Jupyter和Streamlit分别服务于数据工作流的不同阶段：Jupyter用于探索数据、试验特征、教学演示，其核心优势是代码与结果的整合展示，但需注意避免全局依赖冲突、结果不可复现及硬编码敏感信息等坑。推荐为每个项目创建独立conda/venv环境，关键结果必须落盘存储，敏感数据需手动清理或使用nbstripout。长期项目建议采用JupyterLab管理终端和多notebook协同，多人协作时应通过JupyterHub实现身份认证和资源配额控制，禁用开放kernel挂载公网。 Streamlit适用于快速将分析脚本转化为可交互页面，如展示图表、RAG分块试玩或标注工具。需善用@st.cache_data/Resource缓存高频计算和模型连接，通过session_state管理对话历史与上传文件，但若涉及高并发外部产品或权限控制需直接转向FastAPI等服务化方案。避免密钥混入仓库，在部署时建议使用secrets.toml分离敏感信息。分工表中明确划分工具使用场景：探索阶段首选Jupyter，交付阶段选择Streamlit或服务化方案，并强调不混用不同阶段工具链，避免因设计缺陷导致的可维护性下降。