[feat][doc] Add JavaScript analysis tutorial & add some extensions to be installed when in codespaces

.devcontainer/devcontainer.json

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 {
     "image": "ghcr.io/lonrun/codefuse-query-tutorial:0.5",
     "hostRequirements": {
-      "cpus": 4
+        "cpus": 4
     },
     "customizations": {
-      "codespaces": {
-        "openFiles": ["tutorial/README.md"]
-      }
+        "codespaces": {
+            "openFiles": [
+                "tutorial/README.md"
+            ]
+        },
+        // Configure properties specific to VS Code.
+        "vscode": {
+            // Add the IDs of extensions you want installed when the container is created.
+            "extensions": [
+                "ms-toolsai.jupyter",
+                "MS-CEINTL.vscode-language-pack-zh-hans",
+                "CodeFuse-Query.codefuse-query-extension"
+            ]
+        }
     }
-  }
+}

tutorial/README.md

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-## CodeQuery使用教程
+## CodeFuse-Query使用教程
 
-### 使用Github Codespaces 来体验CodeQuery分析能力 
+### 使用Github Codespaces 来体验CodeFuse-Query分析能力
+
+### Jupyter kernel for CodeFuse-query 介绍
+
+Jupyter kernel for CodeFuse-query 是 Jupyter 的一个特定内核，它为 Jupyter 环境提供了与 CodeFuse-query 相关的交互式功能。该内核允许用户在 Jupyter Notebook 中编写和执行 Godel 脚本，用于抽取、查询代码数据。此外，它还支持编写 Python 代码，以便对查询到的数据进行更深入的数据可视化和数据后处理操作。这里我们使用这个内核编写 Jupyter Notebook，用来进行 CodeFuse-Query 教程的学习和实践。
 
 #### 步骤
 
-- 在项目主页切换到目标分支
 - 创建 Codespaces，依次点击 Code -> Codespaces，在当前分支创建一个 Codespaces
 - 创建后，打开该 Codespaces，加载完成后，切换至项目 tutorial/notebook 目录下
-- 选择示例下的 jupyter notebook 分析教程，即可开始体验
+- 选择示例下的 Jupyter Notebook 分析教程，即可开始体验
 
 #### 注意
-- 打开jupyter页面之后，如果是第一次加载容器，你还需要配置教程所使用的内核，在右上角 “选择内核”弹出框中，依次选择 “Juypter Kernel...” -> “Godel Kernel” 即可。
+
+在打开 Jupyter 页面之后，如果是第一次加载容器，你还需要配置教程所使用的 `Jupyter kernel for CodeFuse-query`。在右上角的 "选择内核" 弹出框中，依次选择 "Jupyter Kernel..." -> "Godel Kernel"。
+
+#### Kernel 用法
+##### 设置要查询的 COREF database
+
+使用 `%db /path/to/db` 魔法命令来设置COREF db路径，内核会读取这个值来进行query查询，比如：
+
+```bash
+%db ./db
+```
+
+> tips: 还可以用`!`来运行一些有用的bash命令，比如查看Sparrow CLI是否存在：
+
+```rust
+!which sparrow
+```
+
+##### Godel 查询
+
+设置好db路径后可以直接写Godel脚本，Jupyter kernel会创建临时文件来保存当前运行的Godel脚本并调用`sparrow query run`命令来进行查询，结果返回以HTML格式显示：
+
+
+```rust
+// Write your query and run in the notebook
+// ...
+```
+
+
+`%db` 魔法命令可以写在 Godel 脚本的第一行：
+
+
+```rust
+%db ./db
+// Write your query and run in the notebook
+// ...
+```
+
+
+可以通过 `%%save_to` cell魔法命令保存**上一次运行成功**的 query 结果到一个JSON文件，具体用法：
+```bash
+%%save_to PATH - save the query result to a JSON file.
+
+This cell magic will save the Sparrow query result to a file.
+
+Example:
+    %%save_to /path/to/file.json
+```
+
+比如：
+```bash
+%%save_to ./query.json
+```
+
+##### 运行 Python 代码
+
+可以通过 `%%python` 或者 `%python` 来运行 Python 代码，比如：
+
+```python
+%%python
+import pandas as pd
+data = pd.read_json('./query.json')
+data.sort_values('cmplx', ascending=False, inplace=True)
+top_10 = data.head(10)
+print(top_10)
+```
+
+```python
+%python print('hello')
+```