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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。
사용자가 실험, 탐색 또는 튜토리얼을 위한 Jupyter 노트북(`.ipynb`)을 생성, 스캐폴딩하거나 편집해 달라고 요청할 때 사용합니다; 번들로 제공되는 템플릿을 우선 사용하고 깨끗한 시작 노트북을 생성하기 위해 헬퍼 스크립트 `new_notebook.py`를 실행하는 것을 권장합니다.
ユーザーが実験、探索、またはチュートリアル用の Jupyter ノートブック（`.ipynb`）を作成、スキャフォールド、または編集するよう依頼したときに使用します。バンドルされたテンプレートを優先し、ヘルパースクリプト `new_notebook.py` を実行してクリーンな開始ノートブックを生成してください。
ប្រើនៅពេលដែលអ្នកប្រើស្នើឲ្យបង្កើត រៀបចំ (scaffold) ឬកែសម្រួល Jupyter notebooks (`.ipynb`) សម្រាប់សាកល្បង ស្វែងរក ឬមេរៀន; អនុសាសន៍ឲ្យប្រើទំរង់គំរូដែលភ្ជាប់មកជាមួយ និងរត់ស្គ្រីបជំនួយ `new_notebook.py` ដើម្បីបង្កើតសៀវភៅចាប់ផ្តើមដែលស្អាត។
ស្វែងរកឯកសារផ្លូវការរបស់ Microsoft ដើម្បីរកមើល គំនិត មេរៀន និងឧទាហរណ៍កូដ នៅលើ Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub និងផ្សេងទៀត។ ប្រើ Microsoft Learn MCP ជាលំនាំដើម ហើយប្រើ Context7 និង Aspire MCP សម្រាប់មាតិកាដែលស្ថិតនៅខាងក្រៅ learn.microsoft.com។
ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಅನ್ವೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ Jupyter ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು (`.ipynb`) ರಚಿಸಲು, ಮೂಲ ರಚನೆ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಪಾದಿಸಲು ಕೇಳಿದಾಗ ಬಳಸಿರಿ; ಸಂಯೋಜಿತ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯ ನೀಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಸ್ವಚ್ಛ ನೋಟ್ಬುಕ್ ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯಕ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ `new_notebook.py` ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
ಅಧಿಕೃತ Microsoft ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆ ಮಾಡಿ Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code, GitHub ಮತ್ತು ಇತರೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ತತ್ವಗಳು, ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ವಾಗಿ Microsoft Learn MCP ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ; learn.microsoft.com ಹೊರಗಿನ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ Context7 ಮತ್ತು Aspire MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
| 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。