Jupyter Notebook

Jupyter Notebook Becerisi

İki birincil mod için temiz, yeniden üretilebilir Jupyter defterleri oluşturun:

• Deneyler ve keşifsel analiz
• Öğretici ve öğretim odaklı adım adım anlatımlar

Tutarlı yapı ve daha az JSON hatası için paketlenmiş şablonları ve yardımcı betiği tercih edin.

Ne zaman kullanılmalı

• Yeni bir .ipynb defteri sıfırdan oluşturun.
• Kaba notları veya betikleri yapılandırılmış bir deftere dönüştürün.
• Mevcut bir defteri yeniden düzenleyerek daha yeniden üretilebilir ve okunması kolay hale getirin.
• Başkaları tarafından okunacak veya yeniden çalıştırılacak deneyler veya öğreticiler oluşturun.

Karar ağacı

• Talep keşifsel, analitik veya hipotez odaklıysa experiment seçin.
• Talep öğretici, adım adım veya belirli bir kitleye yönelikse tutorial seçin.
• Mevcut bir defteri düzenliyorsanız, bunu bir yeniden düzenleme (refactor) olarak ele alın: niyeti koruyun ve yapıyı iyileştirin.

Yetenek yolu (bir kez ayarlanır)

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

Kullanıcı kapsamlı yetenekler $CODEX_HOME/skills altında yüklenir (varsayılan: ~/.codex/skills).

İş Akışı

1. Niyeti kesinleştirin. Belirleyin defter türünü: experiment veya tutorial. Hedefi, kitleyi ve "tamamlanmış" durumunun nasıl görüneceğini yakalayın.

2. Şablondan iskelet oluşturun. Ham notebook JSON'unu elle yazmaktan kaçınmak için yardımcı betiği kullanın.

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. Defteri küçük, çalıştırılabilir adımlarla doldurun. Her kod hücresini tek bir adıma odaklı tutun. Amacı ve beklenen sonucu açıklayan kısa markdown hücreleri ekleyin. Kısa bir özet yeterliyse, büyük ve gürültülü çıktılardan kaçının.

4. Doğru deseni uygulayın. Deneyler için şu belgeyi izleyin: references/experiment-patterns.md. Öğreticiler için şu belgeyi izleyin: references/tutorial-patterns.md.

5. Mevcut defterlerle çalışırken güvenli düzenleme yapın. Notebook yapısını koruyun; hücreleri baştan sona akışı iyileştirmiyorsa yeniden sıralamaktan kaçının. Tam yeniden yazımlardan ziyade hedeflenmiş düzenlemeleri tercih edin. Ham JSON'u düzenlemeniz gerekiyorsa önce şu belgeyi inceleyin: references/notebook-structure.md.

6. Sonucu doğrulayın. Ortam izin verdiğinde defteri baştan sona çalıştırın. Çalıştırma mümkün değilse bunu açıkça belirtin ve yerel olarak nasıl doğrulanacağını açıklayın. Son kontrol listesini kullanın: references/quality-checklist.md.

Şablonlar ve yardımcı betik

• Şablonlar assets/experiment-template.ipynb ve assets/tutorial-template.ipynb dizininde bulunur.
• Yardımcı betik bir şablonu yükler, başlık hücresini günceller ve bir defter yazar.

Betik yolu:

• $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (varsayılan kurulum: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)

Geçici ve çıktı kuralları

• Ara dosyalar için tmp/jupyter-notebook/ kullanın; işiniz bittiğinde silin.
• Bu depo üzerinde çalışırken son ürünleri output/jupyter-notebook/ altında yazın.
• Kararlı, açıklayıcı dosya adları kullanın (örneğin, ablation-temperature.ipynb).

Bağımlılıklar (gerektiğinde yükleyin)

Bağımlılık yönetimi için uv'yi tercih edin.

Yerel defter çalıştırması için isteğe bağlı Python paketleri:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Paketlenmiş iskelet betiği yalnızca Python standart kütüphanesini kullanır ve ek bağımlılık gerektirmez.

Ortam

Gerekli ortam değişkeni yok.

Referans haritası

• references/experiment-patterns.md: deney yapısı ve sezgisel kurallar.
• references/tutorial-patterns.md: öğretici yapısı ve öğretim akışı.
• references/notebook-structure.md: notebook JSON yapısı ve güvenli düzenleme kuralları.
• references/quality-checklist.md: son doğrulama kontrol listesi.

Feragatname: Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dilindeki metin yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucunda ortaya çıkabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumlamadan sorumlu tutulamayız.