notebook-intelligence

在 JupyterLab 里直接让 AI 写代码、跑分析、调模型

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。

开源 freemium 编程开发
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 346
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 freemium

项目数据

分类编程开发
开发团队plmbr
所属国家
定价模式freemium
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
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★ 346
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-09-22 00:00:00
最近更新2026-09-29 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-30
浏览次数0

使用教程

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

项目介绍

notebook-intelligence 是编程开发领域的开源项目,由 plmbr 开发,2024 年首次发布。

它收录于编程开发分类,该分类目前共有 520 个项目,GitHub 星标数为 346。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-29。开源扩展,支持本地Ollama免费使用,云端LLM需自备API密钥。

它主要面向的使用场景是:数据科学家在JupyterLab中快速生成数据清洗和特征工程代码。同类可对比的替代方案包括 jupyter-ai、jupyterlab-lsp。

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