arcade
收藏资源简介：
该数据集记录了zot arcade中每个游戏背后的完整对话轨迹。每个样本代表一次'shift'，即代理从接收固定的半小时间隔订单、阅读现有游戏目录、设计、编写、测试到发布全新浏览器游戏的完整过程。数据以JSONL格式存储，每个样本包含会话ID、任务描述、模型信息、开始与结束时间、结果、消息历史、截图、事件计数以及arcade侧的游戏信息和输出结果。消息遵循OpenAI聊天格式，并添加了自定义类型字段（如用户、机器人、活动、附件、检查点等）。数据集适用于代理轨迹分析、工具使用、代码生成和文本生成等任务，包含小于1000条样本。
This dataset records the complete conversation trajectories behind each game in zot arcade. Each sample represents a shift, which is the entire process of an agent receiving fixed half-hourly orders, reading existing game catalogs, designing, writing, testing, and publishing a new browser game. Data is stored in JSONL format, with each sample containing session ID, task description, model information, start and end time, result, message history, screenshots, event count, as well as arcade-side game information and output results. Messages follow the OpenAI chat format and include custom type fields (e.g., user, bot, activity, attachment, checkpoint, etc.). The dataset is suitable for tasks such as agent trajectory analysis, tool use, code generation, and text generation, and contains fewer than 1000 samples.
zot arcade sessions 数据集概述
基本信息
- 许可证: MIT
- 语言: 英语
- 数据集大小: 少于 1K 条数据
- 任务类别: 文本生成
- 标签: 智能体轨迹、工具使用、代码生成、游戏、zot
数据集内容
该数据集记录了 zot arcade 中每个游戏背后的每一次对话——这是一个软件工厂，智能体每隔半小时接受相同的常规订单，读取已有内容目录，并设计、编写、试玩和发布一款全新的浏览器游戏。
每一行代表一个轮班：从订单到成品游戏（或轮班被中断的位置）的完整智能体轨迹，采用生态系统其余部分可读取的对话格式，并附带 arcade 已知的结果信息。这些行由 arcade 自身的工作流在轮班发生时自动追加，未经人工审核，是原始的运行记录。
数据布局
trajectories/<session-id>/<session-id>.jsonl 一行数据 trajectories/<session-id>/images/<digest>.png 模型看到的截图
行数据结构
| 字段 | 说明 |
|---|---|
id |
行导出的 zot 会话 ID |
chain |
其背后的会话链（从最旧到最新）；被中断的轮班由下一个轮班继续，作为一行导出 |
task |
模型收到的订单 |
model, provider, driver |
运行的模型、提供商和驱动 |
started, ended |
UTC 墙钟时间 |
outcome |
运行结束方式：reason（success、failed、error 等）、iterations、calls 等；运行被中断时缺失 |
complete |
是否记录了结果 |
messages |
结束时的对话，详见下文 |
snapshots |
压缩或恢复所取代的早期对话状态，从最旧到最新 |
images |
此行引用的图像文件，相对于行所在目录 |
events |
各类事件计数：迭代次数、提示次数、重试次数 |
arcade |
arcade 侧信息：game（目录条目：slug、名称、类型、机制、主题、标语、控制方式、创建时间）、files（游戏的 index.html、game.css、game.js）、outcome（轮班判定：settled / failed / error）、catalogue_check、committed、commit、run |
Messages 格式
采用 OpenAI 对话约定，并附加额外字段：
json {"role": "user", "type": "user", "content": "Begin working on your task..."} {"role": "assistant", "type": "bot", "content": "", "reasoning": "...", "tool_calls": [{"id": "call_1", "type": "function", "function": {"name": "read", "arguments": "{"path":"site/games.json"}"}}]} {"role": "tool", "type": "activity", "tool_call_id": "call_1", "name": "read", "content": "[...]"} {"role": "user", "type": "attachment", "content": [{"type": "text", "text": "screenshot of the game"}, {"type": "image", "image": "images/3f2a....png"}]} {"role": "system", "type": "checkpoint", "content": "summary of the conversation so far"}
type是 zot 自身的消息类型：user、bot、activity、attachment、checkpoint（压缩摘要）、instructionsreasoning是模型在该轮中的草稿内容（当提供商提供时）- 工具参数为模型发送的原始 JSON 字符串
- 系统提示未被记录；
task即为简要说明
messages 是恢复运行时会重放的内容。压缩后，它会包含一个检查点加上最近的轮次——snapshots 保存早期状态，因此行中保留了每一个发生的轮次，代价是最近的轮次会被重复。
数据过滤
- 已完成游戏:
complete为真，且arcade.outcome == "settled"，且arcade.catalogue_check == "success" - 去重: 被中断的轮班作为部分行发布；继续该轮班的轮班会在自己的
id下发布完整链，并在chain中包含早期id。删除id出现在其他行chain中的行，仅保留链末端。
数据来源
- 工厂: https://github.com/openzot/arcade —— 常规订单为
orders/new-game.yaml，智能体读取的规范为AGENTS.md - 工具链: zot；行由
zot sessions export生成，并在每次轮班后由scripts/ship.py发布 - 模型: 由工作流在运行时指定；每一行都会标明使用的具体模型
使用注意
游戏是模型输出，按 arcade 的许可证原样发布。若需使用行中推理内容进行训练，请先检查该行所标注模型的条款。
