# Dust vs No-Code Scraper Dust 记录了 547,217 月访问量，月度环比增长为 +1.8%，定价为定价请咨询。No-Code Scraper 记录了 656 月访问量，增长率为 -81.8%，定价为免费试用，付费。 | 指标 | [Dust](https://openaitools.app/zh/tool/dust) | [No-Code Scraper](https://openaitools.app/zh/tool/no-code-scraper) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://dust.tt | https://nocodescraper.com | | 分类 | AI 助手, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, AI 知识管理 | AI 网页抓取, No-Code&Low-Code, Large Language Models (LLMs), AI 数据挖掘 | | 定价模式 | 定价请咨询 | 免费试用，付费 | | 月访问量 | 547,217 | 656 | | 月度环比增长率 | +1.8% | -81.8% | | 主要市场 | 法国 | 印度 | | 直接访问量 | 456,919 | 258 | | 评价得分 | 4.4 | 3.8 | | 收藏数 | 5 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Dust Dust 将自身定位为面向人机协作的「多方 AI」。它并非给每位员工一个私有聊天机器人，而是让团队构建可共享公司知识、已连接工具、对话与通知的智能体，使工作能够在人与 AI 之间来回流转。智能体可跨部门复用，关键环节仍保留人工审核。 该平台的差异化在于语境。Dust 表示，多数 AI 工具只能检索单条 Slack 消息或 CRM 记录，而它的智能体能将 Slack、CRM、文档及其他公司系统中的语境汇聚起来，给出完整答案并据此采取行动。70 多个连接器覆盖消息、日历、CRM、文件存储、项目管理、数据与财务工具，智能体还可通过同一网关访问 MCP 服务器。 治理是核心能力之一。Dust 提供双层权限模型，将「智能体能访问什么」与「谁能使用它」分离，并配备 SCIM 同步群组、管理员管控的覆盖设置、审计日志以及用于监测采用率、用量、成本与 ROI 的分析工具。平台通过 SOC 2 Type II 认证，支持美国或欧盟数据驻留及单租户部署。团队可使用来自 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等的 20 多种前沿与开源模型构建智能体，按工作流选择合适模型。官方称已有 3,000 多家组织和 30 万多个智能体运行在该平台上。 **定价与套餐:** 需联系销售获取报价。Dust 提供注册后的免费试用，但其方案面向团队与企业，采用按用量计费的额度、批量定价与专属支持；具体价格需与销售沟通。 - **具备公司语境的智能体:** 连接 Slack、Notion、Google Drive、GitHub、Salesforce、Zendesk 等 70 多种工具，让智能体基于真实公司知识作答，而非泛泛而谈。 - **70+ 连接器与 MCP 支持:** 在同一平台接入消息、CRM、文档、项目管理、数据、财务工具及 MCP 服务器，让智能体跨系统执行操作而不只是聊天。 - **模型灵活可选:** 使用 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等 20 多种前沿与开源模型构建智能体，为每项任务挑选最合适的模型。 - **AI 原生治理:** 双层权限模型、SCIM 同步群组、管理员管控覆盖、审计日志与用量分析，让团队高效推进的同时牢牢掌控公司数据。 - **多方协作:** 人与智能体共享语境、工具与通知，跨职能流程可使用可复用技能，并内建人工审核。 **优势:** 通过 70 多个企业连接器实现深度语境汇聚; 权限、审计日志与 SOC 2 Type II 带来强大的企业级治理; 模型中立：可在 20 多种前沿与开源模型中选择; 可跨部门复用的共享智能体 **局限:** 采用销售主导定价，演示之前难以估算成本; 配置连接器与权限需要实际的管理投入; 价值随大规模推广而放大，对小型团队而言投入较重 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/dust.md) ## No-Code Scraper No-Code Scraper 针对的是网页抓取的两个最大痛点：必须依赖开发者，以及网站一改版采集脚本就失效。它的流程刻意做得很简单——导入一个或多个网址，在可复用模板里定义你关心的数据点，然后一键启动任务。既不需要调试 CSS 选择器，也不需要写脚本，更不用搭建独立的清洗流程，因为 AI 会在同一步完成提取、校验与格式化。 除基础提取外，它还覆盖了规模化抓取的真实场景：支持分页与「加载更多」按钮，可回退到 Google 缓存来绕过反抓取措施，并能通过动态流程处理跨页访问。一个模板可复用于成千上万个结构相似的站点，这正是它宣称「抗改版」的底气所在，对目录站建设者、线索调研和市场分析人员尤为实用。 输出结果即拿即用：以 CSV、Excel 或 JSON 交付，且已按模板字段清洗对齐，团队无需再花数小时手工整理表格。价格采用免费试用加多档付费方案的形式，按抓取量区分，整体定位为端到端平台，而非单一用途的采集脚本。 **定价与套餐:** 提供免费试用，其后为按抓取量与功能权限分档的付费方案。具体价格与配额请以官方（动态渲染的）定价页为准。 - **可复用抓取模板:** 一次定义所需字段，即可在单个站点或成千上万个相似站点间复用同一模板，无需重建采集器。 - **AI 提取与数据清洗:** AI 逐项提取数据点并进行校验与格式化，直接匹配模板结构，输出即为可用数据。 - **抗改版的抓取能力:** 目标网站版式变化时模板会自动适配，大幅减少传统抓取器频繁失效带来的维护成本。 - **分页、加载更多与 Google 缓存:** 支持无限滚动、「加载更多」按钮与多页流程，并可选用 Google 缓存模式绕过反抓取拦截。 - **CSV、Excel 与 JSON 导出:** 以团队惯用的格式下载已清洗结果，或直接接入下游工具与表格。 **优势:** 真正零代码配置，无需了解 CSS 选择器或脚本; AI 驱动的清洗让结果直接结构化，而非原始 HTML 堆砌; 模板可跨大量相似站点复用，规模化采集切实可行; CSV、Excel、JSON 多种导出格式，无缝接入既有流程 **局限:** 不注册或不在动态定价页上就难以看到完整价格信息; 在结构复杂、重度依赖 JavaScript 的站点上，AI 提取仍可能漏掉边缘情况; 大抓取量通常受套餐配额限制，需要升级方案 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/no-code-scraper.md) ## 常见问题 ### Dust 和 No-Code Scraper 在月流量上如何比较？ Dust 有 547,217 月访问量，而 No-Code Scraper 有 656。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Dust 的月度环比增长率为 +1.8%；No-Code Scraper 为 -81.8%。 ### 价格如何比较？ Dust: 定价请咨询。需联系销售获取报价。Dust 提供注册后的免费试用，但其方案面向团队与企业，采用按用量计费的额度、批量定价与专属支持；具体价格需与销售沟通。 No-Code Scraper: 免费试用，付费。提供免费试用，其后为按抓取量与功能权限分档的付费方案。具体价格与配额请以官方（动态渲染的）定价页为准。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Notion](https://openaitools.app/zh/tool/t) | 173,441,670 | +0.1% | 免费增值 | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/t.md) | | 2 | [Salesforce Agentforce（原 Einstein）](https://openaitools.app/zh/tool/salesforce-einstein) | 111,910,743 | +2.2% | 免费增值 | 能与 CRM 生态系统深度集成以自动化企业工作流程，但与 Salesforce 软件套件绑定较深。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/salesforce-einstein.md) | | 3 | [Apify](https://openaitools.app/zh/tool/apify) | 4,147,762 | +3.9% | 免费增值，定价请咨询 | 一站式云端平台，运行海量现成网页抓取工具与 AI 智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/apify.md) | | 4 | [Glean](https://openaitools.app/zh/tool/glean) | 3,301,875 | +0.1% | 定价请咨询 | 提供强大的全企业权限感知搜索与知识管理功能，但较少专注于定制的多模型代理工作流。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/glean.md) | | 5 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/zh/tool/abacus-ai) | 3,278,636 | -1.7% | 定价请咨询 | 结合了多模型聊天助理与自动化机器学习优化，但更侧重于数据科学管线。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/abacus-ai.md) | | 6 | [Taskade](https://openaitools.app/zh/tool/taskade) | 539,714 | -9.4% | 免费增值 | 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/zh/tool/taskade.md) | | 7 | [Gumloop](https://openaitools.app/zh/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 免费增值，付费，定价请咨询 | 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/zh/tool/gumloop.md) | | 8 | [PhantomBuster](https://openaitools.app/zh/tool/phantombuster) | 279,012 | -10.1% | 免费增值，免费试用，付费 | 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/zh/tool/phantombuster.md) | | 9 | [Tines](https://openaitools.app/zh/tool/tines) | 273,260 | +24.4% | 免费增值，定价请咨询 | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/tines.md) | | 10 | [Octoparse](https://openaitools.app/zh/tool/octoparse) | 184,251 | +1.2% | 免费增值，免费试用，付费，定价请咨询 | 面向任何人的智能体式无代码网页抓取，把任意网址变成结构化数据 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/octoparse.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/dust-vs-no-code-scraper 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)