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.
| 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. |
Crea notebooks de Jupyter limpios y reproducibles para dos modos principales:
Prefiere las plantillas incluidas y el script auxiliar para una estructura coherente y menos errores en JSON.
.ipynb notebook desde cero.experiment.tutorial.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 $CODEX_HOME/skills (por defecto: ~/.codex/skills).
Fija la intención.
Identifica el tipo de notebook: experiment o tutorial.
Registra el objetivo, la audiencia y qué significa "hecho".
Estructura a partir de la plantilla. Usa el script auxiliar para evitar redactar manualmente el JSON bruto del notebook.
uv run --python 3.12 python "$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
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.
Aplica el patrón adecuado.
Para experimentos, sigue references/experiment-patterns.md.
Para tutoriales, sigue references/tutorial-patterns.md.
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.
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.
assets/experiment-template.ipynb y assets/tutorial-template.ipynb.Ruta del script:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (instalado por defecto: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ para archivos intermedios; elimínalos cuando termines.output/jupyter-notebook/ cuando trabajes en este repositorio.ablation-temperature.ipynb).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.
No se requieren variables de entorno.
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.Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido usando el servicio de traducción por IA Co-op Translator. Si bien nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por un traductor humano. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.
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.