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
npx skills add https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook
أنشئ دفاتر Jupyter نظيفة وقابلة للتكرار لوضعين أساسيين:
فضل استخدام القوالب المضمنة والبرنامج النصي المساعد للحصول على هيكل متسق وتقليل أخطاء JSON.
.ipynb من الصفر.experiment.tutorial.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 $CODEX_HOME/skills (الافتراضي: ~/.codex/skills).
Identify the notebook kind: experiment or tutorial.
سجّل الهدف والجمهور وما الذي يبدو عليه "الانتهاء".
Use the helper script to avoid hand-authoring raw notebook JSON.
uv run --python 3.12 python "$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
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.
بالنسبة للتجارب، اتبع references/experiment-patterns.md.
بالنسبة للدروس، اتبع references/tutorial-patterns.md.
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.
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.
assets/experiment-template.ipynb و assets/tutorial-template.ipynb.مسار البرنامج النصي:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (المثبت افتراضيًا: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ للملفات الوسيطة؛ احذفها عند الانتهاء.output/jupyter-notebook/ عند العمل في هذا المستودع.ablation-temperature.ipynb).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.
لا توجد متغيرات بيئة مطلوبة.
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 -->
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.
Analyzes job descriptions and generates tailored resumes that highlight relevant experience, skills, and achievements to maximize interview chances
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.
Build and distribute Expo development clients locally or via TestFlight
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
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.
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.
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.
Take microsoft/ai-agents-for-beginners-jupyter-notebook from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
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.
The instructions reference pip, uv.
Without those the skill loads but fails at the first command.