// Sử dụng khi người dùng yêu cầu tạo, dựng khung (scaffold), hoặc chỉnh sửa các sổ tay Jupyter (`.ipynb`) cho các thí nghiệm, khám phá, hoặc hướng dẫn; ưu tiên các mẫu đi kèm và chạy script trợ giúp `new_notebook.py` để tạo một sổ tay khởi đầu sạch.
[HINT] تحميل مجلد المهارة الكامل بما في ذلك SKILL.md وجميع الملفات المرتبطة
| name | jupyter-notebook |
| description | Sử dụng khi người dùng yêu cầu tạo, dựng khung (scaffold), hoặc chỉnh sửa các sổ tay Jupyter (`.ipynb`) cho các thí nghiệm, khám phá, hoặc hướng dẫn; ưu tiên các mẫu đi kèm và chạy script trợ giúp `new_notebook.py` để tạo một sổ tay khởi đầu sạch. |
Tạo các sổ tay Jupyter sạch sẽ, có khả năng tái tạo cho hai chế độ chính:
Ưu tiên sử dụng các mẫu đi kèm và script trợ giúp để có cấu trúc nhất quán và ít lỗi JSON hơn.
.ipynb notebook from scratch.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 $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).
Xác định rõ ý định.
Identify the notebook kind: experiment or tutorial.
Capture the objective, audience, and what "done" looks like.
Scaffold from the template. Use the helper script to avoid hand-authoring raw notebook JSON.
uv run --python 3.12 python "$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
Fill the notebook with small, runnable steps. 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.
Apply the right pattern.
For experiments, follow references/experiment-patterns.md.
For tutorials, follow references/tutorial-patterns.md.
Edit safely when working with existing notebooks.
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.
Validate the result.
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 and assets/tutorial-template.ipynb.Script path:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (được cài đặt mặc định: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ for intermediate files; delete when done.output/jupyter-notebook/ when working in this repo.ablation-temperature.ipynb).Prefer uv for dependency management.
Optional Python packages for local notebook execution:
uv pip install jupyterlab ipykernel
The bundled scaffold script uses only the Python standard library and does not require extra dependencies.
No required environment variables.
references/experiment-patterns.md: cấu trúc thí nghiệm và các quy tắc kinh nghiệm.references/tutorial-patterns.md: cấu trúc hướng dẫn và luồng giảng dạy.references/notebook-structure.md: cấu trúc JSON sổ tay và các quy tắc chỉnh sửa an toàn.references/quality-checklist.md: danh sách kiểm tra xác thực cuối cùng.Miễn trừ trách nhiệm: Văn bản này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi nỗ lực để đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sai sót. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ ban đầu nên được coi là nguồn chính thức. Đối với những thông tin quan trọng, nên nhờ dịch thuật viên chuyên nghiệp. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.