⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆仓库到本地
把清单仓库下载到本地，便于离线浏览所有数据集与工具链接。
git clone https://github.com/leomaurodesenv/game-datasets.git2进入项目目录
克隆完成后进入目录，根目录下的 README.md 就是完整资源索引。
cd game-datasets3按目录定位资源
README 的 Contents 分为 API、Artificial Intelligence、Books、Dataset、Market Research、Miscellaneous 等章节，按需跳转。
4查看数据集条目说明
Dataset 章节按类型收录数据集，每条附有链接与用途简介，据此评估是否适用。
5提出问题或参与贡献
有建议可开 issue；贡献前先阅读仓库根目录的 CONTRIBUTING.md，再提交 pull request。
本地生成 game-datasets 目录并能打开其中的 README.md，即可看到分类齐全的资源清单。
Q：这个仓库本身包含数据集文件吗？
A：不包含。它是 awesome 类索引清单，只整理数据集与工具的名称、链接和简要说明，数据需到各自来源页面获取。
Q：需要安装 Python 或其他环境吗？
A：不需要。仓库为文档型资源列表，按 README 指引阅读即可，无安装与运行步骤。
Q：发现了新的数据集想补充怎么办？
A：按照 README 说明，先在仓库开 issue 提出建议，或阅读 CONTRIBUTING.md 后提交 pull request。
Q：为什么找不到具体的安装命令？
A：因为项目只做资源导航，README 中未提供任何安装或部署命令，本教程仅给出克隆与浏览等通用准备动作。
Awesome Game AI、Game AI Datasets on Kaggle、OpenAI Gym Retro
game-datasets 是数据集领域的开源项目，由 leomaurodesenv 开发，2018 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,125）位列前 30%，在数据集分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源数据集列表，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：游戏AI学术研究，如强化学习、模仿学习。同类可对比的替代方案包括 Awesome Game AI、Game AI Datasets on Kaggle、OpenAI Gym Retro。
下一篇：opendata
X-AnyLabeling
开源
一站式AI辅助标注，图像视频文本通吃，导出格式随心配
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop applicat···
aisheets
开源
像用表格一样批量调 AI，不写代码就能造和改数据集
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
distilabel
开源
基于论文的合成数据流水线，快速生成高质量 AI 反馈数据。
Distilabel is a framework for synthetic data and AI feedback for engineers who need ···
DataGen
开源
用大模型一键生成定制化训练数据，告别数据荒
[ICLR'25] DataGen: Unified Synthetic Dataset Generation via Large Language Models