jupyter-notebook

name	jupyter-notebook
description	Usar cuando el usuario solicita crear, estructurar o editar cuadernos Jupyter (`.ipynb`) para experimentos, exploraciones o tutoriales; preferir las plantillas incluidas y ejecutar el script auxiliar `new_notebook.py` para generar un cuaderno inicial limpio.

Habilidad de Jupyter Notebook

Crea notebooks de Jupyter limpios y reproducibles para dos modos principales:

• Experimentos y análisis exploratorio
• Tutoriales y guías orientadas a la enseñanza

Prefiere las plantillas incluidas y el script auxiliar para una estructura coherente y menos errores en JSON.

Cuándo usar

• Crea un nuevo .ipynb notebook desde cero.
• Convierte notas o scripts informales en un notebook estructurado.
• Refactoriza un notebook existente para que sea más reproducible y fácil de revisar.
• Crea experimentos o tutoriales que serán leídos o ejecutados nuevamente por otras personas.

Árbol de decisiones

• Si la solicitud es exploratoria, analítica o basada en hipótesis, elige experiment.
• Si la solicitud es instruccional, paso a paso o dirigida a una audiencia específica, elige tutorial.
• Si estás editando un notebook existente, trátalo como una refactorización: conserva la intención y mejora la estructura.

Ruta de la habilidad (configurar una vez)

export CODEX_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"
export JUPYTER_NOTEBOOK_CLI="$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py"

Las habilidades a nivel de usuario se instalan en $CODEX_HOME/skills (por defecto: ~/.codex/skills).

Flujo de trabajo

1. Fija la intención. Identifica el tipo de notebook: experiment o tutorial. Registra el objetivo, la audiencia y qué significa "hecho".

2. Estructura a partir de la plantilla. Usa el script auxiliar para evitar redactar manualmente el JSON bruto del notebook.

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

3. Rellena el notebook con pasos pequeños y ejecutables. Mantén cada celda de código enfocada en un solo paso. Añade celdas markdown cortas que expliquen el propósito y el resultado esperado. Evita salidas grandes y ruidosas cuando un resumen breve funciona.

4. Aplica el patrón adecuado. Para experimentos, sigue references/experiment-patterns.md. Para tutoriales, sigue references/tutorial-patterns.md.

5. Edita de forma segura cuando trabajes con notebooks existentes. Preserva la estructura del notebook; evita reordenar las celdas a menos que mejore la narrativa de arriba hacia abajo. Prefiere ediciones específicas en lugar de reescrituras completas. Si debes editar el JSON bruto, revisa primero references/notebook-structure.md.

6. Valida el resultado. Ejecuta el notebook de arriba a abajo cuando el entorno lo permita. Si la ejecución no es posible, indícalo explícitamente y explica cómo validar localmente. Usa la lista de verificación final en references/quality-checklist.md.

Plantillas y script auxiliar

• Las plantillas se encuentran en assets/experiment-template.ipynb y assets/tutorial-template.ipynb.
• El script auxiliar carga una plantilla, actualiza la celda de título y escribe un notebook.

Ruta del script:

• $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (instalado por defecto: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)

Convenciones de archivos temporales y de salida

• Usa tmp/jupyter-notebook/ para archivos intermedios; elimínalos cuando termines.
• Escribe los artefactos finales en output/jupyter-notebook/ cuando trabajes en este repositorio.
• Usa nombres de archivo estables y descriptivos (por ejemplo, ablation-temperature.ipynb).

Dependencias (instala solo cuando sea necesario)

Prefiere uv para la gestión de dependencias.

Paquetes opcionales de Python para la ejecución local del notebook:

uv pip install jupyterlab ipykernel

El script de scaffolding incluido utiliza solo la biblioteca estándar de Python y no requiere dependencias adicionales.

Entorno

No se requieren variables de entorno.

Mapa de referencia

• references/experiment-patterns.md: estructura del experimento y heurísticas.
• references/tutorial-patterns.md: estructura del tutorial y flujo de enseñanza.
• references/notebook-structure.md: forma del JSON del notebook y reglas para editar de forma segura.
• references/quality-checklist.md: lista de verificación final de validación.

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