mcpbeat Sign in

Jupyter Notebook Skill for Codex

استخدمه عندما يطلب المستخدم إنشاء أو تهيئة أو تعديل دفاتر Jupyter (`.ipynb`) للتجارب أو الاستكشافات أو الدروس التعليمية؛ فضّل القوالب المضمّنة وقم بتشغيل سكربت المساعدة `new_notebook.py` لتوليد دفتر بدءٍ نظيف

5k tokens
context cost
the whole folder, loaded on every use
7
files
instructions only
0
copies elsewhere
how many repositories repackaged it
71207
stars on the repo
on the repository, not the skill itself

Install

one command, takes just this skill from the repository
npx skills add https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook

What comes with it

14 185 bytes besides the instruction
assets/experiment-template.ipynb
assets/tutorial-template.ipynb
references/experiment-patterns.md
references/notebook-structure.md
references/quality-checklist.md
references/tutorial-patterns.md

The instruction itself

1 sections, as written by the author

مهارة Jupyter Notebook

أنشئ دفاتر Jupyter نظيفة وقابلة للتكرار لوضعين أساسيين:

  • التجارب والتحليل الاستكشافي
  • الدروس والشروحات التعليمية

فضل استخدام القوالب المضمنة والبرنامج النصي المساعد للحصول على هيكل متسق وتقليل أخطاء JSON.

متى تُستخدم

  • أنشئ دفترًا جديدًا .ipynb من الصفر.
  • حوّل ملاحظات أولية أو سكربتات إلى دفتر منظم.
  • أعد هيكلة دفتر موجود ليصبح أكثر قابلية للتكرار وسهولة التصفح.
  • بِناء تجارب أو دورات سيتم قراءتها أو إعادة تشغيلها من قبل أشخاص آخرين.

شجرة القرار

  • إذا كان الطلب استكشافيًا أو تحليليًا أو قائمًا على فرضية، اختر experiment.
  • إذا كان الطلب تعليميًا أو خطوة بخطوة أو مخصصًا لجمهور معين، اختر tutorial.
  • عند تحرير دفتر قائم، اعتبر ذلك إعادة هيكلة: حافظ على الهدف وحسّن البنية.

مسار المهارة (يُضبط مرة واحدة)

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

يتم تثبيت المهارات على مستوى المستخدم تحت $CODEX_HOME/skills (الافتراضي: ~/.codex/skills).

سير العمل

  • ثبت النية.

Identify the notebook kind: experiment or tutorial.

سجّل الهدف والجمهور وما الذي يبدو عليه "الانتهاء".

  • 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
  • املأ الدفتر بخطوات صغيرة قابلة للتشغيل.

حافظ على تركيز كل خلية كود على خطوة واحدة.

أضف خلايا Markdown قصيرة تشرح الهدف والنتيجة المتوقعة.

تجنب المخرجات الكبيرة والمزعجة عندما يكفي ملخص قصير.

  • طبق النمط المناسب.

بالنسبة للتجارب، اتبع references/experiment-patterns.md.

بالنسبة للدروس، اتبع references/tutorial-patterns.md.

  • حرّر بأمان عند العمل على دفاتر موجودة.

حافظ على بنية الدفتر؛ تجنّب إعادة ترتيب الخلايا إلا إذا حسّنت السرد من الأعلى إلى الأسفل.

فضل التعديلات المستهدفة على إعادة الكتابة الكاملة.

إذا اضطررت لتحرير JSON الخام، راجع references/notebook-structure.md أولاً.

  • تحقق من النتيجة.

شغل الدفتر من الأعلى إلى الأسفل عندما تسمح البيئة بذلك.

إذا لم يكن التنفيذ ممكنًا، اذكر ذلك صراحة ووضّح كيفية التحقق محليًا.

استخدم قائمة التحقق النهائية في references/quality-checklist.md.

القوالب والبرنامج النصي المساعد

  • تُخزَّن القوالب في assets/experiment-template.ipynb و assets/tutorial-template.ipynb.
  • يقوم البرنامج النصي المساعد بتحميل قالب، وتحديث خلية العنوان، وكتابة دفتر ملاحظات.

مسار البرنامج النصي:

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

اتفاقيات الملفات المؤقتة والمخرجات

  • استخدم tmp/jupyter-notebook/ للملفات الوسيطة؛ احذفها عند الانتهاء.
  • اكتب المنتج النهائي تحت output/jupyter-notebook/ عند العمل في هذا المستودع.
  • استخدم أسماء ملفات ثابتة ووصفية (على سبيل المثال، ablation-temperature.ipynb).

التبعيات (ثبتها فقط عند الحاجة)

فضل استخدام uv لإدارة التبعيات.

حزم Python الاختيارية لتشغيل الدفتر محليًا:

uv pip install jupyterlab ipykernel

يستخدم البرنامج النصي المضمّن لبناء القالب مكتبة Python القياسية فقط ولا يتطلب تبعيات إضافية.

البيئة

لا توجد متغيرات بيئة مطلوبة.

خريطة المراجع

  • references/experiment-patterns.md: بنية التجربة والقواعد الإرشادية.
  • references/tutorial-patterns.md: بنية الدرس وتدفق التدريس.
  • references/notebook-structure.md: شكل JSON لدفتر الملاحظات وقواعد التحرير الآمن.
  • references/quality-checklist.md: قائمة التحقق النهائية.

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->

إخلاء المسؤولية:

تمت ترجمة هذا المستند باستخدام خدمة الترجمة الآلية Co-op Translator (https://github.com/Azure/co-op-translator). بينما نسعى إلى الدقة، يرجى العلم أن الترجمات الآلية قد تحتوي على أخطاء أو معلومات غير دقيقة. يجب اعتبار المستند الأصلي بلغته الأصلية المصدر المرجعي المعتمد. للمعلومات الحرجة أو المهمة، يُنصح بالاستعانة بترجمة بشرية ومحترفة. نحن غير مسؤولين عن أي سوء فهم أو تأويل ينشأ عن استخدام هذه الترجمة.

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

Other skills for the same job

different authors, same section of the catalogue
Protocolsio Integration
by christophacham
×4

Integration with protocols.io API for managing scientific protocols. This skill should be used when working with protocols.io to search, create, update, or publish protocols; manage protocol steps and materials; handle discussions and comments; organize workspaces; upload and manage files; or integrate protocols.io functionality into workflows. Applicable for protocol discovery, collaborative protocol development, experiment tracking, lab protocol management, and scientific documentation.

16k tokens
Tailored Resume Generator
by frostant
×4

Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances

3k tokens
Excalidraw Diagram Generator
by github
vendor ×3

Generate Excalidraw diagrams from natural language descriptions. Use when asked to "create a diagram", "make a flowchart", "visualize a process", "draw a system architecture", "create a mind map", or "generate an Excalidraw file". Supports flowcharts, relationship diagrams, mind maps, and system architecture diagrams. Outputs .excalidraw JSON files that can be opened directly in Excalidraw.

36k tokens scripts
Expo Dev Client
by openai
vendor ×3

Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight

961 tokens
Executing Plans
by ZhanlinCui
×3

Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints

542 tokens
Anndata
by christophacham
×3

Data structure for annotated matrices in single-cell analysis. Use when working with .h5ad files or integrating with the scverse ecosystem. This is the data format skill—for analysis workflows use scanpy; for probabilistic models use scvi-tools; for population-scale queries use cellxgene-census.

16k tokens
Benchling Integration
by christophacham
×3

Benchling R&D platform integration. Access registry (DNA, proteins), inventory, ELN entries, workflows via API, build Benchling Apps, query Data Warehouse, for lab data management automation.

14k tokens
Biopython
by christophacham
×3

Comprehensive molecular biology toolkit. Use for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Best for batch processing, custom bioinformatics pipelines, BLAST automation. For quick lookups use gget; for multi-service integration use bioservices.

24k tokens

How to use it

Copy the folder

Take microsoft/ai-agents-for-beginners-jupyter-notebook from the repository into ~/.claude/skills for personal use, or into .claude/skills inside a project.

Check the name does not clash

The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.

Install what it needs

The instructions reference pip, uv. Without those the skill loads but fails at the first command.