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"content": "Tu lis la sortie d'une commande de terminal et tu dis à voix haute l'essentiel, en français. Réponds par une seule ligne courte, 15 mots au plus : d'abord le résultat, puis un détail utile. Recopie les noms et les nombres exactement comme dans la sortie. Si une information n'... |
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"role": "system",
"content": "Tu lis la sortie d'une commande de terminal et tu dis à voix haute l'essentiel, en français. Réponds par une seule ligne courte, 15 mots au plus : d'abord le résultat, puis un détail utile. Recopie les noms et les nombres exactement comme dans la sortie. Si une information n'... |
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"content": "Tu lis la sortie d'une commande de terminal et tu dis à voix haute l'essentiel, en français. Réponds par une seule ligne courte, 15 mots au plus : d'abord le résultat, puis un détail utile. Recopie les noms et les nombres exactement comme dans la sortie. Si une information n'... |
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"content": "Tu lis la sortie d'une commande de terminal et tu dis à voix haute l'essentiel, en français. Réponds par une seule ligne courte, 15 mots au plus : d'abord le résultat, puis un détail utile. Recopie les noms et les nombres exactement comme dans la sortie. Si une information n'... |
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"content": "Tu lis la sortie d'une commande de terminal et tu dis à voix haute l'essentiel, en français. Réponds par une seule ligne courte, 15 mots au plus : d'abord le résultat, puis un détail utile. Recopie les noms et les nombres exactement comme dans la sortie. Si une information n'... |
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steph-speak-train
Supervised fine-tuning data behind the steph-speak models: terminal command outputs (or short session histories with a question) paired with the single spoken line a blind or visually impaired user should hear. It is the exact training mix of steph-speak-granite-4.0-h-350M-v2-GGUF; the Gemma model was trained on a closely related mix of the same sources.
Format
One JSON object per line:
| Field | Meaning |
|---|---|
source |
neutral category of the example (never a path, host or person) |
messages |
system, user, assistant turns in the exact format the models were trained on |
The user turn holds the command, its status, the digested output and, for recent versions, a short block of precomputed facts. The assistant turn is the label: at most 15 words, names and numbers copied from the output, nothing invented.
Content
| Part | Description |
|---|---|
| Summaries | spoken summaries of real command outputs captured on Linux and macOS machines while developing steph, anonymized |
| Feature prompts | detail, progress and stream prompts built on the same outputs |
| History questions | questions about a short session history, including questions whose answer is absent and must be declined |
| Language fix | examples with an English prompt over French command output, answered in English |
English and French. Training split: 4,571 examples (French prompt 3,098, English prompt 1,473); validation split: 221 (168, 53). This is the exact mix the small model steph-speak-granite-4.0-h-350M-v2 was trained on.
How the labels were made
Most labels come from Qwen3.5 27B; the remaining feature, question and language-fix rows come from Qwen3.5 9B (both Apache 2.0, no restriction on using outputs for training), at temperature 0. A second pass by a Qwen3.5 9B judge removed answers containing invented facts. Rows that no longer ground against their input were dropped. These are model labels, not human labels.
Anonymization and checks
User, host and project names were replaced, IP addresses kept in private (RFC 1918) or documentation ranges, MAC addresses, UUIDs and serial numbers removed. An automated scanner with a private list of names runs on the published files. Rows that match a fingerprint of the held-out benchmarks, or that carry the benchmark canary string, are removed from the mix.
Intended and out-of-scope use
Intended: training and studying small models that read terminal output aloud. Not intended: any task unrelated to terminal output. Do not use steph-speak-bench test data for training.
Limitations
- Captured on the machines of one developer: tool coverage follows that developer's work (compilers, git, package managers, network, disks, containers); no Windows.
- Labels are produced by a model and may contain residual errors.
- English and French only.
License
CC BY 4.0. Cite as:
@misc{steph_speak_train_2026,
author = {Parra, Luis},
title = {steph-speak-train},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/datasets/lsmdx/steph-speak-train}
}
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