Show HN：TamedTable——用自然语言操作 AI ETL

TamedTable 是一个面向表格数据的 AI ETL 工具，核心理念是“用自然语言和你的数据对话”。用户无需编写公式或代码，只需加载表格数据，然后用日常语言描述想要的操作，AI 就会执行。产品以 Web 应用形式提供，也支持命令行，并且源代码可获取（source-available），用户可以使用自己的 API 密钥运行。

在功能层面，TamedTable 能够理解上下文，因此可以完成公式难以做到的清理、丰富、分类和校验等任务。比如，AI 会逐行读取上下文后再决定如何处理混乱的字段，也可以从自由文本中抽取结构，或者识别每一行的语义并进行分类。平台提供了多种演示场景，包括清理、丰富与抽取、分类、验证、语言处理，以及确定性的精确操作。

TamedTable 的设计强调可见性和可控性。用户能看到每一步的实时变化，不喜欢可以随时撤销。所有操作都会成为历史记录，也可以保存为可重放的“配方”（recipe），用于处理新数据，或者导出为纯 Python 脚本，在离开该工具后继续运行。数据始终保留在开放格式中，不存在供应商锁定。

工具支持从本地或 URL 读取 CSV、JSONL、Parquet 和 Arrow 文件，并且指令支持多种语言，包括英语和中文。它还提供了“懒执行”模式：AI 步骤只对当前预览页执行，成本很低，等用户确认后再运行完整数据集。官方还提供了一个无需 API 密钥的引导式导览，重放真实会话，方便用户快速体验。

在可靠性方面，TamedTable 的 CI 会在每次提交时重放 606 个测试场景。官方基准测试显示，默认模型在分类任务中匹配人工标注标签的准确率为 96.7%，每 1000 行的分类成本约为 0.15 美元。每个请求都会生成一个可读的小规格说明，确定性步骤由真实 SQL 引擎执行，同一配方可以复用到下个月的新文件上。

用户可以在浏览器中直接打开 Web 应用，或在 GitHub 上查看项目。该工具适合希望用更低门槛处理表格数据的个人和团队，尤其是那些希望保留数据自主权、又需要 AI 辅助完成数据管道任务的用户。