菜单
Gunakan apabila pengguna meminta untuk membuat, membina kerangka, atau mengedit notebook Jupyter (`.ipynb`) untuk eksperimen, penerokaan, atau tutorial; utamakan templat yang disertakan dan jalankan skrip pembantu `new_notebook.py` untuk menjana notebook permulaan yang bersih.
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 | Gunakan apabila pengguna meminta untuk membuat, membina kerangka, atau mengedit notebook Jupyter (`.ipynb`) untuk eksperimen, penerokaan, atau tutorial; utamakan templat yang disertakan dan jalankan skrip pembantu `new_notebook.py` untuk menjana notebook permulaan yang bersih. |
Cipta notebook Jupyter yang kemas dan boleh diulang untuk dua mod utama:
Utamakan templat terbundel dan skrip pembantu untuk struktur yang konsisten dan lebih sedikit kesilapan JSON.
.ipynb baru dari awal.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 $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).
Kunci niat.
Kenal pasti jenis notebook: experiment atau tutorial.
Tangkap objektif, audiens, dan bagaimana rupa "siap".
Rangka daripada templat. Gunakan skrip pembantu untuk mengelakkan penghasilan JSON notebook mentah secara manual.
uv run --python 3.12 python "$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
Isi notebook dengan langkah kecil yang boleh dijalankan. Pastikan setiap sel kod fokus pada satu langkah. Tambah sel markdown ringkas yang menerangkan tujuan dan hasil yang dijangka. Elakkan output besar dan bising apabila ringkasan pendek memadai.
Terapkan corak yang betul.
Untuk eksperimen, ikut references/experiment-patterns.md.
Untuk tutorial, ikut references/tutorial-patterns.md.
Sunting dengan selamat apabila bekerja dengan notebook sedia ada.
Kekalkan struktur notebook; elakkan menyusun semula sel melainkan ia memperbaiki aliran dari atas ke bawah.
Utamakan suntingan bertarget berbanding penulisan semula sepenuhnya.
Jika anda mesti menyunting JSON mentah, semak references/notebook-structure.md dahulu.
Sahkan hasilnya.
Jalankan notebook dari atas ke bawah apabila persekitaran membenarkan.
Jika pelaksanaan tidak mungkin, nyatakan dengan jelas dan terangkan cara untuk mengesahkan secara tempatan.
Gunakan semakan akhir dalam references/quality-checklist.md.
assets/experiment-template.ipynb dan assets/tutorial-template.ipynb.Script path:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (installed default: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ untuk fail sementara; padam apabila selesai.output/jupyter-notebook/ apabila bekerja dalam repo ini.ablation-temperature.ipynb).Utamakan uv untuk pengurusan pergantungan.
Pakej Python pilihan untuk pelaksanaan notebook tempatan:
uv pip install jupyterlab ipykernel
Skrip rangka terbundel hanya menggunakan perpustakaan standard Python dan tidak memerlukan pergantungan tambahan.
Tiada pembolehubah persekitaran yang diperlukan.
references/experiment-patterns.md: struktur eksperimen dan heuristik.references/tutorial-patterns.md: struktur tutorial dan aliran pengajaran.references/notebook-structure.md: bentuk JSON notebook dan peraturan penyuntingan selamat.references/quality-checklist.md: senarai semak pengesahan akhir.Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha mencapai ketepatan, sila ambil maklum bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi ralat atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya hendaklah dianggap sebagai sumber yang muktamad. Untuk maklumat penting, disyorkan mendapatkan terjemahan profesional oleh penterjemah manusia. Kami tidak bertanggungjawab terhadap sebarang salah faham atau tafsiran yang salah yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.