# 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

استخدمه عندما يطلب المستخدم إنشاء أو تهيئة أو تعديل دفاتر Jupyter (`.ipynb`) للتجارب أو الاستكشافات أو الدروس التعليمية؛ فضّل القوالب المضمّنة وقم بتشغيل سكربت المساعدة `new_notebook.py` لتوليد دفتر بدءٍ نظيف

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

# مهارة Jupyter Notebook

أنشئ دفاتر Jupyter نظيفة وقابلة للتكرار لوضعين أساسيين:

- التجارب والتحليل الاستكشافي
- الدروس والشروحات التعليمية

فضل استخدام القوالب المضمنة والبرنامج النصي المساعد للحصول على هيكل متسق وتقليل أخطاء JSON.

## متى تُستخدم
- أنشئ دفترًا جديدًا `.ipynb` من الصفر.
- حوّل ملاحظات أولية أو سكربتات إلى دفتر منظم.
- أعد هيكلة دفتر موجود ليصبح أكثر قابلية للتكرار وسهولة التصفح.
- بِناء تجارب أو دورات سيتم قراءتها أو إعادة تشغيلها من قبل أشخاص آخرين.

## شجرة القرار
- إذا كان الطلب استكشافيًا أو تحليليًا أو قائمًا على فرضية، اختر `experiment`.
- إذا كان الطلب تعليميًا أو خطوة بخطوة أو مخصصًا لجمهور معين، اختر `tutorial`.
- عند تحرير دفتر قائم، اعتبر ذلك إعادة هيكلة: حافظ على الهدف وحسّن البنية.

## مسار المهارة (يُضبط مرة واحدة)

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

يتم تثبيت المهارات على مستوى المستخدم تحت `$CODEX_HOME/skills` (الافتراضي: `~/.codex/skills`).

## سير العمل
1. ثبت النية.
Identify the notebook kind: `experiment` or `tutorial`.
سجّل الهدف والجمهور وما الذي يبدو عليه "الانتهاء".

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. املأ الدفتر بخطوات صغيرة قابلة للتشغيل.
حافظ على تركيز كل خلية كود على خطوة واحدة.
أضف خلايا Markdown قصيرة تشرح الهدف والنتيجة المتوقعة.
تجنب المخرجات الكبيرة والمزعجة عندما يكفي ملخص قصير.

4. طبق النمط المناسب.
بالنسبة للتجارب، اتبع `references/experiment-patterns.md`.
بالنسبة للدروس، اتبع `references/tutorial-patterns.md`.

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