[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M699RXEMZM89DQR4WWRNEFW4":3,"skill-same:01M699RXEMZM89DQR4WWRNEFW4":76},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":6,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":7,"ownerLogin":8,"ownerAvatarUrl":9,"ownerAccountNo":10,"ownerDisplayName":11,"repositoryNo":12,"starsCount":13,"licenseSpdxId":14,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":15,"categories":16,"keywords":17,"publishedAt":19,"linkOnly":20,"markdownContent":21,"markdownBody":22,"frontMatter":23,"refName":24,"commitSha":25,"skillDirectory":26,"forksCount":27,"repositoryHtmlUrl":28,"repositoryHomepageUrl":29,"ownerHtmlUrl":30,"ownerBlogUrl":31,"ownerDescription":32,"updatedAt":33,"install":34,"resources":47},"01M699RXEMZM89DQR4WWRNEFW4","jupyter-notebook",null,"microsoft\u002Fai-agents-for-beginners","microsoft","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6154722?v=4","01M698VYDXZ6JW5WH3CRV650R8","Microsoft","01M6998ZK2275KMJE6Y5SEA2X2",79423,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmicrosoft\u002Fai-agents-for-beginners\u002Fblob\u002Fmain\u002Ftranslations\u002Fpt-BR\u002F.agents\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002FSKILL.md",[],[18],"jupyter notebook","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: jupyter-notebook\n---\n# Habilidade de Jupyter Notebook\n\nCrie notebooks Jupyter limpos e reprodutíveis para dois modos principais:\n\n- Experimentos e análise exploratória\n- Tutoriais e guias voltados ao ensino\n\nPrefira os modelos fornecidos e o script auxiliar para estrutura consistente e menos erros no JSON.\n\n## Quando usar\n- Crie um novo notebook `.ipynb` do zero.\n- Converta anotações ou scripts brutos em um notebook estruturado.\n- Refatore um notebook existente para torná-lo mais reprodutível e fácil de ler rapidamente.\n- Crie experimentos ou tutoriais que serão lidos ou executados novamente por outras pessoas.\n\n## Árvore de decisão\n- Se a solicitação for exploratória, analítica ou orientada por hipótese, escolha `experiment`.\n- Se a solicitação for instrucional, passo a passo ou direcionada a um público específico, escolha `tutorial`.\n- Ao editar um notebook existente, trate-o como uma refatoração: preserve a intenção e melhore a estrutura.\n\n## Caminho de habilidade (definir uma vez)\n\n```bash\nexport CODEX_HOME=\"${CODEX_HOME:-$HOME\u002F.codex}\"\nexport JUPYTER_NOTEBOOK_CLI=\"$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py\"\n```\n\nAs skills no escopo do usuário são instaladas em `$CODEX_HOME\u002Fskills` (padrão: `~\u002F.codex\u002Fskills`).\n\n## Fluxo de trabalho\n1. Defina a intenção.\nIdentifique o tipo de notebook: `experiment` ou `tutorial`.\nRegistre o objetivo, o público e o que significa 'concluído'.\n\n2. Estruture a partir do modelo.\nUse o script auxiliar para evitar escrever manualmente o JSON bruto do 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. Preencha o notebook com etapas pequenas e executáveis.\nMantenha cada célula de código focada em um passo.\nAdicione células markdown curtas que expliquem o propósito e o resultado esperado.\nEvite saídas grandes e ruidosas quando um resumo breve resolve.\n\n4. Aplique o padrão correto.\nPara experimentos, siga `references\u002Fexperiment-patterns.md`.\nPara tutoriais, siga `references\u002Ftutorial-patterns.md`.\n\n5. Edite com segurança ao trabalhar com notebooks existentes.\nPreserve a estrutura do notebook; evite reordenar células, a menos que isso melhore a narrativa de cima para baixo.\nPrefira edições direcionadas a reescritas completas.\nSe for necessário editar o JSON bruto, revise `references\u002Fnotebook-structure.md` primeiro.\n\n6. Valide o resultado.\nExecute o notebook de cima para baixo quando o ambiente permitir.\nSe a execução não for possível, informe isso explicitamente e explique como validar localmente.\nUse a lista de verificação da passagem final em `references\u002Fquality-checklist.md`.\n\n## Modelos e script auxiliar\n- Os modelos ficam em `assets\u002Fexperiment-template.ipynb` e `assets\u002Ftutorial-template.ipynb`.\n- O script auxiliar carrega um modelo, atualiza a célula de título e grava um notebook.\n\nCaminho do script:\n- `$JUPYTER_NOTEBOOK_CLI` (instalado por padrão: `$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py`)\n\n## Convenções de arquivos temporários e de saída\n- Use `tmp\u002Fjupyter-notebook\u002F` para arquivos intermediários; exclua quando terminar.\n- Grave artefatos finais em `output\u002Fjupyter-notebook\u002F` ao trabalhar neste repositório.\n- Use nomes de arquivo estáveis e descritivos (por exemplo, `ablation-temperature.ipynb`).\n\n## Dependências (instale apenas quando necessário)\nPrefira `uv` para gerenciamento de dependências.\n\nPacotes Python opcionais para execução local de notebooks:\n\n```bash\nuv pip install jupyterlab ipykernel\n```\n\nO script de scaffold fornecido usa apenas a biblioteca padrão do Python e não requer dependências extras.\n\n## Ambiente\nNenhuma variável de ambiente obrigatória.\n\n## Mapa de referências\n- `references\u002Fexperiment-patterns.md`: estrutura de experimento e heurísticas.\n- `references\u002Ftutorial-patterns.md`: estrutura de tutorial e fluxo de ensino.\n- `references\u002Fnotebook-structure.md`: formato do JSON do notebook e regras para edição segura.\n- `references\u002Fquality-checklist.md`: lista de verificação final de validação.\n\n---\n\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->\nIsenção de responsabilidade:\nEste documento foi traduzido usando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAzure\u002Fco-op-translator). Embora nos esforcemos para alcançar precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por tradutores humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução.\n\u003C!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->","# Habilidade de Jupyter Notebook\n\nCrie notebooks Jupyter limpos e reprodutíveis para dois modos principais:\n\n- Experimentos e análise exploratória\n- Tutoriais e guias voltados ao ensino\n\nPrefira os modelos fornecidos e o script auxiliar para estrutura consistente e menos erros no JSON.\n\n## Quando usar\n- Crie um novo notebook `.ipynb` do zero.\n- Converta anotações ou scripts brutos em um notebook estruturado.\n- Refatore um notebook existente para torná-lo mais reprodutível e fácil de ler rapidamente.\n- Crie experimentos ou tutoriais que serão lidos ou executados novamente por outras pessoas.\n\n## Árvore de decisão\n- Se a solicitação for exploratória, analítica ou orientada por hipótese, escolha `experiment`.\n- Se a solicitação for instrucional, passo a passo ou direcionada a um público específico, escolha `tutorial`.\n- Ao editar um notebook existente, trate-o como uma refatoração: preserve a intenção e melhore a estrutura.\n\n## Caminho de habilidade (definir uma vez)\n\n```bash\nexport CODEX_HOME=\"${CODEX_HOME:-$HOME\u002F.codex}\"\nexport JUPYTER_NOTEBOOK_CLI=\"$CODEX_HOME\u002Fskills\u002Fjupyter-notebook\u002Fscripts\u002Fnew_notebook.py\"\n```\n\nAs skills no escopo do usuário são instaladas em `$CODEX_HOME\u002Fskills` (padrão: `~\u002F.codex\u002Fskills`).\n\n## Fluxo de trabalho\n1. 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