# Dust vs No-Code Scraper Dust 每月有 547,217 次造訪，月增率 +1.8%，定價模式為需聯絡報價。No-Code Scraper 每月有 656 次造訪，成長率 -81.8%，定價模式為免費試用、付費。 | 指標 | [Dust](https://openaitools.app/tw/tool/dust) | [No-Code Scraper](https://openaitools.app/tw/tool/no-code-scraper) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://dust.tt | https://nocodescraper.com | | 分類 | AI 助手, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, AI 知識管理 | AI 網頁擷取, 無程式碼與低程式碼, Large Language Models (LLMs), AI 資料探勘 | | 定價模式 | 需聯絡報價 | 免費試用、付費 | | 每月造訪次數 | 547,217 | 656 | | 月成長率 | +1.8% | -81.8% | | 主要市場 | 法國 | 印度 | | 直接造訪 | 456,919 | 258 | | 評論分數 | 4.4 | 3.8 | | 收藏數 | 5 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Dust Dust 將自身定位為面向人機協作的「多方 AI」。它並非給每位員工一個私有聊天機器人，而是讓團隊建置可共享公司知識、已連接工具、對話與通知的智慧代理，使工作能在人與 AI 之間來回流轉。智慧代理可跨部門重複使用，關鍵環節仍保留人工審核。 該平台的差異化在於語境。Dust 表示，多數 AI 工具只能檢索單則 Slack 訊息或 CRM 記錄，而它的智慧代理能將 Slack、CRM、文件及其他公司系統中的語境匯聚起來，給出完整答案並據此採取行動。70 多個連接器涵蓋訊息、行事曆、CRM、檔案儲存、專案管理、資料與財務工具，智慧代理還可透過同一閘道存取 MCP 伺服器。 治理是核心能力之一。Dust 提供雙層權限模型，將「智慧代理能存取什麼」與「誰能使用它」分離，並配備 SCIM 同步群組、管理員控管的覆寫設定、稽核記錄以及用於監測採用率、用量、成本與 ROI 的分析工具。平台通過 SOC 2 Type II 認證，支援美國或歐盟資料駐留及單租戶部署。團隊可使用來自 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等的 20 多種前沿與開源模型建置智慧代理，依工作流程選擇合適模型。官方稱已有 3,000 多家組織與 30 萬多個智慧代理運行於該平台。 **價格與方案:** 需聯絡銷售取得報價。Dust 提供註冊後的免費試用，但其方案面向團隊與企業，採用按用量計費的額度、大量定價與專屬支援；具體價格需與銷售溝通。 - **具備公司語境的智慧代理:** 連接 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk 等 70 多種工具，讓智慧代理依真實公司知識作答，而非泛泛而談。 - **70+ 連接器與 MCP 支援:** 在同一平台接入訊息、CRM、文件、專案管理、資料、財務工具及 MCP 伺服器，讓智慧代理跨系統執行操作而不只是聊天。 - **模型靈活可選:** 使用 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等 20 多種前沿與開源模型建置智慧代理，為每項任務挑選最合適的模型。 - **AI 原生治理:** 雙層權限模型、SCIM 同步群組、管理員控管覆寫、稽核記錄與用量分析，讓團隊高效推進的同時牢牢掌握公司資料。 - **多方協作:** 人與智慧代理共享語境、工具與通知，跨職能流程可使用可重複使用的技能，並內建人工審核。 **優勢:** 透過 70 多個企業連接器實現深度語境匯聚; 權限、稽核記錄與 SOC 2 Type II 帶來強大的企業級治理; 模型中立：可在 20 多種前沿與開源模型中選擇; 可跨部門重複使用的共享智慧代理 **限制:** 採銷售主導定價，示範之前難以估算成本; 設定連接器與權限需要實際的管理投入; 價值隨大規模推廣而放大，對小型團隊而言投入較重 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/dust.md) ## No-Code Scraper No-Code Scraper 針對的是網頁擷取的兩大痛點：必須倚賴開發者，以及網站一改版爬蟲就失效。它的流程刻意保持簡單——匯入一個或多個網址，在可重複使用的範本中定義你在意的資料點，接著一鍵啟動任務。不必除錯 CSS 選擇器、不必寫腳本，也不用另建清理流程，因為 AI 會在同一步完成擷取、驗證與格式化。 除了基本擷取，它也涵蓋規模化抓取的真實情境：支援分頁與「載入更多」按鈕，可退回使用 Google 快取繞過反爬機制，並能以動態流程處理跨頁操作。同一個範本可套用到成千上萬個結構相似的網站，這正是它宣稱「抗改版」的關鍵，對目錄站建置者、潛在客戶研究與市場分析人員特別實用。 輸出結果即拿即用：以 CSV、Excel 或 JSON 交付，且已依範本欄位清理對齊，團隊不用再花數小時手動整理表格。價格採免費試用加上多層付費方案，依擷取量區分，整體定位為端到端平台，而非單一用途的爬蟲腳本。 **價格與方案:** 提供免費試用，之後是依擷取量與功能權限分層的付費方案。實際價格與額度請以官方（動態渲染的）定價頁為準。 - **可重複使用的擷取範本:** 定義一次所需欄位，就能在單一網站或成千上萬個相似網站間重複使用同一範本，不必重建爬蟲。 - **AI 擷取與資料清理:** AI 逐項擷取資料點並進行驗證與格式化，直接對應範本結構，輸出即為可用資料。 - **抗改版的擷取能力:** 目標網站版面變動時範本會自動調適，大幅降低傳統爬蟲頻繁失效帶來的維護負擔。 - **分頁、載入更多與 Google 快取:** 支援無限捲動、「載入更多」按鈕與多頁流程，並可選用 Google 快取模式繞過反爬攔阻。 - **CSV、Excel 與 JSON 匯出:** 以團隊慣用的格式下載已清理結果，或直接串接下游工具與試算表。 **優勢:** 真正零程式碼設定，不需懂 CSS 選擇器或腳本; AI 驅動的清理讓結果直接結構化，而非原始 HTML 堆疊; 範本可跨大量相似網站重複使用，規模化蒐集切實可行; CSV、Excel、JSON 多種匯出格式，無縫接入既有流程 **限制:** 未註冊或未進入動態定價頁時，難以看到完整價格資訊; 在結構複雜、重度依賴 JavaScript 的網站上，AI 擷取仍可能漏掉邊緣情況; 大量擷取通常受方案額度限制，需要升級 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/no-code-scraper.md) ## 常見問題 ### Dust 與 No-Code Scraper 的每月流量相比如何？ Dust 每月有 547,217 次造訪，而 No-Code Scraper 有 656。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Dust 的月增率為 +1.8%；No-Code Scraper 為 -81.8%。 ### 價格相比如何？ Dust：需聯絡報價。需聯絡銷售取得報價。Dust 提供註冊後的免費試用，但其方案面向團隊與企業，採用按用量計費的額度、大量定價與專屬支援；具體價格需與銷售溝通。 No-Code Scraper：免費試用、付費。提供免費試用，之後是依擷取量與功能權限分層的付費方案。實際價格與額度請以官方（動態渲染的）定價頁為準。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Notion](https://openaitools.app/tw/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | 免費增值 | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/t.md) | | 2 | [Salesforce Agentforce（原 Einstein）](https://openaitools.app/tw/tool/salesforce-einstein) | 111,910,743 | +2.2% | 免費增值 | 能與 CRM 生態系深度整合以自動化企業工作流程，但與 Salesforce 軟體套件綁定較深。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/salesforce-einstein.md) | | 3 | [Apify](https://openaitools.app/tw/tool/apify) | 4,147,762 | +3.9% | 免費增值、需聯絡報價 | 一站式雲端平台，執行大量現成網頁擷取工具與 AI 代理 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/apify.md) | | 4 | [Glean](https://openaitools.app/tw/tool/glean) | 3,301,875 | +0.1% | 需聯絡報價 | 提供強大的全企業權限感知搜尋與知識管理功能，但較少專注於自訂的多模型代理工作流程。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/glean.md) | | 5 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/tw/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 需聯絡報價 | 結合了多模型聊天助理與自動化機器學習最佳化，但更側重於資料科學管線。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/abacus-ai.md) | | 6 | [Taskade](https://openaitools.app/tw/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | 免費增值 | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/taskade.md) | | 7 | [Gumloop](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | Gumloop is a no-code AI agent and automation platform where teams build agents that connect to their tools, browse the web, and complete real business tasks. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop.md) | | 8 | [PhantomBuster](https://openaitools.app/tw/tool/phantombuster) | 279,012 | -10.1% | 免費增值、免費試用、付費 | PhantomBuster is a cloud automation platform that lets sales, marketing and growth teams build code-free "Phantoms" and "Flows" to scrape data, enrich leads and run outreach across LinkedIn, Sales Navigator, X/Twitter, I | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/phantombuster.md) | | 9 | [Tines](https://openaitools.app/tw/tool/tines) | 273,260 | +24.4% | 免費增值、需聯絡報價 | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/tines.md) | | 10 | [Octoparse](https://openaitools.app/tw/tool/octoparse) | 184,251 | +1.2% | 免費增值、免費試用、付費、需聯絡報價 | 人人都能用的代理式無程式碼網頁擷取，把任何網址變成結構化資料 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/octoparse.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/dust-vs-no-code-scraper More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)