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Agent Skill · 研究检索

notebook-cli(notebook CLI 搜索)

notebook-cli 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

notebook-cli 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,663。

总安装 832周安装 35GitHub Stars 21下载 291核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:notebook-cli(notebook CLI 搜索)
来源仓库:https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli
仓库路径:skills/notebook-cli
安装命令:
npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,快速定位候选结果。适合在关键词搜索、任务场景或来源线索下使用,提升信息获取效率。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法,确保适用性。安装方式:通过 npx 从 GitHub 仓库添加,支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。

注意:安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件操作。

来源仓库内路径:skills/notebook-cli

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

notebook-cli 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

notebook-cli 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

notebook-cli 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

notebook-cli 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

notebook-cli 用的人多吗?

公开数据是累计安装 832 次,近一周安装 35 次,下载 291 次,GitHub 21 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

notebook-cli 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
notebook-cli

notebook CLI 搜索 · 本页

83221执行命令未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Notebook CLI

Use nb for every .ipynb operation. Do not read, write, patch, or edit notebook JSON directly when nb can perform the task.

Core Rules

  • Inspect before editing: run nb read <notebook> --no-output unless outputs are relevant.
  • Prefer the default AI-Optimized Markdown output from nb read; use --json only when nbformat JSON is specifically needed.
  • Prefer cell IDs (--cell / -c) for durable edits after inspecting a notebook. Use indexes (--cell-index / -i) for quick positional work; negative indexes are supported.
  • Use --no-output when summarizing structure or source. Include outputs only when diagnosing results, failures, plots, or displayed values.
  • Use stdin (--source -) for multi-line or quoted content to avoid shell escaping mistakes.
  • If the user specifies uv or the workspace is clearly a uv project, treat uv as the notebook execution environment for the whole task. Use --uv on nb commands that support it, such as nb create and nb execute.
  • When creating a notebook with several sections, add cells in batches of roughly 3–5 cells grouped by logical section using multi-cell sentinels (@@markdown, @@code). Execute and verify each batch before adding the next. Do not add the entire notebook in one call — it increases latency and makes errors harder to catch.
  • Every markdown cell must contain a heading and at least one sentence of prose explaining what the following code does or why it matters. A bare heading is not sufficient — see best-practices.md.
  • When notebook code depends on third-party packages, add a dependency-install cell at the top of the notebook before imports if package availability is uncertain.
  • If a uv environment is present, the dependency cell should use !uv pip install....
  • If a uv environment is not present, the dependency cell should use %pip install....
  • Run nb <command> --help or nb cell <subcommand> --help when command syntax is uncertain.
  • In connected mode, let nb use the saved connection from nb connect. Do not write secret tokens into commands, prompts, logs, or examples; if auto-detection is unavailable, ask the user to establish the connection manually.
  • Before running non-notebook Python commands that should match the active notebook environment, use nb status --python and run commands through the returned prefix.

Trust Boundary

nb is an external executable that can read notebook content and, in connected mode, use saved Jupyter connection state. Before first use in a workspace, verify the command you will run:

command -v nb
nb --version

Use the repository-built or documented nb-cli binary. If nb is missing, resolves to an unexpected path, or reports an unexpected version/name, stop and ask the user to install or select the trusted nb-cli binary. Do not pass notebook contents, outputs, server URLs, or connection state to an unverified executable.

Common Workflows

Create a Notebook

nb create analysis.ipynb
nb create analysis.ipynb --kernel python3
nb create notes.ipynb --markdown

Read references/create.md when creating new notebooks, choosing kernels, or overwriting an existing notebook.

Inspect a Notebook

nb read analysis.ipynb --no-output
nb read analysis.ipynb --cell-index 3
nb search analysis.ipynb "fit_model"

Read references/read.md for filters, output handling, and parsing the AI markdown format.

Edit Cells

nb cell update analysis.ipynb --cell "cell-id" --source -
nb cell add analysis.ipynb --type markdown --source "# Results"
nb cell delete analysis.ipynb --cell-index -1

Read references/edit-cells.md before making multi-cell edits, preserving metadata, inserting around cell IDs, or deleting ranges.

Execute and Debug

nb execute analysis.ipynb --cell-index 4
nb execute analysis.ipynb --start 0 --end 5 --allow-errors
nb read analysis.ipynb --cell-index 4

Read references/execute.md for kernel selection, timeouts, environment flags, and failure-oriented workflows.

Work with JupyterLab

nb connect
nb status
nb cell update analysis.ipynb --cell "cell-id" --source -
nb disconnect

Read references/connect-mode.md when a notebook is open in JupyterLab or changes must sync through a running server.

Manage Outputs

nb read analysis.ipynb --limit 8000 --output-dir ./notebook-outputs
nb output clear analysis.ipynb
nb output clean

Read references/output-format.md for sentinel parsing, externalized output files, clearing outputs, and commit hygiene.

Author Quality Notebooks

Read references/best-practices.md for research-based guidelines on narrative structure, code organization, reproducibility, and naming conventions when creating or reviewing notebooks.

Permission Note

If the agent cannot run nb or connected-mode commands because of sandbox policy, ask the user to allow the needed command. For recurring use, the project or user rules should allow the nb command prefix.

Validation Prompts

Use references/validation-prompts.md when checking whether this skill still guides agents toward the intended nb workflows.

平台分布

Codex

36.43%
按下载量换算106

Claude

27.93%
按下载量换算81

Cursor

19.7%
按下载量换算57

Gemini CLI

8.98%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/jupyter-ai-contrib/nb-cli --skill notebook-cli 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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