Show HN：TamedTable——用自然語言操作 AI ETL

TamedTable 是一個面向表格數據的 AI ETL 工具，核心理念是“用自然語言和你的數據對話”。用户無需編寫公式或代碼，只需加載表格數據，然後用日常語言描述想要的操作，AI 就會執行。產品以 Web 應用形式提供，也支持命令行，並且源代碼可獲取（source-available），用户可以使用自己的 API 密鑰運行。

在功能層面，TamedTable 能夠理解上下文，因此可以完成公式難以做到的清理、豐富、分類和校驗等任務。比如，AI 會逐行讀取上下文後再決定如何處理混亂的字段，也可以從自由文本中抽取結構，或者識別每一行的語義並進行分類。平台提供了多種演示場景，包括清理、豐富與抽取、分類、驗證、語言處理，以及確定性的精確操作。

TamedTable 的設計強調可見性和可控性。用户能看到每一步的實時變化，不喜歡可以隨時撤銷。所有操作都會成為歷史記錄，也可以保存為可重放的“配方”（recipe），用於處理新數據，或者導出為純 Python 腳本，在離開該工具後繼續運行。數據始終保留在開放格式中，不存在供應商鎖定。

工具支持從本地或 URL 讀取 CSV、JSONL、Parquet 和 Arrow 文件，並且指令支持多種語言，包括英語和中文。它還提供了“懶執行”模式：AI 步驟只對當前預覽頁執行，成本很低，等用户確認後再運行完整數據集。官方還提供了一個無需 API 密鑰的引導式導覽，重放真實會話，方便用户快速體驗。

在可靠性方面，TamedTable 的 CI 會在每次提交時重放 606 個測試場景。官方基準測試顯示，默認模型在分類任務中匹配人工標註標籤的準確率為 96.7%，每 1000 行的分類成本約為 0.15 美元。每個請求都會生成一個可讀的小規格説明，確定性步驟由真實 SQL 引擎執行，同一配方可以複用到下個月的新文件上。

用户可以在瀏覽器中直接打開 Web 應用，或在 GitHub 上查看項目。該工具適合希望用更低門檻處理表格數據的個人和團隊，尤其是那些希望保留數據自主權、又需要 AI 輔助完成數據管道任務的用户。