Gunakan saat pengguna meminta untuk membuat, membangun kerangka, atau mengedit notebook Jupyter (`.ipynb`) untuk eksperimen, eksplorasi, atau tutorial; utamakan
复制下面这句话,粘贴给 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具,它会读取安装说明并在你确认后完成安装。
请阅读 https://ai.atlankj.com/install/asset/gh-jupyter-notebook-0e6bbf140bb6 ,按照其中的说明把「jupyter-notebook」安装到你(当前 AI 工具)中。执行前先告诉我将运行的命令和写入的位置,等我确认。
查看 AI 将读取的安装说明正在读取 GitHub 原文…
内容来自 GitHub 原始文件,由原作者维护。在 GitHub 查看
Buat notebook Jupyter yang bersih dan dapat direproduksi untuk dua mode utama:
Utamakan template bawaan dan skrip pembantu untuk struktur yang konsisten dan lebih sedikit kesalahan JSON.
.ipynb baru dari awal.experiment.tutorial.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 $CODEX_HOME/skills (default: ~/.codex/skills).
Kunci tujuan.
Identifikasi jenis notebook: experiment atau tutorial.
Catat tujuan, audiens, dan seperti apa "selesai".
Buat kerangka dari template. Gunakan skrip pembantu untuk menghindari menulis JSON notebook mentah secara manual.
uv run --python 3.12 python "$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
Isi notebook dengan langkah-langkah kecil yang dapat dijalankan. Pastikan setiap sel kode fokus pada satu langkah. Tambahkan sel markdown singkat yang menjelaskan tujuan dan hasil yang diharapkan. Hindari keluaran besar yang berisik ketika ringkasan singkat sudah memadai.
Terapkan pola yang tepat.
Untuk eksperimen, ikuti references/experiment-patterns.md.
Untuk tutorial, ikuti references/tutorial-patterns.md.
Edit dengan aman saat bekerja pada notebook yang ada.
Pertahankan struktur notebook; hindari mengubah urutan sel kecuali itu memperbaiki alur dari atas ke bawah.
Utamakan suntingan terarah daripada penulisan ulang penuh.
Jika harus mengedit JSON mentah, tinjau references/notebook-structure.md terlebih dahulu.
Validasi hasil.
Jalankan notebook dari atas ke bawah bila lingkungan memungkinkan.
Jika eksekusi tidak memungkinkan, nyatakan secara eksplisit dan jelaskan cara memvalidasinya secara lokal.
Gunakan daftar periksa akhir di references/quality-checklist.md.
assets/experiment-template.ipynb dan assets/tutorial-template.ipynb.Script path:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (default terinstal: $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)tmp/jupyter-notebook/ untuk file sementara; hapus saat selesai.output/jupyter-notebook/ saat bekerja di repo ini.ablation-temperature.ipynb).Utamakan uv untuk manajemen dependensi.
Optional Python packages for local notebook execution:
uv pip install jupyterlab ipykernel
The bundled scaffold script uses only the Python standard library and does not require extra dependencies.
Tidak ada variabel lingkungan yang diperlukan.
references/experiment-patterns.md: struktur eksperimen dan heuristik.references/tutorial-patterns.md: struktur tutorial dan alur pengajaran.references/notebook-structure.md: bentuk JSON notebook dan aturan pengeditan aman.references/quality-checklist.md: daftar periksa validasi akhir.Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya memastikan keakuratan, harap diperhatikan bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang otoritatif. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa penerjemah profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau salah tafsir yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.