int. The name should be limited to a maximum length of 15 characters and should only consist of alphabetic characters. The id should ... |
CodeAtelier 23K
Frontend code, Three.js, SVG and implementation reasoning.
Português
Sobre o dataset
O CodeAtelier 23K é um dataset voltado ao treinamento e fine-tuning de modelos de linguagem especializados em desenvolvimento frontend.
A coleção reúne aproximadamente 23 mil exemplos, totalizando 153 MB, com foco em geração de código, raciocínio de implementação e desenvolvimento de interfaces visualmente elaboradas.
Uma parte importante do conteúdo é dedicada a Three.js e SVG, incluindo tarefas que exigem mais do que a montagem de componentes convencionais.
A proposta do CodeAtelier é trabalhar com problemas de frontend nos quais decisões de layout, composição visual, estrutura de código e comportamento interativo fazem diferença no resultado.
Áreas de foco
| Área | Conteúdo |
|---|---|
| Three.js | Cenas 3D, geometria, materiais, iluminação, animações e interatividade |
| SVG | Gráficos vetoriais, composição, paths, filtros e elementos visuais personalizados |
| Frontend | Estrutura de páginas, componentes, estilos e comportamento de interfaces |
| CSS | Layouts, responsividade, transições, animações e acabamento visual |
| JavaScript | Lógica de interação, manipulação de elementos e comportamento dinâmico |
| Reasoning | Raciocínio relacionado à implementação, organização e resolução de problemas de código |
Objetivo
O dataset foi desenvolvido para ajudar modelos de código a lidar melhor com solicitações frontend que envolvem requisitos visuais e técnicos simultaneamente.
Isso inclui situações como:
- Implementar interfaces a partir de descrições detalhadas.
- Desenvolver cenas e experiências interativas com Three.js.
- Produzir SVGs com estruturas e efeitos visuais mais elaborados.
- Resolver problemas de layout, animação e comportamento.
- Relacionar decisões de implementação aos requisitos de uma tarefa.
O foco está em ampliar o repertório de soluções de frontend durante o treinamento, especialmente em tarefas nas quais uma implementação funcional ainda pode apresentar limitações visuais.
Informações gerais
| Propriedade | Valor |
|---|---|
| Nome | CodeAtelier 23K |
| Repositório | guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K |
| Volume | Aproximadamente 23.000 exemplos |
| Tamanho | 153 MB |
| Idiomas | Português e inglês |
| Domínio | Desenvolvimento frontend |
| Conteúdo em destaque | Three.js, SVG e reasoning |
| Aplicação | Treinamento e fine-tuning de modelos de código |
Utilização
O dataset está disponível no Hugging Face:
guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K
Para carregar um dataset compatível com a biblioteca datasets:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset(
"guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K"
)
print(dataset)
print(dataset["train"][0])
O exemplo pressupõe que o repositório tenha uma configuração carregável pela biblioteca e um split chamado train. A estrutura dos registros deve ser consultada antes de preparar o pipeline de treinamento.
Considerações sobre treinamento
O CodeAtelier pode ser utilizado em experimentos de supervised fine-tuning e em outras estratégias de treinamento compatíveis com a estrutura dos dados.
Recomenda-se verificar o formato dos exemplos, a distribuição dos temas e possíveis duplicações antes do treinamento.
A presença de exemplos de raciocínio e código não garante, por si só, melhorias na qualidade visual ou na correção das implementações. Esses resultados dependem do modelo base, do processo de treinamento e da avaliação utilizada.
Para avaliar modelos ajustados com o dataset, é útil considerar tanto a execução correta do código quanto a qualidade visual, a responsividade e a interatividade das interfaces geradas.
English
Overview
CodeAtelier 23K is a dataset intended for training and fine-tuning language models specialized in frontend development.
It contains approximately 23,000 examples across 153 MB, with an emphasis on code generation, implementation reasoning, and visually detailed web development.
A substantial part of the collection focuses on Three.js and SVG, covering tasks that go beyond conventional component-based interface development.
CodeAtelier focuses on frontend problems where layout decisions, visual composition, code structure, and interactive behavior affect the final implementation.
Coverage
| Area | Content |
|---|---|
| Three.js | 3D scenes, geometry, materials, lighting, animation, and interaction |
| SVG | Vector graphics, composition, paths, filters, and custom visual elements |
| Frontend | Page structure, components, styling, and interface behavior |
| CSS | Layouts, responsive design, transitions, animation, and visual refinement |
| JavaScript | Interaction logic, element manipulation, and dynamic behavior |
| Reasoning | Implementation decisions, code organization, and problem-solving |
Intended use
CodeAtelier 23K is designed for code models working on frontend tasks that combine technical requirements with visual specifications.
Relevant applications include:
- Generating frontend implementations from detailed instructions.
- Building interactive 3D experiences using Three.js.
- Creating SVG graphics with more complex structures and effects.
- Solving layout, animation, and interaction problems.
- Connecting implementation decisions to task requirements.
The dataset places particular emphasis on frontend tasks where functional correctness alone does not fully describe the expected result.
Dataset information
| Property | Value |
|---|---|
| Name | CodeAtelier 23K |
| Repository | guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K |
| Examples | Approximately 23,000 |
| Size | 153 MB |
| Languages | Portuguese and English |
| Domain | Frontend development |
| Main topics | Three.js, SVG, reasoning |
| Intended application | Code model training and fine-tuning |
Loading the dataset
The dataset is hosted on Hugging Face:
guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K
For repositories compatible with the Hugging Face datasets library:
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset(
"guell00/Front-end-expert-CodeAtelier_23K"
)
print(dataset)
print(dataset["train"][0])
This example assumes that the repository can be loaded through the library and provides a train split. Inspect the available columns and record structure before converting the data into a training format.
Training considerations
CodeAtelier 23K can be used for supervised fine-tuning experiments and other training methods compatible with its data structure.
Before training, inspect the examples for formatting consistency, topic distribution, and duplicate content.
The presence of code and reasoning examples does not independently establish improvements in model performance. Results depend on the base model, training configuration, and evaluation methodology.
For frontend-oriented evaluations, useful criteria include code execution, visual fidelity, responsive behavior, and interactive functionality.
Author
Created by guell00.
Dataset repository: Front-end-expert-CodeAtelier_23K
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