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 .ipynb 노트북을 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

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. 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

3. 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.

4. Apply the right pattern. 실험의 경우 references/experiment-patterns.md를 따르세요. 튜토리얼의 경우 references/tutorial-patterns.md를 따르세요.

5. 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.