説明
Runcellは、データ分析、データサイエンス、研究のためのJupyterネイティブのAIエージェントです。次の関数を提案するだけでなく、質問を実行されたノートブック作業に変換します。データと既存のコードを検査し、ステップを計画し、Pythonを記述・実行し、コードが生成するテーブル、チャート、その他の出力を読み取ります。
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Runcellは、結果を有用にするためのシーケンスを通じて機能します：理解、計画、実行、検査、そして実際に起こったことから続けます。周囲のセルと出力を読み取ることで、文脈に応じた修正を適用し、Jupyterを離れることなくエラーから回復し、次の決定をコードだけからの推測ではなく、実際の結果に基づいて行います。また、データに適した方法を決定するために、並行して分析手法を実行することもできます。
Runcellは、再現可能で防御可能な作業を必要とするアナリスト、データサイエンティスト、研究者、定量的ファイナンスのユーザーのために構築されています。各ステップが作業に基づいて構築されるように、質問、決定、以前の出力を反復間で接続します。これにより、空のプロンプトから再スタートするのではなく、作業を進めることができます。
- カテゴリーAIデータ分析
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Runcellの主要機能
Jupyterノートブック内で実行されるAIエージェント
質問を実行されたマルチステップワークフローに変換
Pythonを記述・実行し、セルを実行
セルの出力からテーブル、チャート、統計を読み取る
文脈内でのデバッグとエラー回復
実行可能なセルを使った並行実験
再現可能な作業のための反復間での文脈保持
Runcellの使い方は？
ノートブックを開く：Jupyterノートブック内でRuncellを使用します。
質問をする：必要な結果を平易な言葉で説明します。
作業を任せる：Runcellがステップを計画し、Pythonを記述し、セルを実行します。
出力を確認する：テーブルやチャートを読み取り、結果を解釈します。
続ける：フォローアップの質問をし、Runcellが分析を進めます。
Runcellの使用例
- データ分析
- データサイエンス
- 定量的ファイナンス
- 研究と実験
