「jupyter」の検索結果

Jupyter ノートブック (.ipynb) を marimo ノートブック (.py) に変換するスキル。 「Jupyterを変換して」「ipynbをmarimoに」「ノートブック変換」等のリクエストで発動。

Use when the user asks to create, scaffold, or edit Jupyter notebooks (`.ipynb`) for experiments, explorations, or tutorials; prefer the bundled templates and helper script for reproducible notebook structure and safer editing.

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Use a live Jupyter kernel for stateful, iterative Python execution via hamelnb. Load this skill when the task involves exploration, iteration, or inspecting intermediate results — data science, ML experimentation, API exploration, or building up complex code step-by-step. Uses terminal to run CLI commands against a live Jupyter kernel. No new tools required.

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Use 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 `new_notebook.py` to generate a clean starting notebook.

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Use 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 `new_notebook.py` to generate a clean starting notebook.

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通过实时 Jupyter kernel 进行交互式 Python（hamelnb）。

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Apply best practices for Jupyter notebooks: cell ordering, reproducibility, parameterisation. Use when working with .ipynb files.

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Guidelines for structuring and documenting Jupyter notebooks for reproducibility and clarity.

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Reference for MCP Jupyter tools (kernel management, cell execution, Papermill). Use when executing notebooks, managing kernels, or running code interactively via MCP.

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Execute Jupyter notebooks using local scripts or MCP Jupyter. Arguments: <notebook_path> [--mode] [--cells] [--timeout] [--batch] [--save]

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Expert guidance for data analysis, visualization, and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Guidelines for data analysis and Jupyter Notebook development with pandas, matplotlib, seaborn, and numpy.

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Iterative Python via live Jupyter kernel (hamelnb).

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Use 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 `new_notebook.py` to generate a clean starting notebook.

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CadQuery (Python 製 3D CAD スクリプティングライブラリ) リファレンス。 Workplane API (lineTo / extrude / revolve / sweep / loft / fillet / chamfer / shell)、 Sketch API、Assemblies (Constraint solver, 9 種制約)、Free Function API、 Selectors、Class hierarchy (Shape / Vertex / Edge / Wire / Face / Shell / Solid)、 Import / Export (STEP / DXF / STL / glTF / SVG)、Visualization (VTK, Jupyter)、CQGI。

Create, edit, or validate reproducible SQL or Python notebooks. Use for notebooks, SQL/Python scratchpads, reproducible exploration, audit trails, or runnable companions where the analysis should be reviewable or rerunnable.

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Builds, runs, debugs, and operates applications on AWS Lambda MicroVMs — Firecracker-isolated, snapshot-resumable serverless compute environments running inside a container with up to 8 hr lifetimes. Applicable when workloads need strong isolation between tenants, isolated serverless compute, sandbox compute, or secure multi-tenant execution. Also suited for AI/agent code-execution sandboxes, interactive code playgrounds and notebooks (Jupyter, REPLs, dev environments running user-supplied code), reinforcement-learning environments, multi-tenant CI executors and build runners, sessionful game or simulation servers, or isolated security scanners. Also applicable when the workload needs long-lived sessions, a real port-listening server (gRPC, WebSocket, custom TCP protocols), state preserved across periods of inactivity (suspend/resume), container-level access (FUSE, eBPF, custom syscalls), or session-affine routing.

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Generate synthetic datasets in a Jupyter notebook after the dataops synthetic-data preflight passes. Use when creating new synthetic data or preparing a guarded local replacement candidate from an approved source.

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Build, run, debug, and operate applications on AWS Lambda MicroVMs — Firecracker-isolated, snapshot-resumable serverless compute environments that run inside a container with up to 8-hour lifetimes. Triggers on: Lambda MicroVMs, Firecracker isolation, snapshot-resumable compute, suspend/resume, sandboxed or untrusted code execution, AI/agent code-execution sandboxes, interactive code playgrounds and notebooks (Jupyter, REPLs), reinforcement-learning environments, multi-tenant CI executors and build runners, sessionful game or simulation servers, isolated security scanners, long-lived sessions, or port-listening servers (gRPC, WebSocket, custom TCP). For standard event-driven Lambda functions, use the aws-lambda skill instead.

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