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Jupyter 笔记本工作流助手

用模板和脚本创建、重构并验证可复现的 Jupyter 笔记本。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
49/ 100 五分制 2.5 / 5
信任安全15 / 25 · 3.0/5

脚本仅读取模板并写入用户指定输出路径,默认拒绝覆盖且无网络、凭据或外部服务操作,具备一定权限约束与回滚保护;但未说明笔记本内容的数据流、敏感数据处理、依赖安全或完整来源归属,因此扣分。

可靠稳定8 / 20 · 2.0/5

脚本使用标准库,包含参数校验、模板存在性检查、JSON 形状检查和覆盖保护,静态看主路径合理;但提供材料未包含模板文件、测试套件或 CI,且无法静态确认完整安装路径和运行结果,因此受静态上限与不确定性扣分。

适用触发9 / 15 · 3.0/5

明确覆盖实验、教程、新建、转换和重构场景,并提供 experiment/tutorial 决策树;但非适用范围、触发排除条件和边界不足,中文内容与中国大陆环境适配未说明,uv/Jupyter 依赖可能影响部分执行场景,因此扣分。

规范维护7 / 15 · 2.3/5

文档按触发条件、工作流、参考资料、脚本和输出约定分层,命名和参数较稳定;但许可证元数据未知,版本、变更记录、维护责任和更新路径不清晰,且仓库 README 标示已弃用,因此扣分。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

目标输出是结构化、可复用的 ipynb,脚本可生成带标题的模板并减少 JSON 手工错误,核心脚手架价值明确;但模板文件未在证据中提供,内容填充仍需人工完成,且没有可验证的代表性成品或执行结果,因此按静态上限保守扣分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

脚本和规则均可审计,错误条件和输出行为有明确源码依据;但没有测试、CI、第三方执行证据或交叉来源,结论只能依赖单一静态材料,因此未给满分。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 49f948faa925
使用前请注意
  • 本评估仅基于所提供文件,未执行脚本或笔记本;模板、图标和许可证文件未出现在证据中,无法确认安装包完整性。
  • 仓库 README 声明仓库已弃用;使用前应确认当前维护入口和兼容的 Codex 版本。
  • 技能允许生成或编辑可能包含敏感数据的笔记本,但未提供数据脱敏、执行隔离或输出清理指引。
查看完整评分方法 →

它能做什么 & 适用场景

该技能面向实验、探索性分析和教学教程场景,帮助创建结构清晰、可复现的 `.ipynb` 文件。它根据任务意图选择 experiment 或 tutorial 模式,并优先使用内置模板和 `new_notebook.py` 脚本生成起始文件。技能也覆盖现有笔记本的结构化重构、逐单元编排和结果验证。仓库已弃用,当前技能与插件示例应参考 OpenAI Plugins repository。

识别笔记本属于实验、教程或现有笔记本重构;调用 $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py,从 assets/experiment-template.ipynbassets/tutorial-template.ipynb 生成笔记本;更新标题并写入指定输出路径;指导编写小型可运行代码单元、说明性 Markdown 单元和简洁输出;在条件允许时从头运行并按质量清单验证。

  1. 数据分析人员需要从零创建一个假设驱动的实验笔记本时,使用 experiment 模式生成一致的结构。
  2. 研究人员需要比较提示词变体或记录探索过程时,用模板快速建立可重跑的实验文件。
  3. 教学作者准备面向特定受众的分步教程时,使用 tutorial 模式组织代码和解释。
  4. 开发者需要把脚本或零散笔记整理成可读、可复现的笔记本时,按重构流程保留原意并改善结构。

优缺点一览

优点
  • 提供实验和教程两类明确工作流。
  • 使用模板和标准库脚本减少手写 notebook JSON 的错误。
  • 包含现有笔记本重构、运行验证和质量检查指引。
  • 规定临时文件与最终输出目录,便于保持项目整洁。
局限
  • 仓库 README 明确标注已弃用。
  • 源材料未提供测试套件、支持平台矩阵或实际执行结果。
  • 执行笔记本时可能需要额外安装 `jupyterlab` 和 `ipykernel`。
  • 该技能只覆盖 Jupyter 笔记本工作流,不提供特定分析领域、数据源或模型能力。

如何安装

该技能位于 skills/.curated/jupyter-notebook/。README 说明,精选技能可在 Codex 中运行:$skill-installer jupyter-notebook。安装后重启 Codex 以加载技能。仓库 README 未提供单独许可证信息;单个技能的许可证应查看其目录中的 LICENSE.txt,但本源材料未说明该文件内容。

如何使用

先明确目标、受众和完成标准,再选择 experimenttutorial。例如请求:“Create a tutorial notebook titled Intro to embeddings.” 生成时可运行:uv run --python 3.12 python "$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI" --kind tutorial --title "Intro to embeddings" --out output/jupyter-notebook/intro-to-embeddings.ipynb,其中 $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI 默认指向 $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py

常见问题

运行生成脚本必须安装 JupyterLab 吗?
不必须。脚手架脚本只使用 Python 标准库;如果要在本地执行笔记本,源材料建议按需安装 `jupyterlab` 和 `ipykernel`。
技能会自动运行生成的笔记本吗?
仅在环境允许时运行;如果无法执行,应明确说明,并提供本地验证方式。
最终文件应放在哪里?
在该仓库中,建议放在 `output/jupyter-notebook/`,临时文件放在 `tmp/jupyter-notebook/`。
如何确认许可证?
README 说单个技能的许可证位于技能目录的 `LICENSE.txt`,但提供的源材料没有给出具体许可证。

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