Интерактивные блокноты для анализа данных: Jupyter, JupyterLab и marimo. Используйте для исследовательского анализа, воспроизводимых исследований, документирования и обмена информацией с заинтересованными сторонами.
Быстро установите AI-навык data-science-notebooks в вашу среду разработки через командную строку
Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Use this skill for creating reproducible, well-structured notebooks for data exploration, analysis, and communication.
| JupyterLab | Traditional data science, extensions ecosystem | Full IDE experience | | marimo | Reproducible notebooks, reactive execution | Python-native, version-control friendly | | VS Code + Jupyter | IDE-native notebook experience | Intellisense, debugging, git integration |
| Google Colab | Cloud GPUs, sharing, collaboration | Free TPU/GPU, easy sharing |
Интерактивные блокноты для анализа данных: Jupyter, JupyterLab и marimo. Используйте для исследовательского анализа, воспроизводимых исследований, документирования и обмена информацией с заинтересованными сторонами. Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-notebooksИнтерактивные блокноты для анализа данных: Jupyter, JupyterLab и marimo. Используйте для исследовательского анализа, воспроизводимых исследований, документирования и обмена информацией с заинтересованными сторонами. Источник: legout/data-platform-agent-skills.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/legout/data-platform-agent-skills --skill data-science-notebooks После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/legout/data-platform-agent-skills