golden-jupyter-dir
Ă propos
Cette compétence Claude fournit un cahier de test pour la version dorée golden_jupyter_dir, incluant Python 3.11.4 avec les principales bibliothÚques de science des données (numpy, pandas, sklearn). Les développeurs doivent l'utiliser pour comprendre le flux d'analyse, reproduire les étapes de calcul, et examiner la méthodologie ou les visualisations issues de cette version.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx 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-jupyter-dirCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Documentation
Golden_Jupyter_Dir Notebook Skill
Use when testing the golden_jupyter_dir golden build
đ Notebook Information
Kernel: Python 3
Language: python 3.11.4
đĄ When to Use This Skill
Use this skill when you need to:
- Understand golden_jupyter_dir 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
đ Section Overview
Total Sections: 5
Content Breakdown:
- Data Loading: 1 sections
- Evaluation: 1 sections
- Setup: 1 sections
- Other: 2 sections
đ Key Concepts
Main topics covered in this notebook
Major Topics:
- Getting Started
Subtopics:
- Modeling Results
đŠ 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)
đ 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()
đ 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
đșïž Navigation
Reference Files:
references/section_s2-s2.md- Data Loadingreferences/section_s5-s5.md- Evaluationreferences/section_s1-s1.md- Setupreferences/section_s3-s4.md- Other
See references/index.md for complete notebook structure.
Generated by Skill Seeker | Jupyter Notebook Scraper
DépÎt GitHub
Frequently asked questions
What is the golden-jupyter-dir skill?
golden-jupyter-dir is a Claude Skill by yusufkaraaslan. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform golden-jupyter-dir-related tasks without extra prompting.
How do I install golden-jupyter-dir?
Use the install commands on this page: add golden-jupyter-dir 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-dir belong to?
golden-jupyter-dir is in the Meta category, tagged testing and design.
Is golden-jupyter-dir free to use?
Yes. golden-jupyter-dir 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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