golden-jupyter
Acerca de
Esta habilidad proporciona un entorno de Jupyter notebook para probar y comprender el build golden_jupyter. Incluye ejemplos de código, resultados y flujos de trabajo de análisis utilizando Python 3.11.4 con bibliotecas clave de ciencia de datos como numpy, pandas y sklearn. Los desarrolladores deben usarla para reproducir pasos de análisis, revisar metodologías y consultar patrones de implementación de referencia.
Instalación rápida
Claude Code
Recomendadonpx skills add yusufkaraaslan/Skill_Seekers -a claude-code/plugin add https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekersgit clone https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers.git ~/.claude/skills/golden-jupyterCopia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad
Documentación
Golden_Jupyter Notebook Skill
Use when testing the golden_jupyter golden build
📋 Notebook Information
Kernel: Python 3
Language: python 3.11.4
💡 When to Use This Skill
Use this skill when you need to:
- Understand golden_jupyter concepts and analysis workflow
- Reference code examples and their outputs
- Reproduce data analysis or computation steps
- Review methodology, visualizations, and results
- Find library usage patterns and best practices
📖 Section Overview
Total Sections: 5
Content Breakdown:
- analysis: 5 sections
🔑 Key Concepts
Main topics covered in this notebook
Major Topics:
- Getting Started
Subtopics:
- Modeling Results
📦 Dependencies
3 package(s) imported
numpypandassklearn
⚡ Quick Reference
Common documentation patterns found:
Getting Started (1 sections):
- Getting Started (section 1)
Modeling (1 sections):
- Modeling Results (section 5)
📝 Code Examples
High-quality code cells from notebook
Bash Examples (1)
Example 1 (Quality: 5.0/10):
pip install pandas
Python Examples (3)
Example 1 (Quality: 9.5/10):
def long_example():
x0 = 0
x1 = 1
x2 = 2
x3 = 3
x4 = 4
x5 = 5
x6 = 6
x7 = 7
x8 = 8
x9 = 9
x10 = 10
x11 = 11
x12 = 12
x13 = 13
x14 = 14
x15 = 15
x16 = 16
x17 = 17
x18 = 18
x19 = 19
x20 = 20
x21 = 21
x22 = 22
x23 = 23
x24 = 24
x25 = 25
x26 = 26
x27 = 27
x28 = 28
x29 = 29
x30 = 30
x31 = 31
x32 = 32
x33 = 33
x34 = 34
x35 = 35
x36 = 36
x37 = 37
x3
...
In [2] (Quality: 7.5/10):
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()
Example 3 (Quality: 2.0/10):
%timeit broken()
📊 Notebook Statistics
- Total Sections: 5
- Code Cells: 2
- Markdown Cells: 2
- Raw Cells: 1
- Notebooks: 1
- Programming Languages: 2
Language Breakdown:
- python: 3 code cells
- bash: 1 code cells
🗺️ Navigation
Reference Files:
references/analysis.md- analysis
See references/index.md for complete notebook structure.
Generated by Skill Seeker | Jupyter Notebook Scraper
Repositorio GitHub
Frequently asked questions
What is the golden-jupyter skill?
golden-jupyter is a Claude Skill by yusufkaraaslan. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform golden-jupyter-related tasks without extra prompting.
How do I install golden-jupyter?
Use the install commands on this page: add golden-jupyter to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does golden-jupyter belong to?
golden-jupyter is in the Meta category, tagged testing and design.
Is golden-jupyter free to use?
Yes. golden-jupyter is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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