在数据科学领域，Jupyter Notebook 已被广泛采用，因为它们允许共享可重复的计算分析。然而，这些工具仅对懂得计算机代码的人可用。为了让更广泛的科学家群体能够参与数据分析和计算，即使他们不熟悉代码，我们推出了 Plainbook，这是一种以自然语言为中心的笔记本。
Plainbook 基于两个原则：促进自然语言描述和验证数值。在 Plainbook 中，自然语言描述被保存，而不是生成的代码；代码是自动从单元描述中生成的。由于自然语言是从上到下阅读的，Plainbook 采用线性执行语义，确保单元按照出现的顺序执行；与 Jupyter 不同，没有“隐藏状态”或无序执行。
为了让不懂代码的用户能够验证计算的正确性，我们在 Plainbook 中构建了以值和值检查为中心的验证机制。这些机制包括关注单个单元的机制，类似于单元测试，以及全局机制。线性执行语义和验证机制都由快照内核支撑，该内核缓存执行状态，使执行和验证高效。
博主点评： Plainbook 的出现为数据科学提供了一个新的视角，尤其是针对那些不具备编程背景的科学家。通过将自然语言与计算结合，它降低了数据分析的门槛，促进了科学的可及性和透明度。未来，如何进一步增强其功能和用户体验将是关键。