---
license: mit
language:
- tr
tags:
- rust
- code
- thinking
- reasoning
- chain-of-thought
- instruction-tuning
- qwen
pretty_name: Strandset Rust Think TR (5K Cleaned)
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- text-generation
---

# 🦀 Strandset-Rust-Think-TR (5K Cleaned & Translated)

**Strandset-Rust-Think-TR**, Rust programlama dili odaklı, Türkçe düşünme zinciri (**Chain-of-Thought / `<think>`**) adımları içeren **5.000** adet yüksek kaliteli talimat (instruction-tuning) örneğinden oluşan bir veri setidir.

Bu veri seti, [snowmead/Strandset-Rust-Think](https://huggingface.co/datasets/snowmead/Strandset-Rust-Think) çalışması temel alınarak **WrittenWithRust** tarafından **Qwen3.8-27B** modeli yardımıyla Türkçe dikeyine kazandırılmış ve mükerrer kayıtlarından arındırılmıştır.

---

## ⚙️ Çeviri ve Veri İşleme Metodolojisi

Veri seti dönüştürülürken şu teknik süreçler izlenmiştir:
* **Yerel Model Kullanımı:** Çeviri işlemleri yerel ortamda **Qwen3.8-27B** modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
* **Akıllı Etiketleme ve Tag Güvenliği:** Model çıktılarındaki biçim bozulmalarını önlemek amacıyla özel ayırıcılar (`===USER_TR===`, `===REASONING_TR===`, `===SOLUTION_TR===`) kullanılmış ve `<think>` etiketleri Python tabanlı özel bir algoritmayla programatik olarak sarmalanmıştır (Format bozulma riski %0'a indirilmiştir).
* **Kod Koruması:** Rust kod blokları (````rust ... ````), değişken adları, fonksiyonlar ve türler orijinal haliyle korunurken; tüm açıklamalar, düşünce adımları ve yorum satırları akıcı teknik Türkçeye çevrilmiştir.

---

## ⚠️ Önemli Temizlik Notu (10K -> 5K)

Orijinal kaynakta veri kümesinin 10.000 (10K) kayıt içerdiği belirtilmesine rağmen, yapılan veri analizi ve tekilleştirme işlemlerinde:
* Kayıtların birebir tekrar ettiği (duplicate) tespit edilmiştir.
* Mükerrer veriler temizlenerek veri seti **tam 5.000 (5K) özgün ve temiz örneğe** düşürülmüştür.

---

## 📊 Veri Seti Yapısı

Veri seti **ChatML** (`messages`) formatında düzenlenmiş olup şu rolleri içerir:

* **`system`**: Modele uzman bir Rust yazılım mühendisi rolünü tanımlar ve idiomatik çözümü sunmadan önce problemi `<think>` etiketleri içinde Türkçe analiz etmesini ister.
* **`user`**: Rust dilinde kod optimizasyonu, refactoring, satır içi yorum ekleme ve kod açıklama istemleri.
* **`assistant`**: `<think>...</think>` etiketleri içinde adım adım Türkçe mantıksal analiz ve devamında idiomatik Rust çözümü.

### Şema Yapısı

| Alan Adı | Tip | Açıklama |
|---|---|---|
| `id` | `int64` | Örneğe ait benzersiz kimlik numarası |
| `messages` | `list` | `role` ve `content` anahtarlarını içeren konuşma geçmişi (`system`, `user`, `assistant`) |

---

## 💡 Örnek Veri Yapısı

```json
{
  "id": 4998,
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Sen uzman bir Rust yazılım mühendisisin. İdiomatik Rust çözümünü sunmadan önce problemi <think> etiketleri içinde adım adım analiz et."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "ckb-dao crate'inden bu Rust kodunu optimize edin:\n\n```rust\nfn added_occupied_capacities(...) -> CapacityResult<Capacity> { ... }\n```"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "<think>\nBu koda bakıp ne yaptığını anlamaya çalışayım...\n...\n</think>\n\nOptimize edilmiş kod:\n```rust\n...\n```"
    }
  ]
}