Runcell: Um Agente de IA que Transforma seu Notebook Jupyter em um Co‑Piloto de Ciência de Dados

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Matt Popovic

Updated on 23/07/2025

Se você passa a maior parte do seu dia dentro de notebooks Jupyter, provavelmente já tentou ferramentas de geração de código como GitHub Copilot ou cursor. Elas são ótimas para autocomplete, mas pararam na etapa do texto: você ainda precisa colar o snippet, executá-lo, debugar os erros e acompanhar as variáveis manualmente. Runcell dá um passo além ao incorporar um agente totalmente autônomo dentro do Jupyter, de modo que geração, execução e iteração de código acontecem em um ciclo contínuo.

O que exatamente é o Runcell?

Runcell é uma extensão para JupyterLab e pacote Python (pip install runcell) que insere um agente de IA diretamente na barra de ferramentas do seu notebook ([Reddit][1]). Diferente de uma janela de chat acoplada ao seu IDE, o agente consegue ler o estado ao vivo do notebook— células, variáveis, gráficos, até DataFrames intermediários— e usar esse contexto na hora de decidir o que fazer a seguir.

O site agrupa suas funcionalidades em quatro modos runcell.dev (opens in a new tab):

Por chamar ações do Jupyter (adicionar célula, executar célula, reiniciar kernel, etc.), o agente não parece apenas um autocomplete, mas mais como um parceiro que toca o teclado junto com você, quase um desenvolvedor júnior.

Por que o contexto importa?

Assistentes tradicionais geram código isoladamente. Se o trecho referencia uma variável que não existe no kernel atual, você leva um NameError, e precisa explicar o contexto manualmente. Já o Runcell inspeciona globals() antes de criar o código, então já sabe que df_sales é um DataFrame pandas de 100 MB e que você importou matplotlib duas células atrás. Usuários iniciais no r/Jupyter dizem que essa consciência contextual permite que a ferramenta termine uma tarefa ao invés de entregar pré‑builds incompletos ([Reddit][1]).

Agentes que entendem o notebook fazem parte de uma tendência mais ampla. O projeto Notebook Intelligence (NBI) da comunidade Jupyter mostrou recentemente como chamadas de ferramentas desbloqueiam agentes de várias etapas dentro do Lab 4 ([Jupyter Blog][3]), e o plugin oficial Jupyter AI lançou comandos mágicos para LLMs em 2023 ([Jupyter Blog][4]). O Runcell constrói sobre essas ideias, empacotando tudo como uma experiência opinativa e prontamente utilizável para cientistas de dados que querem resultados rápidos.

Fluxo de trabalho típico

1. Instalar

   pip install runcell
   jupyter labextension enable runcell  # Lab 4 detecta automaticamente a extensão

2. Abrir qualquer notebook e clicar no ícone do Runcell para abrir a barra lateral de chat.

3. Descrever seu objetivo:

   “Carregar sales.csv, calcular crescimento YoY por região, e produzir um heatmap com seaborn.”

4. Observar o agente:

   • Criar novas células de código.
   • Executá-las na ordem correta.
   • Detectar um erro de importação, instalar seaborn e tentar novamente.
   • Inserir uma célula de Markdown explicando a análise.

Você pode intervir a qualquer momento—editar uma célula, fixar uma variável—e o agente irá planejar novamente considerando suas alterações.

Onde o Runcell brilha

• Análise exploratória: Automatize tarefas repetitivas (imports, limpeza de dados) para focar na geração de hipóteses.
• Notebooks repetitivos: Notebooks de relatórios mensais normalmente mudam apenas a faixa de datas; deixe o agente atualizar os parâmetros e reexecutar.
• Ensino e demonstrações: O modo Aprendizado Interativo transforma explicações abstratas (por exemplo, “K‑means versus DBSCAN”) em exemplos ao vivo, ajustáveis runcell.dev (opens in a new tab).

Limitações e avisos

• Custo do modelo e privacidade — Runcell atualmente depende de LLMs na nuvem; DataFrames grandes podem ser resumidos antes de sair da sua máquina, mas confira suas regras de privacidade.
• Autonomia não é mágica — O modo “YOLO” pode consumir tokens de API se o seu pedido for vago. Comece com prompts claros e restritos.
• Jupyter ≠ Apenas Python — Notebooks multilíngues (R, Julia) estão no roadmap, mas ainda são experimentais hoje.

Resumindo

Runcell leva a assistência de IA de um “autocomplete sofisticado” para uma automação completa do notebook. Ao tratar o notebook como um espaço de trabalho vivo—código, dados, saídas— e não apenas um buffer de texto, ele fecha a lacuna entre dizer ao computador o que você quer e ver ele fazer.

Se você está pronto para deixar um agente cuidar do trabalho braçal enquanto mantém o foco em gerar insights, abra seu próximo notebook com:

pip install runcell

E dê um descanso merecido para o teclado.