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嗨，HN！ 我开发了一个开源的 macOS 应用，允许你通过 Touch ID 解锁 SSH 和 GPG 密钥的密码短语。你还可以使用命令行界面存储秘密并将其注入到开发环境中，同时将 `age` 加密密钥存储在安全区中。 我开始着手这个项目是因为我在设置一台新电脑时，觉得 Mac 的 GPG pinentry 工具使用起来非常不顺手。 后来我又加入了秘密管理功能，因为我希望有一个替代 1Password 的秘密注入工具，后者在某些情况下只能在线使用。这让我可以在配置文件中存储 `axo://...` 的 URL，并通过 `ap inject` 动态填充。这个保险库的规范受到了标准操作程序（SOPs）的启发。 之所以将其开发为一个应用而不仅仅是一个命令行工具，是因为它直接与苹果的安全框架集成，并且需要进行代码签名和公证——这是一个有趣（但令人烦恼）的问题，我应该写一篇文章来讨论。 展望未来，我计划添加对与 git 同步秘密保险库的支持，支持基于 SOPs 的保险库，将公钥同步到 GitHub，GPG 密钥管理（我总是忘记如何续订我的密钥），甚至可能实现 ssh-agent 协议，以便我可以在应用中存储我的 SSH 密钥。这是一个很长的清单，但它将解决我许多的小麻烦。 期待一些早期反馈，乐意回答任何问题。

我们创建Chargenda是因为如今的企业使用了许多工具，而大多数企业常常忘记续订日期、免费试用和定期收费。Chargenda将所有信息集中在一个地方，提前发送续订提醒，帮助团队减少不必要的开支。

嘿，HN， 我之所以开发这个工具，是因为我对传统PDF表格提取工具中的“无声失败”感到厌倦。 在我的日常工作中处理金融和法律文件时，像Camelot或Tabula这样的工具经常返回看似合理但实际上列错位或缺少小数点的数据。在受监管的环境中，你无法承担猜测的风险。 我建立了一个将提取视为需要验证的假设的流程： 1. **提取**：使用IBM的Docling解析布局并获取结构（Markdown格式）。 2. **视觉验证**：从PDF中捕获特定表格区域的截图。 3. **验证**：将Markdown和截图输入本地的视觉大语言模型（Llama 3.2通过Ollama）。 4. **评分**：大语言模型比较像素真实值与提取文本，并输出置信度分数和审计记录。 这个流程的权衡在于速度（每个表格大约需要5秒）与置信度。它被设计为100%本地运行，以保护隐私敏感的文件。 代码库在这里：[https://github.com/2dogsandanerd/validated-table-extractor](https://github.com/2dogsandanerd/validated-table-extractor) 我很想听听你们在RAG管道中如何处理数据完整性！