Penrose – 通过输入纯文本符号来创建图表

入门与 DSL 结构

• 一些人难以找到这种记法；回答指向了 “Learn Penrose”、“Documentation” 和示例图库。
• 每个图表使用三个组件：
  • Substance – 抽象数据/对象。
  • Style – 向量图形层面的布局和外观。
  • Domain – 领域特定的类型/关系。
• style 文件通常包含大部分复杂性；有人觉得这种三分法很强大，但也很重，并提到未来最终会统一这些 DSL。

Substance 与 style 的分离

• 一个核心想法：将图表所表示的 是什么 与它 看起来如何 分开，类似于 HTML vs CSS。
• 相同的 substance（例如集合-子集关系）可以渲染成不同类型的图表（Venn、树等）。
• 图表生成被表述为一个受约束的优化问题，从而能够通过约束而不是固定坐标来实现自动布局和探索。

与其他工具的比较

• 与 Mermaid、Graphviz、D2、TikZ、MetaPost、Asymptote、PlantUML、Pic/Pikchr 等进行比较。
• 更多被看作是 MetaPost / 数学图形系统的替代品，而不是业务/UML 工具（Mermaid、D2）的替代品。
• 一些用户更喜欢 WYSIWYG 工具（Inkscape、Illustrator、Excalidraw），因为它们便于直接控制和草绘。

可用性、人体工学与 AI

• 有几个人觉得这个 DSL 让人望而生畏，对快速绘图来说“太多了”；另一些人则看重它的表达力和样式复用能力。
• 对“diagrams as code”的批评包括：难以草绘、需求变化时脆弱，而且除简单情况外投入产出比往往不高。
• 也有人看重源代码管理友好性，以及由代码生成图表（例如来自状态机）。
• 多条评论建议使用 LLM 生成 Penrose/Mermaid 代码；该项目本身也在研究基于 LLM 的 Penrose 编写方式。

渲染、集成与性能

• 有一个 CLI 工具可以在不使用浏览器的情况下导出 SVG，使用 canvas/Cairo 风格后端。
• 浏览器中的内存问题已被承认，这与重复的 Wasm 分配有关；正在探索解决办法（内存复用、worker、未来的 Wasm GC）。
• 用户对与 LaTeX 更紧密的集成很感兴趣，并提到早期/不确定的插件（例如 Obsidian）。

示例质量与领域正确性

• 一些示例因其美观而受到称赞；另一些则被批评为令人困惑或杂乱，注释掉的代码损害了它们作为教学材料的价值。
• 化学图（例如咖啡因、甲烷燃烧）引发了强烈批评，因为其物理结构不正确；维护者承认这些是天真的“no-overlap”布局，并计划采用更好的领域感知方法。
• 有评论者指出，Penrose 可能需要针对不同领域的多个专用布局引擎。

范围、随机性与控制

• 关于如何在不使用显式坐标的情况下控制位置的问题，凸显了自动布局与精确放置之间的张力。
• 有些人希望默认是确定性的、手工调优的布局；另一些人则认为带约束的随机探索有价值。
• 也有人将其与 GeoGebra 之类的工具进行比较，后者保持构造的确定性，但会对变化作出响应。

命名与术语

• 有人提到与相对论中的“Penrose diagrams”以及 Penrose 张量记号的混淆；时空图有独立的工具。
• 关于将系统命名为 “Penrose”（以及将 CLI 命名为 “roger”）的争论，主要集中在：在没有明确关联的情况下使用一位在世科学家的名字是否不合适；也有人指出这个姓氏并不唯一。
• 还澄清了标语中的 “plain text” 指的是非二进制、可编辑的文本文件，而不是自然语言英语。