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SKILL·FE2BC8

golden-jupyter

yusufkaraaslan
更新日 29 days ago
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メタtestingdesign

について

このスキルは、golden_jupyterゴールドビルドのテストと理解のためのJupyter notebook環境を提供します。Python 3.11.4を使用し、numpy、pandas、sklearnなどの主要なデータサイエンスライブラリを活用したコード例、出力結果、分析ワークフローを含みます。開発者はこれを用いて分析ステップの再現、方法論の検証、実装パターンの参照を行うことができます。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add yusufkaraaslan/Skill_Seekers -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers
Git クローン代替
git clone https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers.git ~/.claude/skills/golden-jupyter

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

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

  • numpy
  • pandas
  • sklearn

⚡ 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

GitHub リポジトリ

yusufkaraaslan/Skill_Seekers
パス: tests/golden/phase2/jupyter
0
ai-toolsast-parserautomationclaude-aiclaude-skillscode-analysis
FAQ

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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