Microsoft Jupyter Notebook 技能
為兩種主要模式建立乾淨、可重現的 Jupyter 筆記本：
- 實驗與探索性分析
- 教學與教學導向的逐步示範
優先使用內建的範本與輔助腳本，以維持一致的結構並減少 JSON 錯誤。
何時使用
- 從頭建立新的
.ipynb筆記本。 - 將粗略筆記或腳本轉換為結構化的筆記本。
- 將現有筆記本重構為更可重現且易於瀏覽的版本。
- 建立將由其他人閱讀或重新執行的實驗或教學內容。
決策樹
- 如果請求是探索性、分析性或以假設為驅動，選擇
experiment。 - 如果請求是教學性、逐步導引或針對特定觀眾，選擇
tutorial。 - 如果是在編輯現有筆記本，視為重構：保留原意並改善結構。
技能路徑（設定一次）
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 $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).
工作流程
Lock the intent. Identify the notebook kind:
experimentortutorial. Capture the objective, audience, and what "done" looks like.Scaffold from the template. Use the helper script to avoid hand-authoring raw notebook JSON.
uv run --python 3.12 python "$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
填充筆記本，使用小且可執行的步驟。 保持每個程式碼儲存格專注於單一步驟。 新增簡短的 markdown 儲存格來說明目的與預期結果。 當簡短摘要足夠時，避免產生大量嘈雜的輸出。
應用正確的模式。 對於實驗，請遵循
references/experiment-patterns.md。 對於教學，請遵循references/tutorial-patterns.md。在處理現有筆記本時安全地編輯。 保留筆記本結構；除非能改善從上到下的敘事流程，否則避免重新排序儲存格。 偏好有針對性的編輯而非全部重寫。 如果必須編輯原始 JSON，先檢閱
references/notebook-structure.md。驗證結果。 在環境允許時，從上到下執行筆記本。 如果無法執行，請明確說明並指出如何在本機驗證。 使用
references/quality-checklist.md中的最終檢查清單。
範本與輔助腳本
- 範本位於
assets/experiment-template.ipynb與assets/tutorial-template.ipynb。 - 輔助腳本會載入範本、更新標題儲存格，並寫出筆記本。
腳本路徑：
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI(installed default:$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)
暫存與輸出慣例
- 對於中間檔案，使用
tmp/jupyter-notebook/；完成後刪除。 - 在此 repo 工作時，將最終產物寫入
output/jupyter-notebook/。 - 使用穩定且具描述性的檔名（例如，
ablation-temperature.ipynb）。
相依性（僅在需要時安裝）
偏好使用 uv 進行相依性管理。
供本機筆記本執行的可選 Python 套件：
uv pip install jupyterlab ipykernel
The bundled scaffold script uses only the Python standard library and does not require extra dependencies.
環境
沒有必需的環境變數。
參考對照表
references/experiment-patterns.md: 實驗結構與啟發式規則。references/tutorial-patterns.md: 教學結構與教學流程。references/notebook-structure.md: 筆記本 JSON 形態與安全編輯規則。references/quality-checklist.md: 最終驗證檢查清單。
免責聲明： 本文件已透過 AI 翻譯服務 Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。雖然我們力求準確，但請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言版本的文件應被視為具權威性的來源。對於重要資訊，建議採用專業人工翻譯。因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤譯，我們不承擔任何責任。
Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/zh-TW/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md