Dovednost Jupyter Notebook

Vytvářejte čisté, reprodukovatelné Jupyter notebooky pro dva hlavní režimy:

• Experimenty a průzkumné analýzy
• Tutoriály a výukové průvodce

Upřednostněte dodané šablony a pomocný skript pro konzistentní strukturu a méně chyb v JSONu.

Kdy použít

• Vytvořte nový .ipynb notebook od začátku.
• Převeďte hrubé poznámky nebo skripty do strukturovaného notebooku.
• Přepracujte existující notebook tak, aby byl více reprodukovatelný a přehledný.
• Vytvářejte experimenty nebo tutoriály, které budou čteny nebo znovu spouštěny jinými lidmi.

Rozhodovací strom

• Pokud je požadavek průzkumný, analytický nebo založený na hypotéze, zvolte experiment.
• Pokud je požadavek instruktážní, krok za krokem nebo zaměřený na konkrétní publikum, zvolte tutorial.
• Při úpravě existujícího notebooku jej považujte za refaktorizaci: zachovejte záměr a vylepšete strukturu.

Cesta dovednosti (nastavit jednou)

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).

Pracovní postup

1. Lock the intent.
   Identify the notebook kind: experiment or tutorial.
   Capture the objective, audience, and what "done" looks like.

2. 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

3. Fill the notebook with small, runnable steps.
   Keep each code cell focused on one step.
   Add short markdown cells that explain the purpose and expected result.
   Avoid large, noisy outputs when a short summary works.

4. Apply the right pattern.
   For experiments, follow references/experiment-patterns.md.
   For tutorials, follow references/tutorial-patterns.md.

5. Edit safely when working with existing notebooks.
   Preserve the notebook structure; avoid reordering cells unless it improves the top-to-bottom story.
   Prefer targeted edits over full rewrites.
   If you must edit raw JSON, review references/notebook-structure.md first.

6. Validate the result.
   Run the notebook top-to-bottom when the environment allows.
   If execution is not possible, say so explicitly and call out how to validate locally.
   Use the final pass checklist in references/quality-checklist.md.

Šablony a pomocný skript

• Šablony se nacházejí v assets/experiment-template.ipynb a assets/tutorial-template.ipynb.
• Pomocný skript načte šablonu, aktualizuje titulní buňku a zapíše notebook.

Script path:

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

Konvence pro dočasné a výstupní soubory

• Používejte tmp/jupyter-notebook/ pro mezisoubory; smažte je po dokončení.
• Zapisujte finální artefakty do output/jupyter-notebook/ při práci v tomto repozitáři.
• Používejte stabilní, popisné názvy souborů (například ablation-temperature.ipynb).

Závislosti (instalovat pouze pokud je potřeba)

Preferujte uv pro správu závislostí.

Volitelné Python balíčky pro lokální spuštění notebooku:

uv pip install jupyterlab ipykernel

The bundled scaffold script uses only the Python standard library and does not require extra dependencies.

Prostředí

Žádné povinné proměnné prostředí.

Referenční mapa

• references/experiment-patterns.md: struktura experimentu a heuristiky.
• references/tutorial-patterns.md: struktura tutoriálu a průběh výuky.
• references/notebook-structure.md: tvar JSONu notebooku a pravidla bezpečných úprav.
• references/quality-checklist.md: finální kontrolní seznam pro ověření.

---

Prohlášení o vyloučení odpovědnosti:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). I když usilujeme o co nejvyšší přesnost, vezměte prosím na vědomí, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za rozhodující zdroj. Pro zásadní informace doporučujeme využít profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za žádná nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.