Official agent skill

Jupyter Notebook

by microsoft in microsoft/ai-agents-for-beginners

À utiliser lorsque l'utilisateur demande de créer, structurer ou modifier des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels ; privilégiez les modèles fournis et exécutez…

OfficialMITAuto-check passedData & Analytics

Install Jupyter Notebook

skills CLI
$ npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install microsoft/ai-agents-for-beginners jupyter-notebook --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/translations/fr/.agents/skills/jupyter-notebook .claude/skills/jupyter-notebook && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
jupyter-notebook
GitHub stars
77k
Token cost
~1.4k tokens
SKILL.md length
588 words
Files
7 (incl. references, assets)
Skills in repo
123
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

À utiliser lorsque l'utilisateur demande de créer, structurer ou modifier des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels ; privilégiez les modèles fournis et exécutez…

  • Tasks that involve Jupyter notebooks
  • SKILL.md covers Quand l'utiliser, Arbre décisionnel, Chemin de compétence (à… and Flux de travail, plus 5 more sections
  • Calls uv

What it does

Jupyter Notebook is an agent skill from microsoft/ai-agents-for-beginners, published by the product's own GitHub organization. À utiliser lorsque l'utilisateur demande de créer, structurer ou modifier des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels ; privilégiez les modèles fournis et exécutez le script d'aide newnotebook.py pour générer un notebook de départ propre.

Its SKILL.md is about 1.4k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 8 other files, including reference files and assets (for example `references/experiment-patterns.md`, `references/notebook-structure.md` and `references/quality-checklist.md`).

It sits in Data & Analytics, covering Jupyter notebooks. It works with Jupyter. The repository describes itself as: 18 Lessons to Get Started Building AI Agents. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Jupyter notebooks

Example prompts

  • “/jupyter-notebook”

Requirements

  • Python 3

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 25b7985. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Shell commands in SKILL.md call:

    • uv

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    Links to these hosts (documentation or services it may open):

    • github.com

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Jupyter Notebook loads about 1.4k tokens when it runs, and up to ~3k if it reads all its reference files. Until then it costs about 74 tokens; SKILL.md has 588 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~74
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~1.4k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~3k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from microsoft/ai-agents-for-beginners at commit 25b7985, republished under its MIT licence (© microsoft). 588 words, ~1,423 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/jupyter-notebook/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 6 other files; get the full folder from GitHub.
name
jupyter-notebook
description
À utiliser lorsque l'utilisateur demande de créer, structurer ou modifier des notebooks Jupyter (`.ipynb`) pour des expériences, explorations ou tutoriels ; privilégiez les modèles fournis et exécutez le script d'aide `new_notebook.py` pour générer un notebook de départ propre.

Compétence Jupyter Notebook

Créez des notebooks Jupyter propres et reproductibles pour deux modes principaux :

  • Expériences et analyse exploratoire
  • Tutoriels et parcours guidés à visée pédagogique

Privilégiez les modèles fournis et le script d'assistance pour une structure cohérente et moins d'erreurs JSON.

Quand l'utiliser

  • Créez un nouveau notebook .ipynb à partir de zéro.
  • Convertissez des notes ou des scripts bruts en un notebook structuré.
  • Refactorez un notebook existant pour le rendre plus reproductible et plus facile à parcourir.
  • Réalisez des expériences ou des tutoriels destinés à être lus ou réexécutés par d'autres personnes.

Arbre décisionnel

  • Si la demande est exploratoire, analytique ou guidée par des hypothèses, choisissez experiment.
  • Si la demande est didactique, étape par étape ou ciblée sur un public spécifique, choisissez tutorial.
  • Si vous modifiez un notebook existant, considérez cela comme une refonte : préservez l'intention et améliorez la structure.

Chemin de compétence (à définir une fois)

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

Les skills au niveau utilisateur s'installent sous $CODEX_HOME/skills (par défaut : ~/.codex/skills).

Flux de travail

  1. Verrouillez l'intention. Identifiez le type de notebook : experiment ou tutorial. Consignez l'objectif, le public et à quoi ressemble "terminé".

  2. Générez la structure à partir du modèle. Utilisez le script d'aide pour éviter d'éditer manuellement le JSON brut du notebook.

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
  1. Remplissez le notebook avec de petites étapes exécutables. Veillez à ce que chaque cellule de code soit axée sur une seule étape. Ajoutez de courtes cellules Markdown qui expliquent l'objectif et le résultat attendu. Évitez les sorties volumineuses et bruyantes lorsqu'un bref résumé suffit.

  2. Appliquez le bon modèle. Pour les expériences, suivez references/experiment-patterns.md. Pour les tutoriels, suivez references/tutorial-patterns.md.

  3. Modifiez en toute sécurité lorsque vous travaillez sur des notebooks existants. Préservez la structure du notebook ; évitez de réordonner les cellules sauf si cela améliore la progression de haut en bas. Privilégiez les modifications ciblées plutôt que les réécritures complètes. Si vous devez modifier le JSON brut, consultez d'abord references/notebook-structure.md.

  4. Validez le résultat. Exécutez le notebook de haut en bas lorsque l'environnement le permet. Si l'exécution n'est pas possible, indiquez-le explicitement et précisez comment valider localement. Utilisez la liste de contrôle finale dans references/quality-checklist.md.

Show full SKILL.md (248 more words)Show less

Modèles et script d'assistance

  • Les modèles se trouvent dans assets/experiment-template.ipynb et assets/tutorial-template.ipynb.
  • Le script d'assistance charge un modèle, met à jour la cellule de titre et écrit un notebook.

Chemin du script:

  • $JUPYTER_NOTEBOOK_CLI (installé par défaut : $CODEX_HOME/skills/jupyter-notebook/scripts/new_notebook.py)

Conventions pour les fichiers temporaires et de sortie

  • Utilisez tmp/jupyter-notebook/ pour les fichiers intermédiaires ; supprimez-les une fois terminé.
  • Placez les artefacts finaux sous output/jupyter-notebook/ lorsque vous travaillez dans ce dépôt.
  • Utilisez des noms de fichiers stables et descriptifs (par exemple, ablation-temperature.ipynb).

Dépendances (installer uniquement si nécessaire)

Privilégiez uv pour la gestion des dépendances.

Packages Python optionnels pour l'exécution locale du notebook:

bash
uv pip install jupyterlab ipykernel

Le script d'échafaudage inclus n'utilise que la bibliothèque standard Python et ne nécessite pas de dépendances supplémentaires.

Environnement

Aucune variable d'environnement requise.

Carte de référence

  • references/experiment-patterns.md: structure et heuristiques pour les expériences.
  • references/tutorial-patterns.md: structure des tutoriels et déroulement pédagogique.
  • references/notebook-structure.md: forme du JSON du notebook et règles d'édition sécurisées.
  • references/quality-checklist.md: liste de contrôle finale de validation.

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->

Avis de non-responsabilité : Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant foi. Pour les informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction professionnelle réalisée par un humain. Nous déclinons toute responsabilité en cas de malentendus ou d'interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->

© microsoft, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 6 other files (references, assets) in translations/fr/.agents/skills/jupyter-notebook of microsoft/ai-agents-for-beginners.

  • SKILL.md
  • assets/experiment-template.ipynb
  • assets/tutorial-template.ipynb
  • references/experiment-patterns.md
  • references/notebook-structure.md
  • references/quality-checklist.md
  • references/tutorial-patterns.md

Open the folder on GitHubat commit 25b7985

Compare with similar skills

Jupyter Notebook next to the 5 skills that share the most tags, products or categories with it. Stars are the repository's; “used in” counts other GitHub owners with a copy.

Jupyter Notebook compared with similar skills
SkillStarsUsed inTokensAuto-checkLicenceRepo updated
Jupyter Notebook this skillmicrosoft/ai-agents-for-beginners77k—~1.4kAutomated safety check: PassMIT
Notebook For ExperimentJetBrains/intellij-community21k—~4.4kAutomated safety check: WarnCustom licence
Jupyter To Marimoericmjl/llamabot1832 repos~475Automated safety check: PassNone
Nbreviewawdeorio/dotfiles102—~2.2kAutomated safety check: PassNone
Save Research Notebooknapjon/krisk117—~702Automated safety check: PassBSD-3-Clause
Doc Releasemindspore-ai/docs167—~4.8kAutomated safety check: PassApache-2.0

Similar skills

  • Notebook For Experiment

    JetBrains/intellij-community

    Official

    Create reproducible Jupyter notebooks for performance experiments.

    21k GitHub stars~4.4k tokensUpdated today
    Data & AnalyticsAuto-check: warnings
  • Jupyter To Marimo

    ericmjl/llamabot

    Convert a Jupyter notebook (.ipynb) to a marimo notebook (.py).

    183 GitHub starsUsed in 2 repos~475 tokens
    Data & AnalyticsAuto-check passed
  • Nbreview

    awdeorio/dotfiles

    This skill should be used when the user asks to "review this notebook", "nbreview", "check my notebook", or otherwise requests a Jupyter notebook review.

    102 GitHub stars~2.2k tokensUpdated 2 days ago
    Data & AnalyticsAuto-check passed
  • Convert a completed data-analysis conversation into evidence-backed, reproducible living research through the Krisk MCP server.

    117 GitHub stars~702 tokensUpdated 8 days ago
    Data & AnalyticsAuto-check passed
  • Doc Release

    mindspore-ai/docs

    MindSpore 文档发布新分支时,链接更替与组件清洗技能,用于清理组件和替换链接. An agent skill from mindspore-ai/docs.

    167 GitHub stars~4.8k tokensUpdated 10 days ago
    Data & AnalyticsAuto-check passed
  • Openai Jupyter Notebook

    trailofbits/skills-curated

    Official

    A skill your agent uses when the user asks to create, scaffold, or edit Jupyter notebooks (.ipynb) for experiments, explorations, or tutorials; prefer the bundled templates and run the helper script…

    513 GitHub stars~1k tokensUpdated 2 mo ago
    Data & AnalyticsAuto-check: notes

More from microsoft/ai-agents-for-beginners

All 123 skills in this repo
  • Jupyter Notebook

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    A skill your agent uses when the user asks to create, scaffold, or edit Jupyter notebooks (.ipynb) for experiments, explorations, or tutorials; prefer the bundled templates and run the helper script…

    77k GitHub starsUsed in 8 repos~1k tokens
    Auto-check passed
  • Azure Openai To Responses

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    Migrate Python apps from Azure OpenAI Chat Completions to the Responses API.

    77k GitHub stars~6k tokensUpdated 20 days ago
    Auto-check: notes
  • Azure Openai To Responses

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    Shift Python apps dem from Azure OpenAI Chat Completions go Responses API.

    77k GitHub stars~6k tokensUpdated 20 days ago
    Auto-check: notes
  • Jupyter Notebook

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    Kasuta, kui kasutaja palub luua, üles ehitada või redigeerida Jupyteri märkmikke (.ipynb) katsetuste, uurimiste või juhendite jaoks; eelista kaasasolevaid malle ja käivita abiskript newnotebook.py…

    77k GitHub stars~1.2k tokensUpdated 20 days ago
    Auto-check passed
  • Jupyter Notebook

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    Käytetään, kun käyttäjä pyytää luomaan, alustamaan tai muokkaamaan Jupyter-muistikirjoja (.ipynb) kokeita, tutkimuksia tai opetusohjelmia varten; käytä mieluummin mukana olevia mallipohjia ja…

    77k GitHub stars~1.3k tokensUpdated 20 days ago
    Auto-check passed
  • Jupyter Notebook

    microsoft/ai-agents-for-beginners

    Official

    उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता प्रयोगों, खोजों, या ट्यूटोरियल्स के लिए Jupyter नोटबुक (.ipynb) बनाने, स्कैफोल्ड करने, या संपादित करने के लिए कहे; पैकेज किए गए टेम्पलेट्स को प्राथमिकता दें और एक साफ…

    77k GitHub stars~1.3k tokensUpdated 20 days ago
    Auto-check passed

Works with

Questions about Jupyter Notebook

What does Jupyter Notebook do?

À utiliser lorsque l'utilisateur demande de créer, structurer ou modifier des notebooks Jupyter (.ipynb) pour des expériences, explorations ou tutoriels ; privilégiez les modèles fournis et exécutez…. Jupyter Notebook is an agent skill from microsoft/ai-agents-for-beginners, published by the product's own GitHub organization.py pour générer un notebook de départ propre.

When should I use Jupyter Notebook?

Jupyter Notebook fits situations like: tasks that involve Jupyter notebooks.

How do I install Jupyter Notebook in Claude Code?

Run `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -a claude-code`. Or copy the skill folder (translations/fr/.agents/skills/jupyter-notebook in microsoft/ai-agents-for-beginners) into .claude/skills/jupyter-notebook in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Jupyter Notebook in Codex?

Run `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -a codex`. Or copy the skill folder (translations/fr/.agents/skills/jupyter-notebook in microsoft/ai-agents-for-beginners) into .agents/skills/jupyter-notebook in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Jupyter Notebook in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add microsoft/ai-agents-for-beginners --skill jupyter-notebook -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/jupyter-notebook, .gemini/skills/jupyter-notebook, .github/skills/jupyter-notebook and .opencode/skills/jupyter-notebook in your project.

What does Jupyter Notebook need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Jupyter Notebook needs the command-line tools its instructions call (uv). Our summary lists: Python 3.

Does Jupyter Notebook access the network?

SKILL.md names 1 domain. As links in the text: github.com. This is read from the text; nothing was executed.

Is Jupyter Notebook safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Jupyter Notebook use?

Jupyter Notebook is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Jupyter Notebook use?

About 1.4k tokens (SKILL.md is roughly 5.7k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 1.6k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Jupyter Notebook?

Skills that share tags, products or a category with Jupyter Notebook: Notebook For Experiment (JetBrains/intellij-community, 21k stars), Jupyter To Marimo (ericmjl/llamabot, 183 stars), Nbreview (awdeorio/dotfiles, 102 stars) and Save Research Notebook (napjon/krisk, 117 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Jupyter Notebook?

microsoft (a GitHub organization, an official publisher) maintains it in microsoft/ai-agents-for-beginners, which has 76,686 GitHub stars. The repository holds 123 skills in this directory. The repository was last updated on September 19, 2026.

Source: microsoft/ai-agents-for-beginners on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.