Jupyter Notebook

Umiejętność Jupyter Notebook

Twórz czyste, odtwarzalne notatniki Jupyter dla dwóch głównych trybów:

• Eksperymenty i analiza eksploracyjna
• Samouczki i przewodniki skoncentrowane na nauczaniu

Preferuj dołączone szablony i skrypt pomocniczy dla spójnej struktury i mniejszej liczby błędów JSON.

Kiedy używać

• Utwórz nowy notatnik .ipynb od podstaw.
• Przekształć surowe notatki lub skrypty w uporządkowany notatnik.
• Refaktoryzuj istniejący notatnik, aby był bardziej odtwarzalny i łatwiejszy do przeglądania.
• Twórz eksperymenty lub samouczki, które będą czytane lub ponownie uruchamiane przez innych.

Drzewo decyzyjne

• Jeśli prośba ma charakter eksploracyjny, analityczny lub oparty na hipotezie, wybierz experiment.
• Jeśli prośba ma charakter instruktażowy, krok po kroku lub jest skierowana do konkretnej grupy odbiorców, wybierz tutorial.
• Jeśli edytujesz istniejący notatnik, traktuj to jako refaktoryzację: zachowaj zamiar i udoskonal strukturę.

Ścieżka umiejętności (ustaw raz)

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

Umiejętności na poziomie użytkownika instalują się w $CODEX_HOME/skills (domyślnie: ~/.codex/skills).

Przepływ pracy

1. Ustal zamiar. Określ rodzaj notatnika: experiment lub tutorial. Określ cel, odbiorców i to, jak wygląda „zrobione”.

2. Rozpocznij od szablonu. Użyj skryptu pomocniczego, aby uniknąć ręcznego tworzenia surowego JSON notatnika.

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. Wypełnij notatnik małymi, uruchamialnymi krokami. Utrzymuj każdą komórkę kodu skoncentrowaną na jednym kroku. Dodaj krótkie komórki Markdown, które wyjaśniają cel i oczekiwany rezultat. Unikaj dużych, hałaśliwych wyników, gdy wystarczy krótkie podsumowanie.

4. Zastosuj odpowiedni wzorzec. Dla eksperymentów przestrzegaj references/experiment-patterns.md. Dla samouczków przestrzegaj references/tutorial-patterns.md.

5. Edytuj bezpiecznie podczas pracy z istniejącymi notatnikami. Zachowaj strukturę notatnika; unikaj zmiany kolejności komórek, chyba że poprawia to opowieść od góry do dołu. Preferuj ukierunkowane poprawki zamiast pełnych przeróbek. Jeśli musisz edytować surowy JSON, najpierw przejrzyj references/notebook-structure.md.

6. Zweryfikuj wynik. Uruchom notatnik od początku do końca, gdy środowisko na to pozwala. Jeśli wykonanie nie jest możliwe, powiedz to wprost i opisz, jak zweryfikować lokalnie. Użyj listy kontrolnej końcowego przeglądu w references/quality-checklist.md.

Szablony i skrypt pomocniczy

• Szablony znajdują się w assets/experiment-template.ipynb i assets/tutorial-template.ipynb.
• Skrypt pomocniczy ładuje szablon, aktualizuje komórkę z tytułem i zapisuje notatnik.

Ścieżka skryptu:

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

Konwencje dla plików tymczasowych i wyników

• Używaj tmp/jupyter-notebook/ dla plików pośrednich; usuń po zakończeniu.
• Zapisuj końcowe artefakty w output/jupyter-notebook/ gdy pracujesz w tym repozytorium.
• Używaj stabilnych, opisowych nazw plików (na przykład, ablation-temperature.ipynb).

Zależności (instaluj tylko gdy potrzeba)

Preferuj uv do zarządzania zależnościami.

Opcjonalne pakiety Pythona do lokalnego uruchamiania notatników:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Dołączony skrypt szablonowy używa tylko standardowej biblioteki Pythona i nie wymaga dodatkowych zależności.

Środowisko

Brak wymaganych zmiennych środowiskowych.

Mapa odniesień

• references/experiment-patterns.md: struktura eksperymentu i heurystyki.
• references/tutorial-patterns.md: struktura samouczku i przebieg nauczania.
• references/notebook-structure.md: kształt JSON notatnika i zasady bezpiecznej edycji.
• references/quality-checklist.md: lista kontrolna końcowej walidacji.

Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy starań o poprawność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być traktowany jako dokument wiążący. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za ewentualne nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.

Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/pl/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md