diff --git a/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/dataset/build.md b/i18n/zh/docusaurus-plugin-content-docs/current/dataset/build.md
index c55da4138..351246cc6 100644
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 title: 数据集构建
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+
+Starwhale 数据集构建方式非常灵活，可以从一些图片/音频/视频/csv/json/jsonl文件构建，也可以写一些Python脚本构建，还可以从Huggingface Hub 导入数据集。
+
+## 从数据文件直接构建
+
+### 图片
+
+支持递归遍历目录中的图片文件，构建Starwhale 数据集，不需要写任何代码：
+
+- 支持的图片文件格式： `png/jpg/jpeg/webp/svg/apng`
+- 图片会转成 Starwhale.Image 类型，并可以在 Starwhale Server Web页面中查看。
+- 支持命令行 `swcli dataset build --image` 和 Python SDK `starwhale.Dataset.from_folder` 两种方式。
+- label机制：当 SDK 设置 `auto_label=True` 或 命令行设置 `--auto-label` 时，会将父目录的名字作为 `label`。
+- metadata机制：可以通过在根目录设置 `metadata.csv` 或 `metadata.jsonl` 文件来扩展数据集的列。
+- caption机制：当在同目录下发现 `{image-name}.txt` 文件时，文件中的内容会被自动导入，填充到 `caption` 列中。
+
+假设在 folder 目录中有下面四个文件：
+
+```console
+folder/dog/1.png
+folder/cat/2.png
+folder/dog/3.png
+folder/cat/4.png
+```
+
+命令方式构建方法：
+
+```console
+❯ swcli dataset build --image folder --name image-folder
+🚧 start to build dataset bundle...
+👷 uri local/project/self/dataset/image-folder/version/latest
+🌊 creating dataset local/project/self/dataset/image-folder/version/uw6mdisnf7alg4t4fs2myfug4ie4636w3x4jqcu2...
+🦋 update 4 records into dataset
+🌺 congratulation! you can run  swcli dataset info image-folder/version/uw6mdisnf7al
+```
+
+```console
+❯ swcli dataset head image-folder -n 2
+row  ───────────────────────────────────────
+🌳 id: cat/2.png 
+🌀 features:
+         🔅 file_name : cat/2.png 
+         🔅 label : cat 
+         🔅 file : ArtifactType.Image, display:2.png, mime_type:MIMEType.PNG, shape:[None, None, 3], encoding:  
+row  ───────────────────────────────────────
+🌳 id: cat/4.png 
+🌀 features:
+         🔅 file_name : cat/4.png 
+         🔅 label : cat 
+         🔅 file : ArtifactType.Image, display:4.png, mime_type:MIMEType.PNG, shape:[None, None, 3], encoding:  
+```
+
+
+Python SDK方式构建：
+
+```python
+from starwhale import Dataset
+ds = Dataset.from_folder("folder", kind="image")
+print(ds)
+print(ds.fetch_one().features)
+```
+
+```console
+🌊 creating dataset local/project/self/dataset/folder/version/nyc2ay4gnyayv4zqalovdgakl3k2esvrne42cjna...
+🦋 update 4 records into dataset
+Dataset: folder, stash version: d22hdiwyakdfh5xitcpn2s32gblfbhrerzczkb63, loading version: nyc2ay4gnyayv4zqalovdgakl3k2esvrne42cjna
+{'file_name': 'cat/2.png', 'label': 'cat', 'file': ArtifactType.Image, display:2.png, mime_type:MIMEType.PNG, shape:[None, None, 3], encoding: }
+```
+
+
+### 视频
+
+支持递归遍历目录中的视频文件，构建Starwhale 数据集，不需要写任何代码：
+
+- 支持的视频文件格式：`mp4/webm/avi`
+- 视频会被转成 Starwhale.Video 类型，并可以在 Starwhale Server Web页面中查看。
+- 支持命令行 `swcli dataset build --video` 和 Python SDK `starwhale.Dataset.from_folder` 两种方式。
+- label, caption 和 metadata 机制与图片方式相同。
+
+### 音频
+
+支持递归遍历目录中的音频文件，构建Starwhale 数据集，不需要写任何代码：
+
+- 支持的音频文件格式：`mp3/wav`
+- 音频会被转成 Starwhale.Audio 类型，并可以在 Starwhale Server Web页面中查看。
+- 支持命令行 `swcli dataset build --video` 和 Python SDK `starwhale.Dataset.from_folder` 两种方式。
+- label, caption 和 metadata 机制与图片方式相同。
+
+### csv 文件
+
+支持命令行或Python SDK方式将本地或远端的csv文件直接转化成 Starwhale 数据集：
+
+- 支持一个或多个本地csv文件
+- 支持对本地目录递归寻找csv文件
+- 支持一个或多个以http url方式指定的远端csv文件
+
+命令行方式构建：
+
+```console
+❯ swcli dataset build --name product-desc-modelscope --csv https://modelscope.cn/api/v1/datasets/lcl193798/product_description_generation/repo\?Revision\=master\&FilePath\=test.csv --encoding=utf-8-sig
+🚧 start to build dataset bundle...
+👷 uri local/project/self/dataset/product-desc-modelscope/version/latest
+🌊 creating dataset local/project/self/dataset/product-desc-modelscope/version/wzaz4ccodpyj4jelgupljreyida2bleg5xp7viwe...
+🦋 update 3848 records into dataset
+🌺 congratulation! dataset build from csv files(('https://modelscope.cn/api/v1/datasets/lcl193798/product_description_generation/repo?Revision=master&FilePath=test.csv',)) has been built. You can run  swcli dataset info product-desc-modelscope/version/wzaz4ccodpyj
+```
+
+Python SDK方式构建：
+
+```python
+from starwhale import Dataset
+ds = Dataset.from_csv(path="http://example.com/data.csv", name="my-csv-dataset")
+```
+
+### json/jsonl 文件
+
+
+## 从Huggingface Datasets Hub中构建
+
+## 使用 Starwhale SDK 编写 Python Script 方式构建
+
+## 使用 swcli dataset build + Python Handler 方式构建