marimo 探索性笔记本转化器

问题：探索笔记本的复现断层

当一个分析从个人实验变成需要分享、归档或重复运行的产物时，.ipynb 的隐式执行顺序、单元格状态和手工重跑会迅速成为负担。团队常遇到三类失败：别人无法确定从哪个 cell 开始、中间状态漂移导致结果不一致、提交后难以作为脚本在 CI 或批处理中执行。

技能如何工作

这个技能把 marimo 的反应式模型作为转换基础，而不是继续维护可变 notebook 状态：

• 将已有 notebook 或分析代码拆解为 marimo 的 cell 单元，让数据流依赖显式化。
• 修改一个 cell 后，marimo 会反应式地重算依赖单元格，或把失效单元格标记为 stale，避免手工定位下游。
• notebook 以纯 Python 形式保存，并可直接作为脚本执行，适合纳入 Git 做版本化与 diff。
• 利用内置的 SQL 一等支持，把探索查询沉淀为可重复的数据访问逻辑。
• 当结果需要对外展示时，可部署为交互式 web app 或 slides；部分 notebook 也能在浏览器中通过 WASM 运行。

关键步骤是：先迁移探索单元，再让反应式执行暴露隐式依赖，随后把 Python 文件纳入版本控制并作为脚本测试，最后按分享场景选择 app 或 slides 导出。

适用边界

它适合 Python 3.9+ 环境中已有 notebook 或分析代码、希望获得可靠重跑和可版本化产物的团队。对于纯文档、非 Python 生态、依赖复杂多进程或分布式调度的重型管线，仍需结合原有工程体系；上游能力与边界以 marimo 官方文档为准。