notebook-intelligence/notebook-intelligence

O que notebook-intelligence faz?

Uma extensão do JupyterLab que suporta Claude Code, Copilot, Ollama e LLMs compatíveis com OpenAI, com MCP, skills, plugins e agentes de notebook.

Visão Geral

O notebook-intelligence é uma extensão poderosa para o JupyterLab que integra múltiplos modelos de linguagem de grande escala (LLMs), permitindo que você use assistência inteligente diretamente dentro dos seus notebooks. Ele suporta uma variedade de provedores, incluindo Claude Code, Copilot, Ollama e qualquer LLM compatível com a API OpenAI.

Principais Recursos

• Suporte a Múltiplos Provedores: Use Claude Code, Copilot, Ollama ou qualquer LLM compatível com OpenAI.
• Protocolo MCP: Suporte ao Model Context Protocol para interações avançadas.
• Skills Reutilizáveis: Crie e compartilhe skills específicas para tarefas comuns.
• Plugins: Estenda a funcionalidade com plugins personalizados.
• Agentes de Notebook: Agentes autônomos que podem executar código, analisar dados e gerar visualizações.

Instalação

Você pode instalar a extensão via pip:

pip install notebook-intelligence

Ou via conda:

conda install -c conda-forge notebook-intelligence

Configuração

Após a instalação, configure os provedores LLM no arquivo de configuração do JupyterLab ou via interface gráfica.

Exemplo de Configuração

{
  "providers": {
    "claude": {
      "api_key": "sua-chave-aqui"
    },
    "openai": {
      "api_key": "sua-chave-aqui",
      "model": "gpt-4"
    },
    "ollama": {
      "endpoint": "http://localhost:11434",
      "model": "llama3"
    }
  }
}

Uso Básico

1. Abra um notebook no JupyterLab.
2. Ative a extensão notebook-intelligence através do menu ou da barra de ferramentas.
3. Selecione o provedor LLM desejado.
4. Comece a interagir com o agente usando comandos ou a interface de chat.

Skills

Skills são scripts reutilizáveis que executam tarefas específicas. Você pode criar seus próprios skills ou usar os fornecidos pela comunidade.

Exemplo de Skill

# skill: analisar_dados
"""
Analisa um DataFrame e retorna estatísticas básicas.
"""
import pandas as pd

def execute(df: pd.DataFrame):
    stats = df.describe()
    return stats

Plugins

Plugins permitem estender a funcionalidade da extensão. Consulte a documentação para criar seus próprios plugins.

Agentes de Notebook

Os agentes de notebook podem executar tarefas automaticamente, como:

• Executar células de código
• Analisar dados
• Gerar gráficos
• Responder perguntas sobre os dados

Suporte e Contribuição

Para relatar problemas ou contribuir com o projeto, visite o repositório no GitHub.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT.