Runcell: Un Agente de IA que Convierte tu Cuaderno Jupyter en un Co‑Piloto de Ciencia de Datos

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Matt Popovic

Updated on 23/7/2025

Si pasas la mayor parte de tu día dentro de cuadernos de Jupyter, probablemente hayas probado herramientas de generación de código como GitHub Copilot o cursor. Son excelentes para autocompletar, pero se quedan en el texto: todavía tienes que pegar el fragmento, ejecutarlo, depurar errores y hacer un seguimiento de las variables manualmente. Runcell da un paso más al integrar un agente completamente autónomo dentro de Jupyter, de modo que la generación de código, su ejecución y la iteración todo ocurren en un ciclo continuo.

¿Qué es exactamente Runcell?

Runcell es una extensión de JupyterLab y un paquete de Python (pip install runcell) que inserta un agente de IA directamente en la barra de herramientas de tu cuaderno ([Reddit][1]). A diferencia de una ventana de chat acoplada a tu IDE, el agente puede leer el estado en vivo del cuaderno — celdas, variables, gráficos, incluso DataFrames intermedios — y usar ese contexto para decidir qué hacer a continuación.

El sitio web agrupa sus capacidades en cuatro modos runcell.dev (opens in a new tab):

Debido a que el agente puede llamar a acciones de Jupyter (agregar celda, ejecutar celda, reiniciar kernel, etc.), se siente menos como autocompletar y más como colaborar con un desarrollador junior que puede tocar el teclado.

¿Por qué importa el contexto?

Los asistentes tradicionales generan código en aislamiento. Si el fragmento referencia una variable que no existe en el kernel actual, obtienes un NameError, y luego tienes que explicar el contexto manualmente. En cambio, Runcell inspecciona globals() antes de crear el código, por lo que ya sabe, por ejemplo, que df_sales es un DataFrame de pandas de 100 MB y que importaste matplotlib hace dos celdas. Los primeros usuarios en r/Jupyter comentan que esta conciencia contextual es lo que permite que la herramienta termine una tarea en lugar de entregarte simples estructuras incompletas ([Reddit][1]).

Los agentes conscientes del cuaderno son parte de una tendencia más amplia. El proyecto Notebook Intelligence (NBI) de la comunidad de Jupyter mostró recientemente cómo la integración de herramientas permite agentes con múltiples pasos dentro de Lab 4 ([Jupyter Blog][3]), y el plugin oficial Jupyter AI lanzó comandos mágicos para LLMs en 2023 ([Jupyter Blog][4]). Runcell se basa en esas mismas ideas pero empaquetadas como una experiencia opinada y lista para usar, pensada para científicos de datos que solo quieren resultados.

Flujo de trabajo típico

1. Instalar

   pip install runcell
   jupyter labextension enable runcell  # Lab 4 detecta automáticamente la extensión

2. Abrir cualquier cuaderno y hacer clic en el icono de Runcell para abrir la barra lateral de chat.

3. Describe tu objetivo:

   “Cargar sales.csv, calcular el crecimiento YoY por región y producir un mapa de calor con seaborn.”

4. Observa al agente:

   • Crear nuevas celdas de código.
   • Ejecutarlas en el orden correcto.
   • Detectar un error de importación, instalar seaborn y reintentar.
   • Insertar una celda Markdown explicando el análisis.

Puedes participar en cualquier momento—editar una celda, fijar una variable—y el agente replanteará sus pasos en torno a tus cambios.

Dónde brilla Runcell

• Análisis exploratorio: Automatiza el código repetitivo (importaciones, limpieza de datos) para que puedas centrarte en hipótesis.
• Cuadernos repetitivos: Los cuadernos de informes mensuales suelen variar solo por rango de fechas; deja que el agente actualice los parámetros y vuelva a ejecutar.
• Enseñanza y demos: El modo de Aprendizaje Interactivo convierte explicaciones abstractas (ej., “K‑medias vs. DBSCAN”) en ejemplos en vivo y ajustables runcell.dev (opens in a new tab).

Limitaciones y advertencias

• Costo del modelo y privacidad — Runcell actualmente depende de LLMs en la nube; DataFrames grandes pueden ser resumidos antes de salir de tu máquina, pero revisa tus reglas de cumplimiento.
• La autonomía no es magia — El modo “YOLO” puede consumir tokens API si la solicitud es vaga. Comienza con prompts claros y con alcance definido.
• Jupyter ≠ solo Python — Los cuadernos multilenguaje (R, Julia) están en camino, pero todavía son experimentales.

La conclusión

Runcell lleva la asistencia de IA de un “autocompletar avanzado” a una automatización completa del cuaderno. Al tratar el cuaderno como un espacio de trabajo vivo — código, datos, salidas — y no solo un buffer de texto, cierra la brecha entre _decir_le a la computadora qué quieres y ver que lo haga.

Si estás listo para que un agente maneje el trabajo pesado mientras tú mantienes el enfoque en generar ideas, abre tu próximo cuaderno con:

pip install runcell

y dale un respiro muy merecido a tu teclado.