DataSpell 2026 for Mac 是 JetBrains 推出的专为数据科学家设计的集成开发环境（IDE），适用于 macOS 系统，深度融合 Jupyter Notebook 的交互式体验与 PyCharm 级别的智能编码能力，支持 Python 与 R 语言，助力用户高效完成探索性数据分析与机器学习模型原型开发 。
##数据准备
通过有效管理和优化数据集，为顺畅的分析奠定坚实基础。连接、导入原始数据并构建其结构，确保数据的准确性和可用性。
从本地文件或数据库获取数据：轻松开始处理数据 —— 无论数据存储在本地还是云端。DataSpell 支持连接 50 多种数据库和本地文件格式，在专用的数据工具窗口中展示所有数据源。
使用 Data Wrangler 或人工智能清理数据：无论是否编写代码，都能轻松清理数据。Data Wrangler 提供交互式无代码数据清理方式，还可借助人工智能聊天辅助处理数据。
数据可视化（即将推出）：使用人工智能或无代码工具轻松实现数据可视化。图表构建器让你毫不费力地创建复杂的交互式图表。借助人工智能，只需点击几下即可生成数据可视化结果。
##数据分析
通过人工智能驱动的数据分析、无代码工具或代码辅助流程挖掘洞察。从简单到高级数据分析，在 DataSpell 中一切都变得简单。
让人工智能分担工作负荷：在 DataSpell 中，人工智能是核心功能，致力于提升数据分析效率。从领先供应商最新模型支持的人工智能聊天，到人工智能代理和机器学习驱动的代码补全，你的数据处理工作将比以往更顺畅、更高效。
无代码数据分析：从多种专为精准、高质量分析设计的人工智能代理中选择。使用 Data Wrangler 进行无代码和人工智能驱动的数据处理，或借助可视化工具加载、处理和可视化数据，无需编写任何代码。
一流的 Jupyter 笔记本支持：DataSpell 提供的笔记本支持一流的 Python 和 SQL 功能，同时具备无代码和人工智能特性。
##数据报告
将分析结果转化为可执行报告，轻松与相关方共享。利用无缝导出、报告生成和协作工具，有效传达你的洞察。
将笔记本导出为报告：以多种格式（包括 PDF、HTML、Markdown 等）将笔记本作为报告共享。
将笔记本导出为代码：将笔记本导出为 Python 代码，用于数据分析自动化，或在 GitHub、S3、Databricks 等平台上进行进一步处理。
导出数据：除了可从脚本文件、CSV、TSV 或任何带分隔符的文本文件导入数据外，你还可以选择任意格式导出数据（包括 CSV、JSON、HTML、Markdown、Excel 等），甚至可以创建自定义格式！
版本2026.1.1更新内容:
1. AI 智能体生态系统全面升级
通过 Agent Client Protocol (ACP)，DataSpell 现在支持在 AI 聊天中直接集成 GitHub Copilot、Cursor、Codex 等主流 AI 工具，实现代码生成、错误修复与文档查询的一体化协作。
新增 ACP Registry，可在 IDE 内一键浏览、发现并安装兼容的 AI 代理，无需手动配置，显著降低使用门槛。
2. 数据库原生 AI 支持
AI 聊天（Codex 与 Claude Agent）现已提供对连接数据库的完整原生支持，支持使用自然语言直接执行查询、分析数据结构、修改表内容，甚至生成可视化建议。
外部智能体也可通过 MCP 服务器 调用相同功能，实现跨平台 AI 协同。
3. Notebook 原生导出为 PDF
新增原生 PDF 导出功能，可直接将 Jupyter Notebook 导出为高质量 PDF，无需依赖 Python、nbconvert 或 LaTeX 环境。
转换过程在 IDE 内完成，提升导出速度、稳定性和格式保真度，特别适合报告分享与教学场景。
4. 终端命令补全增强
集成终端现在支持实时命令与参数建议，在使用 Git、Docker 或自定义 CLI 工具时，可快速发现可用选项，减少记忆负担。
补全建议基于上下文动态生成，提升命令行操作效率与准确性。
5. 编辑器光标动画优化
新增两种文本光标动画模式，提升输入视觉体验：
Snappy 模式：光标快速跳转并轻微减速，兼顾流畅与响应速度。
Gliding 模式：光标平滑移动，长距离跳转更易视觉追踪。
可在 Settings | Editor | General | Appearance 中启用 Use smooth caret movement 并选择偏好模式。
6. 性能与兼容性改进
支持 macOS 11+ 及 Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）芯片，优化内存占用与启动速度。
IDE 整体响应性提升，尤其在处理大型 Notebook 与复杂数据可视化时表现更稳定。
软件展示图:
