Uma ferramenta profissional para geração segmentada, modificação e gerenciamento de Jupyter Notebooks com recursos avançados como correção integrada e mídia.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install notebook-builder
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o notebook-builder usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é Notebook Builder?
O Notebook Builder é uma habilidade especializada projetada para desenvolvedores e educadores que precisam criar ou refinar Jupyter Notebooks (.ipynb) programaticamente. Ele resolve o problema comum de timeouts de LLM e truncamento de conteúdo empregando uma estratégia de geração segmentada, permitindo a criação estável de documentos grandes e complexos.
Além da simples criação de células, esta habilidade fornece uma biblioteca auxiliar robusta para gerenciar todo o ciclo de vida do notebook. Ela permite a integração perfeita de imagens locais via codificação base64 diretamente em células Markdown e apresenta um sistema de quiz seguro baseado em hash para aprendizado interativo. Como um componente chave do ecossistema Openclaw Skills, garante precisão técnica e consistência de estado executando todas as operações através de um ambiente de terminal controlado.
Casos de uso do Notebook Builder
- Criação de material didático de programação abrangente e tutoriais técnicos com capítulos estruturados.
- Automatização da geração de relatórios de análise de dados com visualizações incorporadas.
- Construção de exercícios de codificação interativos com sistemas de correção automatizados e seguros.
- Mesclagem de múltiplos notebooks distintos em um único documento mestre coeso.
- Refatoração de notebooks existentes reordenando, inserindo ou excluindo células específicas com base em pesquisas de palavras-chave.
Como o Notebook Builder funciona
- Inicialize um novo objeto notebook usando a biblioteca auxiliar para definir metadados específicos do kernel.
- Planeje a estrutura do notebook dividindo o conteúdo em 3-5 segmentos lógicos para evitar erros de geração.
- Execute a criação de células segmentadas onde o agente gera células Markdown e Code para uma seção de cada vez.
- Anexe segmentos ao notebook e persista o estado usando salvamentos incrementais no sistema de arquivos local.
- Verifique o estado atual após cada operação chamando funções de resumo para checar a contagem de células e a integridade do conteúdo.
- Finalize o documento adicionando sumários automáticos, células de correção de resumo ou exportando para scripts Python puros.
Configuração do Notebook Builder
Para usar esta habilidade, certifique-se de que os scripts auxiliares estejam acessíveis ao seu agente. Todas as operações devem ser executadas via ferramenta de terminal para manter o estado do processo.
# Navegue até o diretório do script da habilidade
cd <skill_script_directory>
# O agente normalmente inicializará o ambiente com:
import sys
sys.path.insert(0, "<skill_script_directory>")
from nb_helpers import *
Esquema de Dados e Taxonomia de Notebook Builder
A habilidade gerencia dados através de um dicionário estruturado que representa o formato Jupyter Notebook. Os componentes principais incluem:
| Componente | Descrição |
|---|---|
| Cells | Unidades individuais de Markdown ou Code com metadados e tags associados. |
| Metadata | Armazena informações do kernel, IDs de células e hashes SHA256 para respostas de quiz. |
| Assets | Imagens são convertidas em strings base64 para incorporação direta no arquivo .ipynb. |
| Tags | Utiliza a taxonomia padrão Jupyter metadata.tags para agrupamento e filtragem de células. |
Recursos avançados do Notebook Builder
- Geração segmentada para contornar limites de contexto de LLM e evitar truncamento de saída.
- Incorporação de imagem base64 para notebooks autônomos sem dependências externas.
- Sistema de hash seguro (SHA256) para respostas de quiz para evitar que alunos vejam as soluções em texto simples.
- Geração automática de Sumário (TOC) baseada em níveis de cabeçalho Markdown.
- Mesclagem de múltiplos notebooks com células divisoras opcionais e atribuição de fonte.
- Manipulação de células direcionada usando posicionamento por palavra-chave ou ID único.
SKILL.md
Carregamento
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