Jupyter Notebook

Jupyter Notebook-färdighet

Skapa rena, reproducerbara Jupyter-notebookar för två huvudsakliga lägen:

• Experiment och utforskande analys
• Handledningar och undervisningsinriktade genomgångar

Använd helst de medföljande mallarna och hjälpskriptet för en konsekvent struktur och färre JSON-fel.

När man ska använda

• Skapa en ny .ipynb-notebook från början.
• Konvertera grova anteckningar eller skript till en strukturerad notebook.
• Refaktorera en befintlig notebook för att göra den mer reproducerbar och lättöverskådlig.
• Skapa experiment eller handledningar som kommer att läsas eller köras om av andra.

Beslutsträd

• Om förfrågan är explorativ, analytisk eller hypotesdriven, välj experiment.
• Om förfrågan är instruktiv, steg-för-steg eller målgruppsspecifik, välj tutorial.
• Om du redigerar en befintlig notebook, behandla det som en refaktorering: bevara avsikten och förbättra strukturen.

Färdighetsväg (anges en gång)

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

Färdigheter som är användarspecifika installeras under $CODEX_HOME/skills (standard: ~/.codex/skills).

Arbetsflöde

1. Fastställ avsikten. Identifiera notebook-typen: experiment eller tutorial. Formulera målet, målgruppen och hur 'klart' ser ut.

2. Skapa stommen från mallen. Använd hjälpskriptet för att undvika att manuellt skapa rå notebook-JSON.

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. Fyll notebooken med små, körbara steg. Håll varje kodcell inriktad på ett steg. Lägg till korta markdown-celler som förklarar syftet och väntat resultat. Undvik stora, stökiga utskrifter när en kort sammanfattning fungerar.

4. Använd rätt mönster. För experiment, följ references/experiment-patterns.md. För handledningar, följ references/tutorial-patterns.md.

5. Redigera säkert när du arbetar med befintliga notebooks. Bevara notebook-strukturen; undvik att omordna celler om det inte förbättrar berättelsen från topp till botten. Föredra riktade ändringar framför fullständiga omskrivningar. Om du måste redigera rå JSON, granska först references/notebook-structure.md.

6. Validera resultatet. Kör notebooken från början till slut när miljön tillåter. Om körning inte är möjlig, ange det uttryckligen och beskriv hur man validerar lokalt. Använd slutkontrollistan i references/quality-checklist.md.

Mallar och hjälpskript

• Mallarna finns i assets/experiment-template.ipynb och assets/tutorial-template.ipynb.
• Hjälpskriptet laddar en mall, uppdaterar titelcellen och skriver en notebook.

Skriptväg:

• $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (installerat som standard: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)

Temporära och utdatakonventioner

• Använd tmp/jupyter-notebook/ för mellanfiler; radera när du är klar.
• Skriv slutliga artefakter under output/jupyter-notebook/ när du arbetar i detta repo.
• Använd stabila, beskrivande filnamn (till exempel ablation-temperature.ipynb).

Beroenden (installera endast vid behov)

Föredra uv för beroendehantering.

Valfria Python-paket för lokal notebookkörning:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Det medföljande scaffold-skriptet använder endast Python-standardbiblioteket och kräver inga ytterligare beroenden.

Miljö

Inga obligatoriska miljövariabler.

Referenskarta

• references/experiment-patterns.md: struktur och heuristiker för experiment.
• references/tutorial-patterns.md: struktur för handledningar och undervisningsflöde.
• references/notebook-structure.md: notebook-JSON:s form och regler för säker redigering.
• references/quality-checklist.md: slutgiltig valideringschecklista.

Ansvarsfriskrivning: Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). Även om vi strävar efter noggrannhet bör du vara medveten om att automatiska översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet i dess ursprungliga språk ska betraktas som den auktoritativa källan. För viktig information rekommenderas professionell, mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.

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