Runcell: Ein AI-Agent, der Ihr Jupyter Notebook zum Data Science Co-Pilot macht
Wenn Sie den Großteil Ihres Tages in Jupyter-Notebooks verbringen, haben Sie wahrscheinlich Code-Generierungstools wie GitHub Copilot oder Cursor ausprobiert. Sie sind großartig für Autovervollständigungen, aber sie hören bei Text auf: Sie müssen den Code-Snippet noch einfügen, ausführen, Fehler debuggen und Variablen manuell nachverfolgen. Runcell geht den nächsten Schritt, indem es einen voll autonomen Agenten innerhalb von Jupyter integriert, sodass Codegenerierung, Ausführung und Iteration in eine kontinuierliche Schleife eingebettet sind.
Was genau ist Runcell?
Runcell ist eine JupyterLab-Erweiterung und ein Python-Paket (pip install runcell), das einen AI-Agenten direkt in Ihre Notebook-Werkzeugleiste einfügt ([Reddit][1]). Im Gegensatz zu einem Chatfenster, das an Ihre IDE angebunden ist, kann der Agent den Live-Zustand des Notebooks lesen—Zellen, Variablen, Diagramme, sogar Zwischen-DataFrames—and diesen Kontext verwenden, um zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist.
Die Webseite gliedert seine Fähigkeiten in vier Modi runcell.dev (opens in a new tab):
| Modus | Was er für Sie tut |
|---|---|
| Interaktives Lernen | Erklärt Algorithmen mit ausführbaren Beispielen, damit Anfänger „durch Ausführung lernen“ können. |
| Intelligentes Bearbeiten | Schlägt in‑place Umgestaltungen, Docstrings und Performance-Optimierungen vor. |
| KI-gestützt | Beantwortet Fragen in natürlicher Sprache zu Ihrem eigenen Code oder Daten und fügt die Antworten als Markdown oder neue Zellen ein. |
| Autonomer Agent | Der „YOLO“-Button: Der Agent plant, schreibt, führt aus, debuggt und wiederholt Zellen, bis die Aufgabe erledigt ist. |
Da der Agent Funktionen in Jupyter (neue Zellen hinzufügen, Zellen ausführen, Kernel neu starten etc.) aufrufen kann, fühlt es sich weniger wie eine Autovervollständigung an und mehr wie die Zusammenarbeit mit einem Junior-Entwickler, der die Tastatur berührt.
Warum ist Kontext wichtig?
Traditionelle Assistenten generieren Code isoliert. Wenn der Code-Ausschnitt auf eine Variable verweist, die im aktuellen Kernel nicht existiert, kommt ein NameError, und man muss den Kontext manuell erklären. Im Gegensatz dazu untersucht Runcell globals() vor der Code-Erstellung, sodass es bereits weiß, dass df_sales ein 100 MB großer pandas DataFrame ist und dass Sie matplotlib vor zwei Zellen importiert haben. Erste Anwender auf r/Jupyter berichten, dass dieses kontextbezogene Bewusstsein es ermöglicht, eine Aufgabe zu beenden anstatt nur halbfertige Gerüste zu liefern ([Reddit][1]).
Notebook-gestützte Agenten sind Teil eines breiteren Trends. Das Projekt Notebook Intelligence (NBI) der Jupyter-Community zeigte kürzlich, wie Tool-Aufrufe multistep‑fähige Agenten in Lab 4 ermöglichen ([Jupyter Blog][3]), und das offizielle Jupyter AI-Plugin brachte im Jahr 2023 Magic-Kommandos für LLMs heraus ([Jupyter Blog][4]). Runcell baut auf denselben Ideen auf, verpackt sie aber als eine vorgefertigte, benutzerfreundliche Lösung für Datenwissenschaftler, die einfach Ergebnisse wollen.
Typischer Arbeitsablauf
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Installieren
pip install runcell jupyter labextension enable runcell # Lab 4 erkennt die Erweiterung automatisch -
Öffnen Sie ein beliebiges Notebook und klicken Sie auf das Runcell-Symbol, um die Chat-Seitenleiste zu öffnen.
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Beschreiben Sie Ihr Ziel:
„Laden
sales.csv, berechne YoY-Wachstum nach Region und erstelle eine Seaborn-Heatmap.“ -
Beobachten Sie den Agenten:
- Erstellen neuer Code-Zellen.
- Diese in der richtigen Reihenfolge ausführen.
- Bei Importfehlern
seaborninstallieren und erneut versuchen. - Eine Markdown-Zelle mit der Analyse einfügen.
Sie können jederzeit eingreifen—eine Zelle bearbeiten, eine Variable pinnen—und der Agent wird seinen Plan basierend auf Ihren Änderungen anpassen.
Wo Runcell besonders glänzt
- Explorative Analyse: Automatisieren Sie Boilerplate (Imports, Datenreinigung), sodass Sie sich auf Hypothesen konzentrieren können.
- Wiederholende Notebooks: Monatsberichte weichen oft nur im Datumsbereich ab; lassen Sie den Agenten Parameter anpassen und erneut ausführen.
- Lehren & Demos: Der Modus Interaktives Lernen wandelt abstrakte Erklärungen (z.B. „K‑Means vs. DBSCAN“) in live, anpassbare Beispiele um runcell.dev (opens in a new tab).
Einschränkungen & Hinweise
- Modellkosten & Privatsphäre — Runcell basiert derzeit auf Cloud-LLMs; große DataFrames können vor dem Verlassen Ihres Rechners zusammengefasst werden, aber prüfen Sie Ihre Datenschutzregeln.
- Autonomie ist kein Zauber — Der „YOLO“-Modus kann API-Tokens verbrauchen, wenn Ihre Anfrage vage ist. Beginnen Sie mit klaren, abgegrenzten Aufforderungen.
- Jupyter ≠ Nur Python — Mehrsprachige Notebooks (R, Julia) sind geplant, sind aber derzeit experimentell.
Das Fazit
Runcell hebt KI-Unterstützung vom „schicken Autovervollständiger“ zum Full-Stack-Notebook-Automatisierung. Durch die Behandlung des Notebooks als lebendigen Arbeitsbereich—Code, Daten, Outputs—and nicht nur als Textpuffer schließt es die Lücke zwischen dem Computer sagen, was man will, und es sehen, dass es erledigt wird.
Wenn Sie bereit sind, einem Agenten die mühselige Arbeit zu überlassen, während Sie die Erkenntnisgewinnung im Kopf behalten, öffnen Sie Ihr nächstes Notebook mit:
pip install runcellUnd gönnen Sie Ihren Fingern eine wohlverdiente Pause.