VS Code で AI を使って Jupyter Notebook を編集する
Visual Studio Code は、Jupyter Notebook や Python コードファイルを通じた作業をネイティブでサポートしています。VS Code の AI 機能は、ノートブックの作成や編集、さらにはデータの分析や可視化を支援します。この記事では、VS Code の AI 機能を使用して Jupyter Notebook を操作する方法を学びます。
新しいノートブックをスケルトン作成する
新しいノートブックの作業開始を迅速化するために、VS Code の AI 機能を使用してノートブックの雛形（スケルトン）を作成できます。自然言語を使用して、追加したい機能や使用したいライブラリの詳細を指定してください。
AI を使って新しいノートブックを作成するには、以下のいずれかのオプションを選択します。
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チャット入力ボックスに
/newNotebookスラッシュコマンドを入力し、続けて作成するノートブックの詳細を入力します。 -
エージェントを選択し、新しいノートブックを作成するように求める自然言語のプロンプトを入力します。
効果的なノートブックのプロンプトについては、「プロンプトの例」の記事を参照してください。
次のスクリーンショットは、「#housing.csv のデータを読み込む Jupyter ノートブックを作成して」（このデータセットは Kaggle から入手できます）というプロンプトに対するエージェントの出力を示しています。
新しい .ipynb ファイルが作成され、CSV ファイルを読み込んでデータの先頭数行を表示するための Markdown セルとコードセルが含まれていることに注目してください。
これで、ノートブックを手動でさらに編集したり、AI を使用してインライン編集を行ったり、チャットでフォローアップのリクエストを送信してノートブックを修正したりできます。
ノートブックセル内でインライン編集を行う
すでにノートブックがあり、セル内でインライン編集を行いたい場合は、コードファイルと同じようにインラインチャットを使用できます。
セル内でインライン編集を行うには、⌘I (Windows, Linux Ctrl+I) を押します。これによりインラインチャットビューが開き、プロンプトを入力できます。
チャットプロンプト内でカーネル変数を参照できます。# に続けて変数名を入力して参照します。たとえば、df という名前の変数がある場合、チャットプロンプトに #df と入力して参照できます。
回答が生成されると、ノートブックセル内のコードが更新されることに注目してください。変更を 承認 (Accept) したり、セルへの変更を 承認して実行 (Accept and Run) したりすることを選択できます。
AI で新しいセルを生成するには、ノートブックビューの 生成 (Generate) ボタンを選択するか、セルにフォーカスがない状態で ⌘I (Windows, Linux Ctrl+I) を押して新しいセルのインラインチャットビューを開きます。
複数のセルにまたがって編集を行う
複数のセルにまたがる大規模な編集を行うには、チャットビューでエージェントに切り替えることができます。ノートブックの変更を求めるプロンプトを提供すると、エージェントがタスクを反復しながら変更を実装します。
オーバーレイコントロールを使用して、さまざまな編集提案の間を移動したり、変更を保持または取り消したりできることに注目してください。
ノートブックの内容について質問する
チャットインターフェイスを使用して、ノートブックの内容について質問できます。これはコードやデータ、可視化についての説明を得るのに役立ちます。セルの出力、グラフ、エラーなど、チャットリクエストに追加のコンテキストを含めることも可能です。
次の例は、ノートブック内の可視化について質問する方法を示しています。
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グラフの横にある
...を選択し、セル出力をチャットに追加 (Add Cell Output to Chat) を選択して、チャートをチャットリクエストのコンテキストとして追加します。
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チャット入力フィールドに 「このチャートを説明して」 というプロンプトを入力します。
チャートの詳細な説明が得られることに注目してください。
データ分析と可視化を実行する
チャットでエージェントを使用することで、データセットの完全なデータ分析と可視化ノートブックを作成できます。エージェントはデータセットを分析し、新しいノートブックのスケルトンを作成し、データ分析を実行するためのコードを実装し、セルを実行してデータを処理および可視化します。必要に応じて、エージェントは関連するツールやターミナルコマンドを呼び出してタスクを完了します。
例えば、住宅データセットのデータ分析を実行するには：
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チャットビューのエージェントピッカーからエージェントを選択します。
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チャット入力フィールドに次のプロンプトを入力します：「#housing.csv のデータのデータ分析を実行して」
エージェントがさまざまなタスクを反復することに注目してください。必要な場合は、ツールやコマンドの実行を承認してください。
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その結果、データクレンジング、データ可視化、統計分析を含む、データセットの完全な分析結果が記載された新しいノートブックが出来上がります。
これで、ノートブックを手動でさらに編集したり、AI を使用してインライン編集を行ったり、チャットでフォローアップのリクエストを送信してノートブックを修正したりできます。