Jupyter Notebook

Competență Jupyter Notebook

Creează notebook-uri Jupyter curate și reproductibile pentru două moduri principale:

• Experimente și analiză exploratorie
• Tutoriale și ghiduri orientate spre predare

Folosește șabloanele incluse și scriptul de asistență pentru o structură consecventă și mai puține erori JSON.

Când să folosești

• Creează un nou notebook .ipynb de la zero.
• Convertește notițe sau scripturi schițate într-un notebook structurat.
• Refactorizează un notebook existent pentru a fi mai reproductibil și mai ușor de parcurs.
• Creează experimente sau tutoriale care vor fi citite sau rulate din nou de alte persoane.

Arbore decizional

• Dacă solicitarea este exploratorie, analitică sau bazată pe ipoteze, alege experiment.
• Dacă solicitarea este instructivă, pas cu pas sau specifică unui public, alege tutorial.
• Dacă editezi un notebook existent, tratează-l ca pe o refactorizare: păstrează intenția și îmbunătățește structura.

Parcurs de competență (se setează o singură dată)

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).

Flux de lucru

1. Fixează intenția. Identifică tipul de notebook: experiment sau tutorial. Stabilește obiectivul, publicul și cum arată "done".

2. Pornește de la un șablon. Folosește scriptul ajutător pentru a evita scrierea manuală a JSON-ului brut al notebook-ului.

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. Completează notebook-ul cu pași mici, executabili. Păstrează fiecare celulă de cod concentrată pe un singur pas. Adaugă celule scurte markdown care explică scopul și rezultatul așteptat. Evită output-uri mari și zgomotoase atunci când un scurt rezumat este suficient.

4. Aplică tiparul potrivit. Pentru experimente, urmează references/experiment-patterns.md. Pentru tutoriale, urmează references/tutorial-patterns.md.

5. Editează în siguranță atunci când lucrezi cu notebook-uri existente. Păstrează structura notebook-ului; evită reordonarea celulelor decât dacă îmbunătățește fluxul de sus în jos al narațiunii. Preferă editările țintite în locul rescrierilor complete. Dacă trebuie să editezi JSON brut, consultă mai întâi references/notebook-structure.md.

6. Validează rezultatul. Rulează notebook-ul de sus în jos când mediul permite. Dacă execuția nu este posibilă, menționează explicit acest lucru și explică cum se poate valida local. Folosește lista de verificare finală din references/quality-checklist.md.

Șabloane și scriptul de asistență

• Șabloanele se află în assets/experiment-template.ipynb și assets/tutorial-template.ipynb.
• Scriptul de asistență încarcă un șablon, actualizează celula de titlu și scrie un notebook.

Script path:

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

Convenții pentru fișiere temporare și de ieșire

• Folosește tmp/jupyter-notebook/ pentru fișiere intermediare; șterge-le la final.
• Scrie artefactele finale în output/jupyter-notebook/ când lucrezi în acest repo.
• Folosește nume de fișiere stabile și descriptive (de exemplu, ablation-temperature.ipynb).

Dependențe (instalează numai când este necesar)

Preferă uv pentru gestionarea dependențelor.

Pachete Python opționale pentru executarea locală a notebook-urilor:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Scriptul de schelă inclus folosește doar biblioteca standard Python și nu necesită dependențe suplimentare.

Mediu

Nu sunt variabile de mediu obligatorii.

Harta de referință

• references/experiment-patterns.md: structură și euristici pentru experimente.
• references/tutorial-patterns.md: structură a tutorialelor și fluxul de predare.
• references/notebook-structure.md: forma JSON a notebook-ului și reguli pentru editare în siguranță.
• references/quality-checklist.md: lista de verificare pentru validarea finală.

Declinare de responsabilitate: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși depunem eforturi pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original, în limba sa nativă, trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă o traducere profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.

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