「notebook」の検索結果

Verify and test Jupyter notebooks with iterative fixing. Arguments: [target] [--quick] [--fix] [--python-only] [--dotnet-only]

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Build or improve Jupyter notebooks iteratively with quality scoring. Arguments: <new|improve|fix> <path> [--topic] [--domain] [--level] [--quality] [--max-iter]

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Search the Canvas Notebook workspace with qmd. Use when the user asks to find files, search workspace content, or locate related notes/documents. Default to mode=search (BM25), use vsearch (vector) only as fallback, avoid query (hybrid) by default as it is expensive. Triggers: find files, search workspace, locate notes, Finde, suche, workspace search, content search, qmd.

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Create, edit, review, preview, and export polished Marp Markdown slide decks in Canvas Notebook. Use when the user wants Markdown-native presentations, `.marp.md` or `.slides.md` files, version-controlled decks, Marp PDF/image/PPTX/HTML export, speaker notes, dashboard-style slides, data cards, or better looking decks that should remain close to plain text.

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Publish a new Canvas Notebook release. Use this skill whenever the user asks to bump a version, prepare release notes, update CHANGELOG.md, create or push a git tag, publish a GitHub Release, deploy, or automate the release workflow. This skill covers the full release sequence for this repository: inspect commits/tags, push completed product-code commits first when authorized, confirm the pushed code has built on GitHub, choose the next calendar version, update package and CLI versions, update the changelog, run the required local build, commit, push the release commit, wait for the remote Build and Push worker on the pushed branch, tag, push the tag, and publish the release.

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Create and edit editable Excalidraw diagrams in Canvas Notebook through the Scene-Service tools. Use for diagrams, flows, sketches, architecture maps, visual explanations, or requested .excalidraw documents.

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Use when the user wants to configure, authenticate, or use Google NotebookLM via the nlm CLI or MCP.

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Use notebook-connector's itde_manager to run a local Docker-based Exasol database. Covers bring_itde_up, get_itde_status, restart_itde, take_itde_down, and how ITDE populates notebook-connector configuration automatically.

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Use notebook-connector's Python connection helpers for Exasol, BucketFS, SQLAlchemy, and Ibis. Covers open_pyexasol_connection, open_sqlalchemy_connection, open_ibis_connection, open_bucketfs_bucket, open_bucketfs_location, get_backend, and related helper functions.

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METAINFORMANT rules for directory projects/hymenoptera_amalgkit/notebooks. Use when editing, adding tests, or reviewing code under this path. Read the linked AGENTS.md first; use uv only, write outputs to output/, real implementations.

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Публикует готовый контент на личный YouTube-канал Антона [аккаунт]: вычерпывает новое из NotebookLM и очереди, рендерит аудио в видео, пишет описание с фрагментом расшифровки для SEO и авторским блоком Антона, грузит и читает статус обратно. Триггеры: /youtube-publish, /yt, выложи на ютуб, залей на youtube, что ждёт выгрузки. НЕ /teach-podcast и не /notebooklm — те ПРОИЗВОДЯТ, этот ПУБЛИКУЕТ.

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Use only when the user explicitly requests strict code-cell-only output for a Jupyter or undergraduate data-science task, or when an ITX2007 assignment requires that format. Do not activate for ordinary data analysis or explanation requests.

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Execute model inference on GPU cloud providers. Handles code generation, deployment, execution, and result collection across HF Inference API/Endpoints, Colab, Modal, beam.cloud, Vast.ai, and RunPod. Use when running models on GPU, deploying to cloud, executing notebooks, or troubleshooting GPU execution failures. Triggers on "run on GPU", "execute model", "deploy to modal", "colab notebook", "beam deploy", "HF inference", "HF endpoints", "vast", "runpod".

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Notebook-collage weekly digest template — spiral-bound reporter's notebook aesthetic with cobalt tape, mint folder tab, binder clip, receipt block, ruled baseline grid; built for AI-product / team / design weekly digests delivered as a downloadable high-res page.

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Claudeの初回編集やファイル作成をいったん止め、呼び出し元・データ構造・依頼内容の確認を促すフックを設定し、変更前の調査を組み込むスキル。

• 編集前に影響するモジュールを調べたいとき
• 変更前にデータ構造を確認したいとき
• テストや生成ファイルの除外設定

Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Turn one document into a kawaii NotebookLM slide-deck PDF. Use for "wowerpoint this", "make a deck about <file>", "turn this report into slides", or any request to render a single document as shareable narrative slides.

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SiYuan (思源笔记) CLI — manage notebooks, documents, blocks, and search your knowledge base from the terminal.

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Configure, manage, and use DeepTutor through its CLI, including capabilities, knowledge bases, partners, memory, sessions, notebooks, providers, skills, and the server or Web app.

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Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG applications, or document retrieval. Best for local development and open-source projects.

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Search and write the company knowledge brain. Use for any question about the org, people, projects, decisions, or history, and to persist durable knowledge beyond this scope's notebook.

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Use this skill when the user asks to save, recall, find, or organize notes. Triggers on: 'remember this', 'save this', 'note this', 'what did we discuss about...', 'check the notebook', 'find in carnet'. Also use proactively when discovering findings worth preserving across sessions.

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Deliberately search, add to, or curate your long-term memory with the `memory` tool — beyond the automatic recall/capture every turn already does. Use when asked who someone is or what they're working on, when you learn a durable fact worth keeping now, or when your notebook holds stale or wrong entries you should clean up.

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Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG applications, or document retrieval. Best for local development and open-source projects.

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