[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699DBK0S4D31R33SJ5DJFHK":3,"skill-same:01M699DBK0S4D31R33SJ5DJFHK":121},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":18,"publishedAt":20,"linkOnly":21,"markdownContent":22,"markdownBody":23,"frontMatter":24,"refName":25,"commitSha":26,"skillDirectory":27,"forksCount":28,"repositoryHtmlUrl":29,"repositoryHomepageUrl":30,"ownerHtmlUrl":31,"ownerBlogUrl":32,"ownerDescription":33,"updatedAt":34,"install":35,"resources":48},"01M699DBK0S4D31R33SJ5DJFHK","jupyter-notebook",null,"Usar cuando el usuario solicita crear, estructurar o editar cuadernos Jupyter (`.ipynb`) para experimentos, exploraciones o tutoriales; preferir las plantillas incluidas y ejecutar el script auxiliar `new_notebook.py` para generar un cuaderno inicial limpio.","microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79567,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fes\u002F.agents\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002FSKILL.md",[],[19],"jupyter notebook","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: jupyter-notebook\ndescription: Usar cuando el usuario solicita crear, estructurar o editar cuadernos\n  Jupyter (`.ipynb`) para experimentos, exploraciones o tutoriales; preferir las plantillas\n  incluidas y ejecutar el script auxiliar `new_notebook.py` para generar un cuaderno\n  inicial limpio.\n---\n# Habilidad de Jupyter Notebook\n\nCrea notebooks de Jupyter limpios y reproducibles para dos modos principales:\n\n- Experimentos y análisis exploratorio\n- Tutoriales y guías orientadas a la enseñanza\n\nPrefiere las plantillas incluidas y el script auxiliar para una estructura coherente y menos errores en JSON.\n\n## Cuándo usar\n- Crea un nuevo `.ipynb` notebook desde cero.\n- Convierte notas o scripts informales en un notebook estructurado.\n- Refactoriza un notebook existente para que sea más reproducible y fácil de revisar.\n- Crea experimentos o tutoriales que serán leídos o ejecutados nuevamente por otras personas.\n\n## Árbol de decisiones\n- Si la solicitud es exploratoria, analítica o basada en hipótesis, elige `experiment`.\n- Si la solicitud es instruccional, paso a paso o dirigida a una audiencia específica, elige `tutorial`.\n- Si estás editando un notebook existente, trátalo como una refactorización: conserva la intención y mejora la estructura.\n\n## Ruta de la habilidad (configurar una vez)\n\n```bash\nexport CODEX_HOME=\"${CODEX_HOME:-$HOME\u002F.codex}\"\nexport JUPYTER_NOTEBOOK_CLI=\"$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py\"\n```\n\nLas habilidades a nivel de usuario se instalan en `$CODEX_HOME\u002Fskills` (por defecto: `~\u002F.codex\u002Fskills`).\n\n## Flujo de trabajo\n1. Fija la intención.\nIdentifica el tipo de notebook: `experiment` o `tutorial`.\nRegistra el objetivo, la audiencia y qué significa \"hecho\".\n\n2. Estructura a partir de la plantilla.\nUsa el script auxiliar para evitar redactar manualmente el JSON bruto del notebook.\n\n```bash\nuv run --python 3.12 python \"$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI\" \\\n  --kind experiment \\\n  --title \"Compare prompt variants\" \\\n  --out output\u002Fjupyter-notebook\u002Fcompare-prompt-variants.ipynb\n```\n\n```bash\nuv run --python 3.12 python \"$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI\" \\\n  --kind tutorial \\\n  --title \"Intro to embeddings\" \\\n  --out output\u002Fjupyter-notebook\u002Fintro-to-embeddings.ipynb\n```\n\n3. Rellena el notebook con pasos pequeños y ejecutables.\nMantén cada celda de código enfocada en un solo paso.\nAñade celdas markdown cortas que expliquen el propósito y el resultado esperado.\nEvita salidas grandes y ruidosas cuando un resumen breve funciona.\n\n4. Aplica el patrón adecuado.\nPara experimentos, sigue `references\u002Fexperiment-patterns.md`.\nPara tutoriales, sigue `references\u002Ftutorial-patterns.md`.\n\n5. Edita de forma segura cuando trabajes con notebooks existentes.\nPreserva la estructura del notebook; evita reordenar las celdas a menos que mejore la narrativa de arriba hacia abajo.\nPrefiere ediciones específicas en lugar de reescrituras completas.\nSi debes editar el JSON bruto, revisa primero `references\u002Fnotebook-structure.md`.\n\n6. Valida el resultado.\nEjecuta el notebook de arriba a abajo cuando el entorno lo permita.\nSi la ejecución no es posible, indícalo explícitamente y explica cómo validar localmente.\nUsa la lista de verificación final en `references\u002Fquality-checklist.md`.\n\n## Plantillas y script auxiliar\n- Las plantillas se encuentran en `assets\u002Fexperiment-template.ipynb` y `assets\u002Ftutorial-template.ipynb`.\n- El script auxiliar carga una plantilla, actualiza la celda de título y escribe un notebook.\n\nRuta del script:\n- `$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI` (instalado por defecto: `$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py`)\n\n## Convenciones de archivos temporales y de salida\n- Usa `tmp\u002Fjupyter-notebook\u002F` para archivos intermedios; elimínalos cuando termines.\n- Escribe los artefactos finales en `output\u002Fjupyter-notebook\u002F` cuando trabajes en este repositorio.\n- Usa nombres de archivo estables y descriptivos (por ejemplo, `ablation-temperature.ipynb`).\n\n## Dependencias (instala solo cuando sea necesario)\nPrefiere `uv` para la gestión de dependencias.\n\nPaquetes opcionales de Python para la ejecución local del notebook:\n\n```bash\nuv pip install jupyterlab ipykernel\n```\n\nEl script de scaffolding incluido utiliza solo la biblioteca estándar de Python y no requiere dependencias adicionales.\n\n## Entorno\nNo se requieren variables de entorno.\n\n## Mapa de referencia\n- `references\u002Fexperiment-patterns.md`: estructura del experimento y heurísticas.\n- `references\u002Ftutorial-patterns.md`: estructura del tutorial y flujo de enseñanza.\n- `references\u002Fnotebook-structure.md`: forma del JSON del notebook y reglas para editar de forma segura.\n- `references\u002Fquality-checklist.md`: lista de verificación final de validación.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\nDescargo de responsabilidad:\nEste documento ha sido traducido usando el servicio de traducción por IA [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator). Si bien nos esforzamos por la exactitud, tenga en cuenta que las traducciones automatizadas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por un traductor humano. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Habilidad de Jupyter Notebook\n\nCrea notebooks de Jupyter limpios y reproducibles para dos modos principales:\n\n- Experimentos y análisis exploratorio\n- Tutoriales y guías orientadas a la enseñanza\n\nPrefiere las plantillas incluidas y el script auxiliar para una estructura coherente y menos errores en JSON.\n\n## Cuándo usar\n- Crea un nuevo `.ipynb` notebook desde cero.\n- Convierte notas o scripts informales en un notebook estructurado.\n- Refactoriza un notebook existente para que sea más reproducible y fácil de revisar.\n- Crea experimentos o tutoriales que serán leídos o ejecutados nuevamente por otras personas.\n\n## Árbol de decisiones\n- Si la solicitud es exploratoria, analítica o basada en hipótesis, elige `experiment`.\n- Si la solicitud es instruccional, paso a paso o dirigida a una audiencia específica, elige `tutorial`.\n- Si estás editando un notebook existente, trátalo como una refactorización: conserva la intención y mejora la estructura.\n\n## Ruta de la habilidad (configurar una vez)\n\n```bash\nexport CODEX_HOME=\"${CODEX_HOME:-$HOME\u002F.codex}\"\nexport JUPYTER_NOTEBOOK_CLI=\"$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py\"\n```\n\nLas habilidades a nivel de usuario se instalan en `$CODEX_HOME\u002Fskills` (por defecto: `~\u002F.codex\u002Fskills`).\n\n## Flujo de trabajo\n1. 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