Jupyter Notebook

Jupyter Notebook-Fähigkeit

Erstelle saubere, reproduzierbare Jupyter-Notebooks für zwei Hauptmodi:

• Experimente und explorative Analyse
• Tutorials und lehrorientierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Bevorzuge die mitgelieferten Vorlagen und das Hilfsskript für eine konsistente Struktur und weniger JSON-Fehler.

Wann verwenden

• Erstelle ein neues .ipynb-Notebook von Grund auf.
• Konvertiere grobe Notizen oder Skripte in ein strukturiertes Notebook.
• Überarbeite ein vorhandenes Notebook, um es reproduzierbarer und übersichtlicher zu machen.
• Baue Experimente oder Tutorials, die von anderen gelesen oder erneut ausgeführt werden.

Entscheidungsbaum

• Wenn die Anfrage explorativ, analytisch oder hypothesengetrieben ist, wähle experiment.
• Wenn die Anfrage instruktiv, schrittweise oder zielgruppenspezifisch ist, wähle tutorial.
• Wenn du ein bestehendes Notebook bearbeitest, behandle es als Refaktorierung: erhalte die Absicht und verbessere die Struktur.

Fähigkeitenpfad (einmal festlegen)

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).

Arbeitsablauf

1. Absicht festlegen. Identifiziere die Notebook-Art: experiment oder tutorial. Erfasse das Ziel, die Zielgruppe und wie "fertig" aussieht.

2. Gerüst aus der Vorlage erstellen. Verwende das Hilfsskript, um zu vermeiden, das rohe Notebook-JSON manuell zu erstellen.

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. Fülle das Notebook mit kleinen, ausführbaren Schritten. Halte jede Code-Zelle auf einen Schritt fokussiert. Füge kurze Markdown-Zellen hinzu, die Zweck und erwartetes Ergebnis erklären. Vermeide umfangreiche, unübersichtliche Ausgaben, wenn eine kurze Zusammenfassung ausreicht.

4. Wende das richtige Muster an. Für Experimente folge references/experiment-patterns.md. Für Tutorials folge references/tutorial-patterns.md.

5. Beim Bearbeiten bestehender Notebooks sicher vorgehen. Erhalte die Notebook-Struktur; vermeide das Umordnen von Zellen, es sei denn, es verbessert die von oben nach unten erzählte Reihenfolge. Bevorzuge gezielte Änderungen gegenüber kompletten Neuüberarbeitungen. Wenn du das rohe JSON bearbeiten musst, lies zuerst references/notebook-structure.md.

6. Ergebnis validieren. Führe das Notebook von oben nach unten aus, wenn die Umgebung es zulässt. Wenn die Ausführung nicht möglich ist, gib dies ausdrücklich an und beschreibe, wie lokal validiert werden kann. Verwende die Abschluss-Checkliste in references/quality-checklist.md.

Vorlagen und Hilfsskript

• Vorlagen befinden sich in assets/experiment-template.ipynb und assets/tutorial-template.ipynb.
• Das Hilfsskript lädt eine Vorlage, aktualisiert die Titelzelle und schreibt ein Notebook.

Skriptpfad:

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

Temp- und Ausgabe-Konventionen

• Verwende tmp/jupyter-notebook/ für Zwischenfiles; lösche sie nach Abschluss.
• Schreibe finale Artefakte unter output/jupyter-notebook/, wenn du in diesem Repo arbeitest.
• Verwende stabile, beschreibende Dateinamen (zum Beispiel ablation-temperature.ipynb).

Abhängigkeiten (nur bei Bedarf installieren)

Bevorzuge uv für das Abhängigkeitsmanagement.

Optionale Python-Pakete für lokale Notebook-Ausführung:

uv pip install jupyterlab ipykernel

Das mitgelieferte Scaffold-Skript verwendet nur die Python-Standardbibliothek und benötigt keine zusätzlichen Abhängigkeiten.

Umgebung

Keine erforderlichen Umgebungsvariablen.

Referenzübersicht

• references/experiment-patterns.md: Aufbau von Experimenten und Heuristiken.
• references/tutorial-patterns.md: Struktur von Tutorials und Lehrablauf.
• references/notebook-structure.md: Form des Notebook-JSON und Regeln für sicheres Bearbeiten.
• references/quality-checklist.md: Abschließende Validierungs-Checkliste.

Haftungsausschluss: Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir um Genauigkeit bemüht sind, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner Originalsprache ist als maßgebliche Quelle zu betrachten. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Verwendung dieser Übersetzung ergeben.

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