Ackify CE est une plateforme open-source (AGPL v3) permettant de générer des preuves de lecture cryptographiquement vérifiables pour des documents internes.

Le problème

Les organisations doivent souvent prouver qu'un collaborateur a lu un document (politique RGPD, charte de sécurité, formation obligatoire). Les solutions existantes sont soit trop lourdes (signature électronique qualifiée comme DocuSign à 10-30€/utilisateur/mois), soit non sécurisées (simple email).

La solution

Ackify génère des preuves de lecture cryptographiques avec :

• Signatures Ed25519 (même algo que SSH)
• Horodatage immutable (PostgreSQL triggers)
• Hash chain blockchain-like
• Vérification offline possible

Cas d'usage

• Validation de politiques internes (sécurité, RGPD)
• Attestations de formation obligatoire
• Prise de connaissance de procédures
• Accusés de réception contractuels

Différence avec DocuSign

Ackify n'est pas une alternative à DocuSign pour des contrats juridiques. C'est une solution simple pour des besoins internes où la signature qualifiée est overkill.

N'hésitez pas si vous avez des questions techniques !

Installation

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/btouchard/ackify-ce/main/install/install.sh | bash
cd ackify-ce
nano .env  # Configurer OAuth2
docker compose up -d

Installation complète en ~5 minutes.

Stack technique

Backend

• Go 1.24 (Clean Architecture / DDD)
• PostgreSQL 16
• Chi Router
• OAuth2 (Google, GitHub, GitLab, custom) ou Magic Link (passwordless)

Frontend

• Vue 3 + TypeScript
• Tailwind CSS
• i18n (FR, EN, ES, DE, IT)

DevOps

• Docker distroless < 30 MB
• CI/CD GitHub Actions
• Tests : 72,6% couverture (180 tests unitaires + 33 intégration)

Cet article suggère que PostgreSQL peut à peu près tout faire et représente donc une solution idéale pour la majorité des boîtes dont les besoins en scalabilité (évolution de la charge) ne seront jamais suffisants pour justifier une infra plus complexe.

C'est l'idée de MVI : minimum viable infrastructure.

J'aime bien le côté pragmatique, même si ça implique, de fait, une très grande maîtrise de PostgreSQL.

Cet article suggère que PostgreSQL peut à peu près tout faire et représente donc une solution idéale pour la majorité des boîtes dont les besoins en scalabilité (évolution de la charge) ne seront jamais suffisants pour justifier une infra plus complexe.

C'est l'idée de MVI : minimum viable infrastructure.

J'aime bien le côté pragmatique, même si ça implique, de fait, une très grande maîtrise de PostgreSQL.

PgTune - Tuning PostgreSQL config by your hardware

Using Google bq CLI, the following command allows to get the top Pypi keywords from the bigquery-public-data.pypi.distribution_metadata table:

bq query --use_legacy_sql=false 'SELECT keyword, COUNT(*) as keyword_count FROM `bigquery-public-data.pypi.distribution_metadata`, UNNEST(SPLIT(keywords, ", ")) as keyword GROUP BY keyword ORDER BY keyword_count DESC LIMIT 100'

Result for the top-15 keywords:

• python : 128555 appearances
• DuckDB Database SQL OLAP : 70739 appearances
• ai : 64997 appearances
• tensorflow tensor machine learning : 51144 appearances
• pulumi : 50076 appearances
• api : 47986 appearances
• probabilities probabilistic-graphical-models inference diagnosis : 46552 appearances
• rust : 45607 appearances
• cli : 39512 appearances
• OpenAPI : 38814 appearances
• sdk : 38060 appearances
• llm : 37487 appearances
• OpenAPI-Generator : 36734 appearances
• database : 35578 appearances
• automation : 34393 appearances

Note that this is a very basic query, that does take into account that some packages have a lot more versions published on Pypi than others.

Des astuces de débogage et d'optimisation pour MySQL (et j'imagine MariaDB)

Base is the SQLite database editor Mac users love. Designed for everyone, with a comfortable interface that makes database work so much nicer.
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