数据科学家发问:智能体时代,.ipynb 笔记本是否已经过时?
2026.10.10 · 观点 · 行业观点 · 社区热议
一位数据科学家质疑:LLM 能写大部分代码后,为何还要围绕代码单元组织工作流?
一位在 LLM 革命前入行的数据科学家在 Reddit 发帖,回顾 Jupyter Notebook 曾完美契合经典数据科学流程:EDA、数据准备、拟合、评估、调参、保存模型与笔记本。他认为如今 Claude/Codex 已能写出大部分代码,于是质疑为何仍要围绕代码单元组织整个工作流,并提出能否把「代码→输出」换成「提示→结果」这类单元抽象。
- 发帖者是在 LLM 革命前入行的数据科学家
- 经典流程:EDA→数据准备→拟合→评估→调参→保存模型
- 他认为 Claude/Codex 已能写出大部分代码
- 质疑为何仍围绕代码单元组织工作流
- 提出从「代码→输出」转向「提示→结果」的单元抽象
为什么值得看
触及数据科学工作流是否该被智能体重构的核心问题
适合谁关注
数据科学家、ML 工程师与工具开发者