Une avancée massive ici ! Quelqu'un a corrigé chaque défaut majeur dans les Jupyter Notebooks. Le format .ipynb est bloqué en 2014. Il a été conçu pour une époque différente - pas de collaboration dans le cloud, pas d'agents IA, pas de flux de travail en équipe. Changez une cellule, et vous obtenez plus de 50 lignes de métadonnées JSON dans votre diff git. Les revues de code deviennent un cauchemar. Vous voulez partager une connexion de base de données entre les notebooks ? Configurez-la séparément dans chacun. Besoin de commentaires ou de permissions ? Tant pis. Jupyter fonctionne pour l'analyse en solo mais échoue pour les équipes construisant des systèmes IA en production. Deepnote vient de rendre la solution open-source (licence Apache 2.0) Ils ont construit une nouvelle norme de notebook qui s'adapte réellement aux flux de travail modernes : ↳ YAML lisible par l'homme - Les diffs Git montrent les véritables changements de code, pas le bruit JSON. Les revues de code fonctionnent enfin. ↳ Structure basée sur des projets - Plusieurs notebooks partagent des intégrations, des secrets et des paramètres d'environnement. Configurez une fois, utilisez partout. ↳ 23 nouveaux blocs - SQL, entrées interactives, graphiques et KPI en tant que citoyens de première classe. Construisez des applications de données, pas seulement des notebooks d'analyse. ↳ Support multi-langue - Python et SQL dans un seul notebook. Le travail moderne sur les données n'est plus unidimensionnel. ↳ Compatibilité totale en avant et en arrière : convertissez n'importe quel notebook Jupyter en Deepnote et vice versa avec une seule commande. npx @ deepnote/convert notebook.ipynb Puis ouvrez-le dans VS Code, Cursor, WindSurf ou Antigravity. Vos notebooks existants migrent instantanément. ...