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repo_Claude/.claude/skills/init-jupyter/SKILL.md
T
egutierrez e2a131a6dc refactor: skills globales — eliminar hardcodes de paths/build tags
- parallel-fix-issues: detecta build tag del proyecto (auto o via BUILD_TAG env/arg),
  usa $(git rev-parse --show-toplevel) para rutas en vez de /home/ubuntu/agents_and_robots
- verify-worktree.sh: acepta BUILD_TAG como env o segundo argumento, auto-detecta con
  //go:build, ejecuta sin -tags si no hay tag configurado
- create-tui: DEVFACTORY_PATH, DEVFACTORY_MODULE y GO_NAMESPACE configurables via env
- init-jupyter: resuelve SKILL_DIR dinamicamente siguiendo el symlink de ~/.claude
- pass-usage: elimina GPG-ID hardcodeado, instruye leer de ~/.password-store/.gpg-id
- settings.json: refresh de formato + effortLevel

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-04-18 17:04:34 +02:00

60 lines
2.3 KiB
Markdown

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name: init-jupyter
description: Inicializa entorno Jupyter para exploración de datos con MCP compartido. Autodetecta puerto y configura repo.
argument-hint: [ruta-proyecto]
disable-model-invocation: true
user-invocable: true
allowed-tools: Bash, Read
---
# Inicializar Entorno Jupyter para Data Science
Skill para preparar cualquier repo para exploración de datos con Jupyter + Claude colaborando en kernel compartido.
## Instrucciones para el agente
**Todo el trabajo está automatizado en `setup-jupyter.sh`.** Solo ejecuta el script y comunica el resultado.
### Paso único: Ejecutar el script
```bash
# Obtener ruta del script (está junto a este SKILL.md)
# Resolver via symlink a la ubicación real del skill (portable entre máquinas)
SKILL_DIR="$(dirname "$(readlink -f "$HOME/.claude/skills/init-jupyter/SKILL.md")")"
# Ejecutar con la ruta del proyecto (argumento del skill o directorio actual)
bash "$SKILL_DIR/setup-jupyter.sh" "${1:-.}"
```
### Interpretar el resultado
El script imprime una línea `STATUS:` al final:
| STATUS | Significado | Qué decir al usuario |
|--------|-------------|---------------------|
| `READY` | Todo configurado y Jupyter corriendo | "Jupyter ya está listo. Puedes empezar a trabajar con notebooks via MCP." |
| `CONFIGURED_NOT_RUNNING` | Configurado pero Jupyter no corre | "Todo configurado. Ejecuta `./run-jupyter-lab.sh` en otra terminal para iniciar Jupyter." |
| `CONFIGURED` | Recién configurado | Mostrar los pasos siguientes que imprime el script |
### Si hay errores
- Si el script falla, leer el error y ayudar al usuario
- Problemas comunes:
- `jq` no instalado → el merge de `.mcp.json` puede fallar
- `uv` no disponible → usa pip como fallback
- Puerto ocupado → el script autodetecta otro
## Archivos que crea el script
| Archivo | Propósito |
|---------|-----------|
| `run-jupyter-lab.sh` | Lanzador de Jupyter con autodetección de puerto |
| `.mcp.json` | Config MCP con ruta absoluta al ejecutable local |
| `.claude/CLAUDE.md` | Reglas para que Claude use MCP en lugar de bash |
| `.jupyter-port` | Puerto actual (creado al ejecutar Jupyter) |
## Regla crítica: MCP siempre local
El script instala `jupyter-mcp-server` en `.venv/bin/` del proyecto, NUNCA globalmente.
Si detecta instalación global, la elimina automáticamente.