React Code Instructions
React Code Instructions est un jeu de données open-source contenant plus de 74 000 paires d’instructions générées par des modèles LLM, pour créer des composants ou applications complètes en React. Les exemples couvrent des cas concrets comme des clones de LinkedIn, calculatrices iPhone ou simulateurs d’attente (Chipotle). Idéal pour entraîner ou affiner des modèles de génération de code front-end.
Description
React Code Instructions est un dataset conçu pour entraîner des modèles à générer du code React à partir d’instructions textuelles. Les données ont été générées via des modèles puissants tels que LLaMA 3.1 70B, 405B et Deepseek Chat V3. Chaque entrée contient une instruction textuelle descriptive ainsi que du code source généré, permettant de produire des composants interactifs et des applications complètes.
À quoi sert ce dataset ?
- Fine-tuning de modèles génératifs pour la génération de code front-end React
- Création d'assistants IA capables de générer des interfaces web à la volée
- Prototypage rapide d’interfaces à partir d’instructions naturelles
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, ce dataset peut être complété avec des exemples en TypeScript, des tests automatisés, ou des composants avec accessibilité renforcée. Il est également possible de classifier les exemples selon leur complexité ou leur type (formulaires, dashboards, UI e-commerce…).
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Développeurs IA/code
- Projets no-code/low-code
- Plateformes d’assistants développeurs
🔧 Outils compatibles
- OpenAI Codex
- Deepseek
- LLaMA
- ReAct agents
- LangChain
💡 Astuce
Pour de meilleurs résultats, classer les instructions par catégorie UI avant d'entraîner un modèle spécialisé.
Questions fréquemment posées
Le dataset contient-il des fichiers multimédias ou uniquement du texte et du code ?
Le dataset est principalement textuel avec du code React, mais certains exemples mentionnent des rendus visuels types PNG ou GIF en illustration.
Est-il possible d’utiliser ce dataset avec TypeScript ou uniquement JavaScript ?
Les exemples sont en JavaScript (React standard), mais ils peuvent être adaptés ou transformés pour TypeScript sans difficulté.
Ce dataset est-il utilisable pour former des agents génératifs comme GPT Engineer ou ReAct ?
Oui, il constitue une excellente base pour entraîner ou affiner des agents génératifs ciblant la génération d’UI web React.
