Annuaire de skills

Découvrez des skills réutilisables pour les AI agents.

Recherchez de vrais skills GitHub par tâche et vérifiez Stars, confiance, audit, catégorie et chemin d’installation avant de les utiliser.

Chaque recommandation reste clairement reliée à son dépôt, son audit et son chemin d’installation.

Résultats de recherche: jupyter-notebooks

Annuaire en anglais

🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.

76K
Stars
86/100
Confiance
Catégorie: agent-frameworksAudit

Jupyter Interactive Notebook

13K
Stars
82/100
Confiance
Catégorie: data-analysisAudit

A collection of tutorials on state-of-the-art computer vision models and techniques. Explore everything from foundational architectures like ResNet to cutting-edge models like RF-DETR, YOLO11, SAM 3, and Qwen3-VL.

9.5K
Stars
76/100
Confiance
Catégorie: ml-automationAudit

Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.

80K
Stars
84/100
Confiance
Catégorie: ml-automationAudit

Ready-to-run Docker images containing Jupyter applications

8.4K
Stars
80/100
Confiance
Catégorie: data-analysisAudit

22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.

7.6K
Stars
77/100
Confiance
Catégorie: ml-automationAudit

Jupyter Notebooks as Markdown Documents, Julia, Python or R scripts

7.2K
Stars
81/100
Confiance
Catégorie: document-processingAudit

Automate code & data workflows with interactive Elixir notebooks

5.8K
Stars
81/100
Confiance
Catégorie: document-processingAudit

🎈 Simple reactive notebooks for Julia

5.3K
Stars
81/100
Confiance
Catégorie: educationAudit

Create delightful software with Jupyter Notebooks

5.3K
Stars
77/100
Confiance
Catégorie: coding-agentsAudit

The fastest way to turn a Jupyter notebook into a beautiful, shareable web app — no callbacks, no frontend, no rewrite.

4.3K
Stars
85/100
Confiance
Catégorie: data-analysisAudit

Preswald is a WASM packager for Python-based interactive data apps: bundle full complex data workflows, particularly visualizations, into single files, runnable completely in-browser, using Pyodide, DuckDB, Pandas, and Plotly, Matplotlib, etc. Build dashboards, reports, and notebooks that run offline, load fast, and share like a document.

4.3K
Stars
80/100
Confiance
Catégorie: data-analysisAudit