SIH 2026 Problem Statements

来自2026年智能印度黑客马拉松的全部226个问题陈述，以markdown、JSON和CSV格式提供，包含标题、描述、组织、主题等字段，并每日自动更新。This dataset includes all 226 problem statements from the 2026 Smart India Hackathon. It is provided in Markdown, JSON and CSV formats, contains fields such as title, description, organization, theme and other relevant information, and is automatically updated on a daily basis.

原始信息汇总

SIH 2026 问题陈述数据集

数据集概述

该数据集收录了 Smart India Hackathon 2026 的全部 226 个问题陈述，以多种格式（Markdown、JSON、CSV）提供，并附带一个支持中英双语的网页应用，便于用户浏览、筛选和收藏问题。

数据内容

• 问题陈述编号：SIH26001 至 SIH26226
• 软件类：172 个
• 硬件类：54 个
• 主题（Themes）：18 个
• 组织（Organizations）：30 个
• 数据来源：sih.gov.in/sih2026PS

数据集文件

路径	说明
ps_2026/	226 个 Markdown 文件（每个问题一个文件）及索引
data/sih2026_ps.json	完整结构化数据导出（含描述字段）
data/sih2026_ps.csv	电子表格友好的 CSV 格式
data/changelog/	每日数据更新的字段级差异记录
CHANGELOG.md	数据集变更的滚动记录
scripts/scrape_sih.py	可复现的爬虫与验证脚本
web/	Next.js + shadcn/ui 网页应用

网页应用功能

• 双语支持：英语和印地语
• 模糊搜索：支持标题、描述、组织、主题和问题编号（快捷键 ⌘K / Ctrl+K 打开命令面板，/ 聚焦搜索）
• 筛选功能：按主题、类别（软件/硬件）、组织、数据集可用性过滤
• 详情页：含截止日期倒计时、相似问题推荐、WhatsApp 分享、复制为 Markdown、聊天中打开、私人笔记
• 收藏列表：存储在浏览器本地，可导出 CSV/Markdown，支持 WhatsApp 分享
• 其他特性：深色模式、键盘导航、移动端优先、无障碍访问、社交媒体分享卡片

自动化更新

• 通过 GitHub Actions 工作流 每 24 小时（IST 04:00）自动重新抓取 sih.gov.in 数据
• 更新 Markdown、JSON、CSV 导出文件（截止日期、提交想法数、数据集链接等）
• 生成字段级差异记录到 data/changelog/<日期>.md 并更新 CHANGELOG.md
• 自动验证数据完整性（记录数检查 + 字段验证），不完整时不会提交
• 仅在数据实际变化时提交推送，避免无关提交
• 每个 PR 和推送均通过 CI 工作流检查（数据集验证、lint、类型检查、构建）

数据再生方式

bash python3 scripts/scrape_sih.py # 抓取实时数据并重新生成全部内容 python3 scripts/scrape_sih.py --validate # 验证现有数据产物 python3 scripts/scrape_sih.py --cache FILE.html # 离线解析缓存页面

需安装 beautifulsoup4 和 lxml。

许可与归属

• 数据集（问题陈述内容）：CC BY 4.0，内容由 Smart India Hackathon / Innovation Cell, Government of India 发布，归属标注为 "Source: Smart India Hackathon, sih.gov.in"
• 代码（爬虫、网页应用）：MIT

注意事项

• 截止日期和提交想法数为特定时间点的快照，在 sih.gov.in 上可能发生变化，提交前请在官方门户核实
• 该数据集为非官方的社区维护存档，与 Smart India Hackathon 或印度政府无隶属、背书或赞助关系

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源于印度智慧黑客马拉松2026官方公布的226项问题陈述，由社区通过自动化爬虫脚本从sih.gov.in权威页面每日抓取生成。原始数据经清洗与结构化处理后，以Markdown、JSON、CSV三种格式并行分发，并辅以完善的元数据索引与字段级变更日志，确保数据的时效性与可追溯性。构建流程内嵌验证机制，一旦检测到记录数异常或字段缺失即自动中止提交，从源头保障了数据集的完整性与可靠性。

使用方法

使用者可直接下载JSON或CSV文件进行离线分析，或借助内置的Next.js驱动Web应用开展交互式探索。该应用提供命令面板式模糊搜索、多维过滤、详情页倒计时、相似陈述推荐及剪贴板式复制等便捷功能，支持将心仪问题添加至本地短列表，并以CSV或Markdown格式导出，便于团队协作与路演准备。开发者亦可本地运行脚本重新抓取实时数据，或深入研读变更日志，以定制专属数据集，发挥其最大科研与工程价值。

背景与挑战

背景概述

智能印度黑客松（Smart India Hackathon, SIH）是印度政府为激发青年创新、解决现实问题而设立的国家级赛事，自2017年启动以来，已成为全球规模最大的黑客松之一。2026年度的SIH发布了226个问题陈述，涵盖软件与硬件两大类别，涉足18个主题领域，由30个政府机构提出，旨在驱动技术与公共服务的深度融合。该数据集由社区开发者Vedant Chalke创建，通过自动化爬虫每日从官方门户采集并更新，以Markdown、JSON、CSV等多种格式呈现，并配套了支持中英双语搜索的Web应用，极大提升了问题陈述的检索与筛选效率，为参赛团队和研究者提供了便捷、可靠的数据基础，推动了创新竞赛的数据化与开放化进程。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要围绕数据时效性、完整性与可访问性。官方门户的问题陈述存在截止日期动态调整、提交想法数实时变动等情况，要求数据集具备每日自动刷新与变更追踪能力，但自动化爬虫需频繁应对页面结构调整、反爬机制等不确定因素，同时验证逻辑需确保抓取数据的完整性，避免不完整记录入库。此外，数据集的非官方属性要求明确版权归属与免责声明，确保内容合法合规。在应用层面，如何实现高效的多语言模糊搜索、精准的筛选过滤以及跨平台分享（如WhatsApp），并兼顾移动端适配和无障碍访问，也是构建用户友好界面的关键技术挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集汇集了2026年印度智能黑客马拉松全部226项官方问题陈述，以规范化的Markdown、JSON及CSV格式呈现，并辅以双语Web应用，支持模糊搜索、多维度过滤与详情浏览。研究者可将其作为自然语言处理、信息检索与结构化数据解析的基准语料，用于开发面向官方公告的自动化信息抽取系统，或训练模型以识别和归类不同主题与组织下的问题描述。

解决学术问题

该数据集解决了官方信息分散、格式不统一且缺乏历史追踪的痼疾，为计算社会科学与公共政策分析提供了可靠的数据基础。它使学者能够量化分析印度创新挑战的领域分布、软硬件比例及组织参与规律，并支持时序演变研究——每日自动抓取机制生成了字段级差异化日志，为研究政策优先级的动态调整提供实证素材。

实际应用

在实践层面，该数据集及其配套工具可赋能参赛团队高效筛选与匹配问题陈述，通过快捷键命令面板、截止日期倒计时和相似问题推荐功能，显著优化备赛流程。同时，其导出的CSV/Markdown格式便于团队内部协作与进度跟踪，而静态部署的双语Web应用则服务了更广泛的开发者社群，成为连接政府创新倡议与公民创客的桥梁。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集围绕印度智慧黑客马拉松（SIH）2026年的226项问题陈述，构建了结构化、可搜索、可复现的数据生态，标志着大规模竞赛数据治理迈向自动化与开放化。其前沿方向聚焦于每日自动抓取与字段级差异追踪，确保数据时效性与完整性，同时提供双语模糊搜索、按主题/类别/组织多维过滤及浏览器本地短名单功能，极大提升了参与者信息检索与决策效率。该工作不仅赋能参赛者快速匹配技能与题目，更为政府创新数据集的标准化、版本化及社区维护树立了典范，对促进公民参与公共创新、推动社会治理智能化具有深远意义。