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SWE-chat by @joabaum is a living dataset of human interactions with AI coding agents. 230K prompts f...

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SWE-chat by @joabaum is a living dataset of human interactions with AI coding agents. 230K prompts f...

TL;DR · AI 摘要

SWE-chat v2 是一个包含 230K 提示的大型数据集，由真实开发者在野外收集，可用于 AI 编码代理研究。

核心要点

  • SWE-chat v2 包含 230K 条真实开发者交互提示，来自 18K 次会话
  • 数据集已在 HuggingFace 平台开源，支持研究社区直接使用
  • 该数据集推动了 AI 编码代理领域最新研究成果的突破

结构提纲

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  1. §数据集发布

    介绍 SWE-chat v2 数据集的规模和来源。

  2. ·技术细节

    说明数据集包含 230K 提示和 18K 会话的统计信息。

  3. ›应用场景

    阐述数据集对 AI 编码代理研究的推动作用。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • SWE-chat v2 数据集
    • 数据规模
      • 230K 提示
      • 18K 会话
    • 数据来源
      • 真实开发者交互
    • 应用场景
      • AI 编码代理研究

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#AI编码代理#数据集#Stanford AI Lab#HuggingFace
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Stanford AI Lab on X: "SWE-chat by @joabaum 是一个记录人类与AI编程代理交互的动态数据集。现在在HuggingFace上可以获取23万条真实开发者在真实环境中收集的提示信息 🚀 https://t.co/0yAZuUWQAf" / X

Stanford AI Lab

@StanfordAILab

由

@

joabaum

开发的SWE-chat 是一个记录人类与AI编程代理交互的动态数据集。现在在HuggingFace上可以获取23万条真实开发者在真实环境中收集的提示信息 🚀

huggingface.co/datasets/SALT-…

Joachim Baumann ✈️ COLM

@joabaum

10月2日

SWE-chat v2现已发布！来自真实用户在真实环境中的编程代理交互数据集规模进一步扩大：包含18,000个会话中的23万条提示。SWE-chat已推动了令人惊叹的研究（🧵）——期待v2为社区带来哪些新突破。欢迎在

COLM_conf

上找到我们！

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晚上7:00 · 2026年10月2日

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