# 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

Bruges når brugeren beder om at oprette, opsætte eller redigere Jupyter-notebooks (`.ipynb`) til eksperimenter, udforskninger eller vejledninger; foretræk de medfølgende skabeloner og kør hjælpeskriptet `new_notebook.py` for at generere en ren start-notebook.

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

# Jupyter Notebook-færdighed

Opret rene, reproducerbare Jupyter-notebooks til to primære tilstande:

- Eksperimenter og eksplorativ analyse
- Vejledninger og undervisningsorienterede gennemgange

Brug helst de medfølgende skabeloner og hjælpeprogrammet for konsistent struktur og færre JSON-fejl.

## Hvornår man skal bruge det
- Opret en ny `.ipynb`-notebook fra bunden.
- Konverter grove noter eller scripts til en struktureret notebook.
- Refaktorér en eksisterende notebook for at gøre den mere reproducerbar og let at overskue.
- Byg eksperimenter eller vejledninger, der vil blive læst eller genkørt af andre.

## Beslutningstræ
- Hvis anmodningen er eksplorativ, analytisk eller hypotesedrevet, vælg `experiment`.
- Hvis anmodningen er instruktionsbaseret, trin-for-trin eller målgruppe-specifik, vælg `tutorial`.
- Hvis du redigerer en eksisterende notebook, behandl det som en refaktorering: bevar hensigten og forbedr strukturen.

## Færdighedsvej (opsæt én gang)

```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`).

## Arbejdsgang
1. Fastlæg intentionen.
Identify the notebook kind: `experiment` or `tutorial`.
Capture the objective, audience, and what "done" looks like.

2. Scaffold fra skabelonen.
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
```

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