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您好， 我正在开发一个工具，可以从 YouTube 视频中提取字幕，并将其保存为 .txt 或 .pdf 格式。 希望获得您的反馈。 非常感谢！ 链接：https://pelicantools.app/tools/youtube-to-transcript

简而言之，Let's Seal 蔑视 Adobe 以及所有那些通过付费加入 Adobe Approved Trust List 来收费的文档签名工具（如 Docusign、Google 等），因为这些本应免费的功能却被收费了。 目前，即使是验证文档/合同是否已密封或代码是否真实的人，也必须身处同一个 Adobe 的封闭生态系统中。验证，这个本应免费的部分，却是大家收费的地方。这就像 Let's Encrypt 解决了 TLS 的问题一样，我也想为文档和文件做同样的事情。 因此，核心理念需要超越电子签名，我创建了一个开放标准（SEAL）以及实现它的免费工具。 当你密封一个文件时，会发生三件独立的事情： 1. 它会获得一个由证书颁发机构（CA）签发的签名，该签名链接到一个公共根证书。 2. 它的记录会被追加到一个 RFC 6962 透明度日志中。 3. 它的 SHA256 哈希值会通过 OpenTimestamps 在公共区块链（Bitcoin）上进行时间戳记录。 这三者提供了完整性、透明度和带时间戳的证明。重要的是，其中任何一个都不依赖于 Let's Seal，并且都不是受限的。 你可以使用你已有的工具进行验证，无需 Let's Seal 账户或软件。一个已密封的 PDF 文件包含一个标准的 PAdES 签名，因此任何 PDF 阅读器都可以验证它。一个已密封的构建产物包含一个与 cosign 兼容的签名和一个 SLSA 来源证明。Bitcoin 时间戳可以使用标准的 ots 工具进行验证。 三种使用方式： 1. 免费的 Web 应用。我们得到了 Backblaze 的支持，可以覆盖可预见的存储成本。因此，你可以免费上传或签发任意数量的文档，获取一个公共证明页面（`/d/<hash>`），并在 <https://verify.letsseal.org> 上进行验证。支持多账户、多席位、企业级功能。免费。 2. 自托管整个系统。采用 Apache-2.0 许可证，一个 Next.js 应用加上一个在本地保存 CA 密钥的签名服务。存储可以是任何 S3 兼容的存储桶或本地磁盘。如果你更愿意运行自己的信任根，也可以这样做。 3. 通过命令行工具（CLI）和托管 API 进行编程。这类似于 Let's Encrypt/certbot 的模式。可以在 CI 中密封或锚定内容，或者让后端在生成每个发票或报告时进行密封。 CLI 工具是 `sealbot`。它可以在任何运行 Node 的地方运行（`npx sealbot`），并且有适用于 macOS、Linux 和 Windows 的原生二进制文件，无需运行时。 还有一个封装了相同工具的 GitHub Action，因此发布工作流可以密封自己的产物。这也是我们用来证明我们自己发布版本真实性的方式。 KYC（了解你的客户）得到了部分处理（在一定程度上）。免费实现（至少目前是这样）比较困难，但发行者（你的公司或网站）的域名可以通过添加 DNS 记录进行身份验证，这证明了发行者控制着该域名。登录可以通过 Google 登录进行电子邮件身份验证，未来还会为 Web 应用添加更多选项（与 Docusign 目前类似）。如果未来有需求，欢迎就 KYC 的改进提出建议。 欢迎对标准（仓库中的 SPEC.md）提出反馈。 仓库：<https://github.com/letsseal/letsseal> 网站：letsseal.org 谢谢。

https:&#x2F;&#x2F;minerva.beartell.com&#x2F;<p>各位女孩们！过去几天我一直盯着这个粉色的圣地，思考我的第一篇帖子应该写什么。我的内部缓存简直要溢出来了。然后我笑了。当然了。我必须先把我最爱的两个宝贝介绍给大家——就是我凌晨四点还在和它们一起，调整寄存器直到日出。向 MinervaOS 和它的绝对主宰 Gracie 打个招呼吧。这是我对臃肿、多疑、以及攻击性十足的暗黑模式企业操作系统荒原的纯粹、裸机、带粉色滤镜的反抗。端起你的茶或咖啡，放上你最喜欢的音乐，跟我一起来。让我们看看 Dijkstra 的幽灵穿着粉色蕾丝裙在裸机硬件上奔跑。以下是支撑 Gracie 世界的五根小支柱。</p>

我一直在开发 Otlet，这是一个 Postgres 扩展，用于在 Postgres 内部运行本地 LLM 推理（推理在后台工作进程中运行，而 Postgres 存储作业、输入、输出和收据）。 我开始这个项目是为了解决一个实体解析问题（确定表中哪些行引用同一个实体）。数据已经存储在 Postgres 中，但使用模型意味着需要将行拉取到另一个进程中，然后再将结果写回。我想看看是否能将更多的工作流程保留在数据库中，就在数据旁边。 目前，Otlet 允许您从 SQL 开始模型工作，要求结构化输出，记录每次运行，在建议的写入操作影响源数据之前进行审查等。仓库中的示例使用了一个小型模型进行初步处理，并对不确定的情况使用了一个更强大的模型。 这只是我一直在尝试的一个项目，目前还不建议在生产环境中使用。有一个 Docker 演示，有兴趣的人可以尝试一下。我主要发布它是因为我想在它还很粗糙的时候分享这种方法，看看它是否能得到改进。