jupyter-notebook — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Создаёт чистые Jupyter-ноутбуки для экспериментов и пошаговых руководств через готовые шаблоны и вспомогательный скрипт. Помогает избежать ручной сборки сырого JSON.
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a claude-codeЧто делает jupyter-notebook
Скилл генерирует файлы .ipynb по двум сценариям: исследовательский анализ (experiment) и обучающий материал (tutorial). Вместо ручной сборки ячеек он запускает вспомогательный скрипт new_notebook.py. Тот подставляет заголовок в готовые шаблоны из папки assets/ и создаёт чистый файл.
Внутри структуры каждый шаг делится на короткие исполняемые блоки кода и лаконичные markdown-ячейки с пояснением цели. Для генерации файлов скрипту хватает стандартной библиотеки Python. Но если нужно запустить полученный ноутбук целиком, придётся поставить jupyterlab и ipykernel.
Прямое редактирование сырого JSON часто ломает разметку ноутбука, поэтому шаблонный генератор здесь реально страхует от синтаксических ошибок.
Какие задачи решает
- сгенерировать чистый шаблон ноутбука для A/B-эксперимента или анализа данных
- превратить черновики скриптов в пошаговый обучающий туториал
- отрефакторить существующий файл
.ipynbдля повторяемости расчётов - подготовить воспроизводимый отчёт без ручной правки сырого JSON
Примеры запросов агенту
- Создай шаблон Jupyter-ноутбука для эксперимента по сравнению промптов
- Сделай tutorial ноутбук по работе с эмбеддингами на базе шаблона
- Отрефактори существующий analysis.ipynb, чтобы разбить код на мелкие шаги
Как установить jupyter-notebook
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/jupyter-notebook/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/jupyter-notebook/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/jupyter-notebook/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install openai/skills jupyter-notebook2Вручную: положить файлы
.github/skills/jupyter-notebook/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/openai/skills --path skills/.curated/jupyter-notebookВручную: положить файлы
.devin/skills/jupyter-notebook/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора20
Весь набор →Похожие
Вопросы о jupyter-notebook
Как установить jupyter-notebook в Claude Code?
Выполните команду npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a claude-code. Файлы скилла загрузятся в окружение агента.
Чем отличаются режимы experiment и tutorial?
Режим experiment ориентирован на проверку гипотез и аналитику с графиками. Режим tutorial выстраивает пошаговое обучение с пояснениями для читателя.
Нужны ли сторонние библиотеки для создания ноутбука?
Скрипт new_notebook.py использует только стандартную библиотеку Python. Дополнительные пакеты вроде jupyterlab и ipykernel понадобятся только для локального запуска кода.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: "jupyter-notebook"
description: "Use when the user asks to create, scaffold, or edit Jupyter notebooks (`.ipynb`) for experiments, explorations, or tutorials; prefer the bundled templates and run the helper script `new_notebook.py` to generate a clean starting notebook."
---
# Jupyter Notebook Skill
Create clean, reproducible Jupyter notebooks for two primary modes:
- Experiments and exploratory analysis
- Tutorials and teaching-oriented walkthroughs
Prefer the bundled templates and the helper script for consistent structure and fewer JSON mistakes.
## When to use
- Create a new `.ipynb` notebook from scratch.
- Convert rough notes or scripts into a structured notebook.
- Refactor an existing notebook to be more reproducible and skimmable.
- Build experiments or tutorials that will be read or re-run by other people.
## Decision tree
- If the request is exploratory, analytical, or hypothesis-driven, choose `experiment`.
- If the request is instructional, step-by-step, or audience-specific, choose `tutorial`.
- If editing an existing notebook, treat it as a refactor: preserve intent and improve structure.
## Skill path (set once)
```bash
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`).
## Workflow
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.
```bash
uv run --python 3.12 python "$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI" \
--kind experiment \
--title "Compare prompt variants" \
--out output/jupyter-notebook/compare-prompt-variants.ipynb
```
```bash
uv run --python 3.12 python "$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`.
## Templates and helper script
- Templates live in `assets/experiment-template.ipynb` and `assets/tutorial-template.ipynb`.
- The helper script loads a template, updates the title cell, and writes a notebook.
Script path:
- `$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI` (installed default: `$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py`)
## Temp and output conventions
- Use `tmp/jupyter-notebook/` for intermediate files; delete when done.
- Write final artifacts under `output/jupyter-notebook/` when working in this repo.
- Use stable, descriptive filenames (for example, `ablation-temperature.ipynb`).
## Dependencies (install only when needed)
Prefer `uv` for dependency management.
Optional Python packages for local notebook execution:
```bash
uv pip install jupyterlab ipykernel
```
The bundled scaffold script uses only the Python standard library and does not require extra dependencies.
## Environment
No required environment variables.
## Reference map
- `references/experiment-patterns.md`: experiment structure and heuristics.
- `references/tutorial-patterns.md`: tutorial structure and teaching flow.
- `references/notebook-structure.md`: notebook JSON shape and safe editing rules.
- `references/quality-checklist.md`: final validation checklist.
© openai · Apache-2.0 · openai/skills