jupyter-notebook

# 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) ```bash 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. ```bash uv run --python 3.12 python "$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI" \ --kind experiment \ --title "Compare prompt variants" \ --out output/jupyter-notebook/compare-prompt-variants.ipynb ``` ```bash uv run --python 3.12 python "$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: ```bash 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. --- <!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START --> Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido usando el servicio de traducción por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Si bien nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. 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