用途：在本地与 Kaggle 之间管理 Notebook/Kernel 生命周期。对 CLI/API 而言，Kaggle Notebooks 与 Kaggle kernels 视为同一操作面。
主要能力：列出内核（kaggle kernels list）；初始化文件夹（kaggle kernels init -p <folder>）；推送、更新或运行（kaggle kernels push -p <folder> [-t <timeout>] [--accelerator <ID>]）；拉取源码与元数据（kaggle kernels pull <owner/slug> -p <folder> -m）；查看状态（kaggle kernels status <owner/slug>）、文件（kaggle kernels files <owner/slug>）、日志（kaggle kernels logs <owner/slug>）；下载输出（kaggle kernels output <owner/slug> -p <folder> -o [--file-pattern <REGEX>]）；删除（kaggle kernels delete <owner/slug> --yes）。
使用方式：先验证认证，支持 kaggle auth login、KAGGLE_API_TOKEN、~/.kaggle/kaggle.json、~/.kaggle/access_token，勿在响应或日志中打印令牌。标准流程为初始化或检查本地文件夹、推送前校验 kernel-metadata.json 与 code_file、选择保守超时与加速器、推送后轮询状态，再用日志、文件、输出诊断或取回产物。拉取到非空文件夹属覆盖敏感操作，需先询问或改用新文件夹。长时服务类 Notebook 的连接信息可写入 /kaggle/working/ollama_base_url.txt 后用 --file-pattern 取回。推送后浏览器 URL 可由 kernel-metadata.json 的 id 推导为 https://www.kaggle.com/code/<owner>/<kernel-slug>，不要解析 push 输出。Python API 需先 KaggleApi().authenticate()，方法包括 kernels_push、kernels_status、kernels_pull、kernels_output、kernels_list、kernels_logs、kernels_delete。
限制：删除、公开可见性变更、覆盖本地文件夹、推送可能含密钥的代码、长时间加速器运行均需显式确认；发现密钥应改用 Kaggle Secrets。公开 API 不支持 Notebook 调度、密钥管理、协作者管理、托管 Notebook 单元格级编辑、Docker 镜像选择或配额管理。