name: jupyter-notebook
description: 사용자가 실험, 탐색 또는 튜토리얼을 위한 Jupyter 노트북(.ipynb)을 생성, 스캐폴딩하거나 편집해 달라고 요청할
때 사용합니다; 번들로 제공되는 템플릿을 우선 사용하고 깨끗한 시작 노트북을 생성하기 위해 헬퍼 스크립트 new_notebook.py를 실행하는
것을 권장합니다.
Jupyter Notebook 스킬
두 가지 주요 모드에 대해 깔끔하고 재현 가능한 Jupyter 노트북을 만드세요:
- 실험 및 탐색적 분석
- 튜토리얼 및 교육 중심 워크스루
일관된 구조와 JSON 실수 감소를 위해 번들된 템플릿과 도우미 스크립트를 사용하는 것을 권장합니다.
When to use
- 새로운
.ipynb노트북을 처음부터 생성할 때. - 초안 노트나 스크립트를 구조화된 노트북으로 변환할 때.
- 기존 노트북을 재현 가능하고 훑어보기 쉬운 형태로 리팩터링할 때.
- 다른 사람들이 읽거나 다시 실행할 실험이나 튜토리얼을 만들 때.
Decision tree
- 요청이 탐색적이거나 분석적이거나 가설 기반이라면
experiment를 선택하세요. - 요청이 교육적이거나 단계별이거나 특정 대상에 초점을 둔다면
tutorial을 선택하세요. - 기존 노트북을 편집하는 경우에는 리팩터로 간주하세요: 의도를 보존하고 구조를 개선하세요.
Skill path (set once)
export CODEX_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"
export JUPYTER_NOTEBOOK_CLI="$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py"
사용자 범위 스킬은 $CODEX_HOME/skills에 설치됩니다 (기본값: ~/.codex/skills).
Workflow
-
Lock the intent. Identify the notebook kind:
experimentortutorial. Capture the objective, audience, and what "done" looks like. -
Scaffold from the template. 템플릿으로부터 골격을 만드세요. 원시 노트북 JSON을 수동으로 작성하지 않도록 도우미 스크립트를 사용하세요.
uv run --python 3.12 python "$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
-
Fill the notebook with small, runnable steps. 노트북을 작은 실행 가능한 단계들로 채우세요. 각 코드 셀은 한 단계에 집중되도록 하세요. 목적과 예상 결과를 설명하는 짧은 마크다운 셀을 추가하세요. 짧은 요약으로 충분한 경우 큰 소음이 많은 출력은 피하세요.
-
Apply the right pattern. 실험의 경우
references/experiment-patterns.md를 따르세요. 튜토리얼의 경우references/tutorial-patterns.md를 따르세요. -
Edit safely when working with existing notebooks. 기존 노트북 작업 시 안전하게 편집하세요. 노트북 구조를 보존하세요; 위에서 아래로의 흐름을 개선하지 않는 한 셀의 순서를 변경하지 마세요. 전체 재작성보다 목표 지향적인 편집을 선호하세요. 원시 JSON을 편집해야 한다면 먼저
references/notebook-structure.md를 검토하세요. -
Validate the result. 결과를 검증하세요. 환경이 허용하면 노트북을 위에서 아래로 실행하세요. 실행이 불가능하면 이를 명시적으로 알리고 로컬에서 어떻게 검증할지 안내하세요. 마지막 점검 체크리스트는
references/quality-checklist.md를 사용하세요.
Templates and helper script
- 템플릿은
assets/experiment-template.ipynb및assets/tutorial-template.ipynb에 있습니다. - 도우미 스크립트는 템플릿을 불러와 제목 셀을 업데이트하고 노트북을 작성합니다.
Script path:
$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI(설치 기본값:$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)
Temp and output conventions
- 중간 파일은
tmp/jupyter-notebook/를 사용하고 완료 후 삭제하세요. - 이 리포지토리에서 작업할 때 최종 산출물은
output/jupyter-notebook/아래에 작성하세요. - 안정적이고 설명적인 파일 이름을 사용하세요 (예:
ablation-temperature.ipynb).
Dependencies (install only when needed)
필요한 경우에만 설치하세요.
종속성 관리는 uv를 권장합니다.
로컬 노트북 실행을 위한 선택적 Python 패키지:
uv pip install jupyterlab ipykernel
번들된 스캐폴드 스크립트는 Python 표준 라이브러리만 사용하므로 추가 종속성이 필요하지 않습니다.
Environment
필수 환경 변수는 없습니다.
Reference map
references/experiment-patterns.md: 실험 구조 및 휴리스틱.references/tutorial-patterns.md: 튜토리얼 구조 및 교육 흐름.references/notebook-structure.md: 노트북 JSON 형태 및 안전한 편집 규칙.references/quality-checklist.md: 최종 검증 체크리스트.
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