القائمة
當使用者要求建立、搭建或編輯用於實驗、探索或教學的 Jupyter 筆記本 (`.ipynb`) 時使用；優先採用內建範本並執行輔助腳本 `new_notebook.py` 以產生一個乾淨的起始筆記本。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebookيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Koristite kada se zatraži validacija, testiranje, smoke-test ili pokretanje bilježnica i primjera koda tečaja protiv aktivne Microsoft Foundry / Azure OpenAI konfiguracije. Obuhvaća postavljanje okruženja (.env, az login, pakete), pokretač scripts/validate-notebooks.ps1, tumačenje PASS/FAIL rezultata i koje lekcije zahtijevaju dodatne resurse (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright).
Tumia wakati unapoombwa kuthibitisha, kujaribu, kufanya mtihani wa haraka, au kuendesha daftari la kozi na mifano ya msimbo dhidi ya usanidi hai wa Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Inajumuisha usanidi wa mazingira (.env, az login, vifurushi), mchezaji wa scripts/validate-notebooks.ps1, kutafsiri matokeo ya PASS/FAIL, na ni masomo yapi yanayohitaji rasilimali za ziada (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright).
Použite, keď sa vyžaduje overenie, testovanie, rýchle testovanie alebo spustenie poznámkového bloku kurzu a ukážok kódu proti živej konfigurácii Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Pokrýva nastavenie prostredia (.env, az login, balíky), skript runner scripts/validate-notebooks.ps1, interpretáciu výsledkov PASS/FAIL a ktoré lekcie potrebujú ďalšie zdroje (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright).
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | jupyter-notebook |
| description | 當使用者要求建立、搭建或編輯用於實驗、探索或教學的 Jupyter 筆記本 (`.ipynb`) 時使用；優先採用內建範本並執行輔助腳本 `new_notebook.py` 以產生一個乾淨的起始筆記本。 |
為兩種主要模式建立乾淨、可重現的 Jupyter 筆記本：
優先使用隨附的範本和輔助腳本，以獲得一致的結構並減少 JSON 錯誤。
.ipynb 筆記本。experiment。tutorial。export CODEX_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"
export JUPYTER_NOTEBOOK_CLI="$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py"
User-scoped skills install under $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).
鎖定意圖。
Identify the notebook kind: experiment or tutorial.
Capture the objective, audience, and what "done" looks like.
從範本建立骨架。 Use the helper script to avoid hand-authoring raw notebook JSON.
uv run --python 3.12 python "$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI" \
--kind experiment \
--title "Compare prompt variants" \
--out output/jupyter-notebook/compare-prompt-variants.ipynb
uv run --python 3.12 python "$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI" \
--kind tutorial \
--title "Intro to embeddings" \
--out output/jupyter-notebook/intro-to-embeddings.ipynb
用小而可執行的步驟填充筆記本。 Keep each code cell focused on one step. Add short markdown cells that explain the purpose and expected result. Avoid large, noisy outputs when a short summary works.
套用正確的範式。
For experiments, follow references/experiment-patterns.md.
For tutorials, follow references/tutorial-patterns.md.
在處理現有筆記本時安全地編輯。
Preserve the notebook structure; avoid reordering cells unless it improves the top-to-bottom story.
Prefer targeted edits over full rewrites.
If you must edit raw JSON, review references/notebook-structure.md first.
驗證結果。
Run the notebook top-to-bottom when the environment allows.
If execution is not possible, say so explicitly and call out how to validate locally.
Use the final pass checklist in references/quality-checklist.md.
assets/experiment-template.ipynb 與 assets/tutorial-template.ipynb。Script path:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (預設安裝位置: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ 做為中間檔案位置；完成後刪除。output/jupyter-notebook/ 下。ablation-temperature.ipynb）。Prefer uv for dependency management.
Optional Python packages for local notebook execution:
uv pip install jupyterlab ipykernel
隨附的骨架腳本僅使用 Python 標準函式庫，不需要額外相依套件。
沒有必須的環境變數。
references/experiment-patterns.md: 實驗結構與啟發式準則。references/tutorial-patterns.md: 教學結構與教學流程。references/notebook-structure.md: 筆記本 JSON 格式與安全編輯規則。references/quality-checklist.md: 最終驗證檢查清單。免責聲明： 本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator（https://github.com/Azure/co-op-translator）進行翻譯。儘管我們力求準確，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原文之母語版本應視為具權威性的來源。若涉及重要資訊，建議採用專業人工翻譯。我們對因使用本翻譯而產生的任何誤解或曲解不承擔任何責任。