# Jupyter Notebook

Creates and edits Jupyter notebooks from templates for experiments and tutorials.

- Repository: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners (78611 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-31
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -g -a gemini-cli -y`

## Description

Usa quando l'utente chiede di creare, strutturare o modificare notebook Jupyter (`.ipynb`) per esperimenti, esplorazioni o tutorial; privilegia i modelli inclusi ed esegui lo script di supporto `new_notebook.py` per generare un notebook di partenza pulito.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Competenze Jupyter Notebook

Crea notebook Jupyter puliti e riproducibili per due modalità principali:

- Esperimenti e analisi esplorativa
- Tutorial e percorsi didattici

Preferisci i template inclusi e lo script di supporto per una struttura coerente e meno errori nel JSON.

## Quando usare
- Crea un nuovo notebook `.ipynb` da zero.
- Converti appunti grezzi o script in un notebook strutturato.
- Refattorizza un notebook esistente per renderlo più riproducibile e facile da scorrere.
- Crea esperimenti o tutorial che saranno letti o rieseguiti da altre persone.

## Albero decisionale
- Se la richiesta è esplorativa, analitica o guidata da ipotesi, scegli `experiment`.
- Se la richiesta è istruttiva, passo-passo o specifica per un pubblico, scegli `tutorial`.
- Se stai modificando un notebook esistente, trattalo come una refattorizzazione: preserva l'intento e migliora la struttura.

## Percorso di competenza (impostalo una volta)

```bash
export CODEX_HOME="${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}"
export JUPYTER_NOTEBOOK_CLI="$CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py"
```

Le skill a livello utente si installano sotto `$CODEX_HOME/skills` (default: `~/.codex/skills`).

## Flusso di lavoro
1. Definisci l'intento.
Identifica il tipo di notebook: `experiment` o `tutorial`.
Registra l'obiettivo, il pubblico e cosa significa 'fatto'.

2. Crea la struttura a partire dal template.
Usa lo script di supporto per evitare di scrivere manualmente il JSON grezzo del notebook.

```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
```

The rest: https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners/blob/HEAD/translations/it/.agents/skills/jupyter-notebook/SKILL.md