菜单
Використовуйте, коли користувач просить створити, підготувати або редагувати Jupyter-ноутбуки (`.ipynb`) для експериментів, досліджень або підручників; надавайте перевагу вбудованим шаблонам і запустіть допоміжний скрипт `new_notebook.py`, щоб згенерувати чистий початковий ноутбук.
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 | Використовуйте, коли користувач просить створити, підготувати або редагувати Jupyter-ноутбуки (`.ipynb`) для експериментів, досліджень або підручників; надавайте перевагу вбудованим шаблонам і запустіть допоміжний скрипт `new_notebook.py`, щоб згенерувати чистий початковий ноутбук. |
Створюйте чисті, відтворювані Jupyter ноутбуки для двох основних режимів:
Віддавайте перевагу вбудованим шаблонам і допоміжному скрипту для послідовної структури та меншої кількості помилок у JSON.
.ipynb ноутбук з нуля.experiment.tutorial.export CODEX_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"
export JUPYTER_NOTEBOOK_CLI="$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py"
Навички, встановлені для користувача, розміщуються в $CODEX_HOME/skills (за замовчуванням: ~/.codex/skills).
Зафіксуйте намір.
Визначте тип ноутбука: experiment або tutorial.
Зафіксуйте мету, аудиторію та те, як виглядає «готово».
Побудуйте каркас із шаблону. Використовуйте допоміжний скрипт, щоб уникнути ручного створення сирого JSON ноутбука.
uv run --python 3.12 python "$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
Наповнюйте ноутбук невеликими виконуваними кроками. Робіть так, щоб кожна кодова клітинка була зосереджена на одному кроці. Додавайте короткі markdown-клітинки, які пояснюють призначення та очікуваний результат. Уникайте великих, «шумних» виводів, коли достатньо короткого підсумку.
Застосовуйте правильний шаблон.
Для експериментів дотримуйтесь references/experiment-patterns.md.
Для підручників дотримуйтесь references/tutorial-patterns.md.
Редагуйте обережно, працюючи з існуючими ноутбуками.
Зберігайте структуру ноутбука; уникайте перестановки клітинок, якщо це не покращує послідовність від початку до кінця.
Віддавайте перевагу цільовим правкам перед повним переписуванням.
Якщо потрібно редагувати сирий JSON, спочатку перегляньте references/notebook-structure.md.
Перевірте результат.
Запустіть ноутбук зверху до низу, коли середовище це дозволяє.
Якщо виконання неможливе, повідомте про це явно та вкажіть, як перевірити локально.
Використовуйте контрольний список фінальної перевірки в references/quality-checklist.md.
assets/experiment-template.ipynb та assets/tutorial-template.ipynb.Шлях скрипту:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (встановлений за замовчуванням: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ для проміжних файлів; видаляйте після завершення.output/jupyter-notebook/, коли працюєте в цьому репозиторії.ablation-temperature.ipynb).Віддавайте перевагу uv для керування залежностями.
Необов’язкові пакети Python для локального виконання ноутбуків:
uv pip install jupyterlab ipykernel
Вбудований скрипт для каркасу використовує лише стандартну бібліотеку Python і не потребує додаткових залежностей.
Жодних обов'язкових змінних середовища.
references/experiment-patterns.md: структура експерименту та евристики.references/tutorial-patterns.md: структура підручника та послідовність викладання.references/notebook-structure.md: форма JSON ноутбука та правила безпечного редагування.references/quality-checklist.md: контрольний список фінальної перевірки.Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується звертатися до послуг професійного перекладача. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.