Jupyter Notebook

Competenze Jupyter Notebook

Crea notebook Jupyter puliti e riproducibili per due modalità principali:

• Esperimenti e analisi esplorativa
• Tutorial e percorsi didattici

Preferisci i template inclusi e lo script di supporto per una struttura coerente e meno errori nel JSON.

Quando usare

• Crea un nuovo notebook .ipynb da zero.
• Converti appunti grezzi o script in un notebook strutturato.
• Refattorizza un notebook esistente per renderlo più riproducibile e facile da scorrere.
• Crea esperimenti o tutorial che saranno letti o rieseguiti da altre persone.

Albero decisionale

• Se la richiesta è esplorativa, analitica o guidata da ipotesi, scegli experiment.
• Se la richiesta è istruttiva, passo-passo o specifica per un pubblico, scegli tutorial.
• Se stai modificando un notebook esistente, trattalo come una refattorizzazione: preserva l'intento e migliora la struttura.

Percorso di competenza (impostalo una volta)

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

Le skill a livello utente si installano sotto $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).

Flusso di lavoro

1. Definisci l'intento. Identifica il tipo di notebook: experiment o tutorial. Registra l'obiettivo, il pubblico e cosa significa 'fatto'.

2. Crea la struttura a partire dal template. Usa lo script di supporto per evitare di scrivere manualmente il JSON grezzo del notebook.

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. Riempi il notebook con piccoli passi eseguibili. Mantieni ogni cella di codice focalizzata su un solo passo. Aggiungi brevi celle markdown che spieghino lo scopo e il risultato atteso. Evita output grandi e rumorosi quando basta un breve riepilogo.

4. Applica il pattern giusto. Per gli esperimenti, segui references/experiment-patterns.md. Per i tutorial, segui references/tutorial-patterns.md.

5. Modifica in modo sicuro quando lavori con notebook esistenti. Preserva la struttura del notebook; evita di riordinare le celle a meno che ciò non migliori la narrazione dall'alto verso il basso. Preferisci modifiche mirate rispetto a riscritture complete. Se devi modificare il JSON grezzo, rivedi prima references/notebook-structure.md.

6. Valida il risultato. Esegui il notebook dall'alto verso il basso quando l'ambiente lo permette. Se l'esecuzione non è possibile, dichiaralo esplicitamente e indica come validarlo localmente. Usa la checklist dell'ultimo passaggio in references/quality-checklist.md.

Template e script di supporto

• I template risiedono in assets/experiment-template.ipynb e assets/tutorial-template.ipynb.
• Lo script di supporto carica un template, aggiorna la cella del titolo e scrive un notebook.

Percorso dello script:

• $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (installato di default: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)

Convenzioni per file temporanei e output

• Usa tmp/jupyter-notebook/ per i file intermedi; elimina quando hai finito.
• Scrivi gli artefatti finali in output/jupyter-notebook/ quando lavori in questo repo.
• Usa nomi di file stabili e descrittivi (per esempio, ablation-temperature.ipynb).

Dipendenze (installa solo quando necessario)

Preferisci uv per la gestione delle dipendenze.

Pacchetti Python opzionali per l'esecuzione locale dei notebook:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Lo script di scaffolding incluso utilizza solo la libreria standard di Python e non richiede dipendenze aggiuntive.

Ambiente

Nessuna variabile d'ambiente richiesta.

Mappa di riferimento

• references/experiment-patterns.md: struttura degli esperimenti e euristiche.
• references/tutorial-patterns.md: struttura dei tutorial e flusso didattico.
• references/notebook-structure.md: forma del JSON del notebook e regole per modifiche sicure.
• references/quality-checklist.md: checklist finale di validazione.

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