notebook-intelligence

在 JupyterLab 里直接让 AI 写代码、跑分析、调模型

开源 🏷️基础免费，高级付费 ⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定 编程开发 🍴 复刻 71 🐛 待处理 46 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 355
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费，高级付费 支持限时试用 · 开源扩展，支持本地Ollama免费使用，云端LLM需自备API密钥

项目预览

notebook-intelligence 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类编程开发
开发团队plmbr
官网地址https://nbi.plmbr.dev
GitHubhttps://github.com/plmbr/notebook-intelligence
定价模式🏷️基础免费，高级付费
价格说明开源扩展，支持本地Ollama免费使用，云端LLM需自备API密钥
访问状态⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型agent-plugins,agent-skills,ai,ai-agents,ai-tools,claude-code,codex,copilot,genai,jupyterlab,mcp,notebook,ollama
GitHub 星标★ 355
上线时间2024-09-22 00:00:00
代码更新2026-11-11
仓库体积47.2 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数3

项目介绍

notebook-intelligence 是一个 JupyterLab 扩展，把 Claude Code、GitHub Copilot、Ollama 以及任何兼容 OpenAI 接口的大模型直接接入笔记本环境。它解决的是数据科学和机器学习工作流中频繁切换工具、复制粘贴代码、手动调试的问题。核心能力包括：在单元格内直接调用 LLM 生成、补全和重构代码；支持 MCP 协议连接外部工具和数据源；通过 skills 和 plugins 扩展模型能力；内置 notebook agents 可自动执行多步任务，比如数据清洗、可视化生成、模型训练循环。用户无需离开 JupyterLab 就能完成从提问到运行验证的闭环，同时兼容本地 Ollama 和云端 API，兼顾隐私与性能。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 355

使用教程

难度：入门 约 25 分钟 部署方式：pip 库 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • JupyterLab 4
  • 任一模型服务

安装与启动步骤

  1. 1装扩展

    在跑 JupyterLab 的同一个环境里装

    pip install notebook-intelligence

  2. 2起 JupyterLab

    重启后侧栏会多出聊天面板

    jupyter lab

  3. 3接一个 provider

    Copilot、OpenAI 兼容端点、Ollama 任选

  4. 4试三个功能

    聊天改代码、行内补全、让 agent 自己跑格子

如何确认成功

能在不离开 notebook 的情况下让 agent 新建一个格子并执行出结果。

注意事项

  • 扩展本身免费开源，模型费用直接付给所选 provider。
  • 接本地 Ollama 时注意上下文长度，默认值往往不够读长 notebook。
  • agent 模式会真的执行格子，跑之前先确认没有会写盘或联网的代码。
  • Claude 模式依赖本机装了 Claude Code CLI，不是纯 API 调用。

核心亮点

  • 同时支持 Claude Code、Copilot、Ollama 和 OpenAI 兼容接口，模型选择灵活
  • 集成 MCP 协议，能连接数据库、文件系统等外部工具，扩展性强
  • 提供 notebook agents 和 skills 机制，可自动完成多步数据分析任务

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例可能不够完善
  • 对 JupyterLab 版本和 Python 环境有依赖，安装配置可能遇到兼容问题

适用场景

  • 数据科学家在 JupyterLab 中快速生成数据清洗和特征工程代码
  • 机器学习工程师用本地 Ollama 模型在离线环境调试训练脚本
  • 分析师通过 notebook agents 自动生成可视化图表和统计报告

替代项目

jupyter-ai、jupyterlab-lsp

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