К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · OpenAI

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add openai/skills --skill jupyter-notebook -a claude-code
Открыть на GitHub

Что 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 .ipynb для 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-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/jupyter-notebook/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/jupyter-notebook/

Из того же набора20

Весь набор →
pdf официальный openai Скилл для чтения, создания и проверки PDF, где важно, как выглядит страница. Пригодится, когда агент собирает документ и должен сам увидеть результат. Claude Code CX Codex Cursor +1 13 400установок gh-fix-ci официальный openai Находит упавшие проверки GitHub Actions в пулл-реквесте, собирает логи ошибок и готовит план исправлений. Скилл применяет правки только после подтверждения. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 400установок openai-docs официальный openai Скилл ищет актуальные материалы OpenAI и помогает отвечать по API, Codex, моделям и обновлению промптов с опорой на официальную документацию. Claude Code CX Codex Cursor +1 6 100установок imagegen официальный openai Скилл создаёт и редактирует растровые изображения: иллюстрации, текстуры, спрайты и мокапы. Нужен, когда результатом должен стать bitmap-файл. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 700установок skill-creator официальный openai Руководство по созданию и обновлению скиллов для ИИ-агентов. Помогает упаковать рабочие процессы, скрипты и документацию без лишней траты токенов. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 900установок gh-address-comments официальный openai Скилл помогает найти открытый pull request текущей ветки, разобрать комментарии ревью и применить выбранные исправления через gh. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 800установок cloudflare-deploy официальный openai Скилл помогает выбрать сервис Cloudflare и подготовить деплой приложения или инфраструктуры через Workers, Pages и связанные продукты. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 300установок aspnet-core официальный openai Помогает проектировать, писать и обновлять приложения на ASP.NET Core по официальным гайдам Microsoft. Пригодится при работе с Blazor, Minimal API и gRPC. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 900установок

Похожие

read-arxiv-paper karpathy Скилл читает исходники статьи arXiv и готовит её разбор в Markdown. Пригодится для разбора научной работы в контексте nanochat. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 800установок nature-paper-card Yuan1z0825 Собирает из одной научной статьи карточку глубокого чтения: методы, связь экспериментов с выводами, ограничения. Пригодится, когда нужно разобрать статью по частям, а не пересказать абстракт. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 400установок bmad-forge-idea bmad-code-org Скилл, который устраивает допрос вашей полуготовой идее. Разные персоны цепляются к слабым местам, пока вы не сможете уверенно её взять или отбросить. Claude Code CX Codex Cursor +1 11 100установок agents-sdk cloudflare Помогает создавать, отлаживать и проверять приложения на базе Cloudflare Agents SDK и пакета agents с актуальной документацией. Claude Code CX Codex Cursor +1 105 700установок gpt-image-2-style-library freestylefly Скилл превращает пользовательские идеи в готовые промпты для GPT-Image2 на основе библиотеки стилей awesome-gpt-image-2. Помогает сформировать композицию, теги и негативные ограничения. Claude Code CX Codex Cursor +1 4 000установок gemini-live-api-dev официальный google-gemini Помогает разрабатывать приложения с двусторонним стримингом через Gemini Live API и переходить на Gemini 3.8 Live. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 200установок skill-creator официальный anthropics Помогает создать новый скилл, доработать существующий и проверить результат через тестовые промпты и оценки. Claude Code Claude.ai 414 180установок writing-for-agents Matt Pocock Помогает писать скиллы и документы с инструкциями для агентов. Пригодится при правках AGENTS.md, CLAUDE.md и связанных справочных файлов. Claude Code 466 719установок

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

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой