Data Miner יושב כבר יותר מעשור בתוך תיקיות התוספים של Chrome אצל לא מעט אנשים, ומאחורי הקלעים הוא מפעיל בשקט קהילה קטנה אבל נאמנה, שבנתה לעצמה ספרייה אישית של “מתכונים” לגרידת נתונים. ראיתי אותו שוב ושוב עולה בפורומים בכל פעם שמישהו שואל איך שולפים טבלה מאתר בלי לכתוב קוד. זה בהחלט כלי לגיטימי. אבל הוא גם דוגמה טובה לזה ש“ללא קוד” עדיין יכול בעצם לומר: “ללא קוד, אבל אתה זה שבונה את הלוגיקה.”
זו באמת השאלה שאנשים שואלים כשהם מקלידים בגוגל "Thunderbit מול Data Miner": האם אני רוצה לבנות בעצמי חוקים לשימוש חוזר, או שאני מעדיף מגרד רשת חכם מבוסס סוכן שמבין את הדף בשבילי? בואו נענה על זה באמת, זה לצד זה, במקום לעשות את מה שכל שאר המאמרים עושים — לסקור את Data Miner ואז פתאום לעבור לפיץ' על Thunderbit בלי להעמיד אותם בכלל באותה טבלה.
Thunderbit מול Data Miner במבט מהיר
אומר את זה מראש: אני מנהל את Thunderbit, אז כדאי לקרוא את ההשוואה הזאת עם קורט של ספק בריא. אבל ניסיתי לשמור על הטבלה הזו הוגנת, ולתאר מה כל כלי באמת עושה — לא מה עמוד השיווק של כל אחד מהם רוצה שתאמינו.
| קטגוריה | Data Miner | Thunderbit |
|---|---|---|
| שיטת חילוץ | "מתכונים" ידניים שנבנים מתוך CSS/HTML selectors | AI מבוסס סוכן — לוחצים על One Click Extract, והוא מזהה וקורא את הדף ואז רץ אוטומטית |
| הגדרה בהפעלה ראשונה | בונים מתכון פרטי, או מוצאים/מקדימים תצוגה של מתכון ציבורי | בלי selectors או schema — לחיצה אחת מכוונת בדפים נתמכים |
| עימוד | מוסיפים selector של "Next" למתכון רשימה | עימוד תואם מטופל בדפים נתמכים |
| העשרת דפי פירוט | תהליך בשני מתכונים: List Recipe → שמירת URLs → Detail Recipe → Crawl | העשרת תתי-דפים תואמת, ומאוחדת לאותה טבלה |
| דפים עם התחברות | עובד על תוכן גלוי בתוך סשן דפדפן מורשה | עובד על תוכן גלוי בתוך סשן דפדפן מורשה |
| ייצוא | CSV, Excel, לוח כתיבה, Google Sheets (בתוכניות בתשלום) | ייצוא ליעדים נתמכים (Sheets, Airtable, Notion) וגם הורדות |
| שכבת אוטומציה | אוטומציה בדפדפן, אוטומציית עמוד הבא, JavaScript מותאם, סריקות אוטומטיות | ריצה בדפדפן/ענן, תזמונים במקומות נתמכים, Open API, MCP Server, CLI |
| שימוש חוזר | המתכונים ניתנים לשיתוף ולשימוש חוזר — ספריית קהילה ענקית | ה-AI מפרש כל דף מחדש; אין ספריית מתכונים לתחזוקה |
| מודל תמחור | קרדיטים חודשיים לפי נפח שימוש | מבוסס תוכנית, ראו מחירון עדכני |
| מתאים במיוחד ל | יעדים יציבים וחוזרים, עם מתכון שכבר עובד | דפים חדשים או משתנים, משתמשים לא טכניים, משימות חד-פעמיות מהירות |
אף אחד אחר לא שם את שני הכלים האלה אחד מול השני בצורה הזו. בדקתי. זה פער מוזר, במיוחד לאור התדירות שבה המונח הזה צץ מחדש.
מה זה Thunderbit?
Thunderbit הוא מה שהייתי קורא לו מגרד רשת חכם מבוסס סוכן — והחלק של "מבוסס סוכן" חשוב, כי הוא לא רק מבצע קליקים באופן אוטומטי; הוא מפרש את הדף כמו בן אדם, ואז מחליט איזה מידע כנראה חשוב. מתקינים את תוסף Chrome, פותחים דף שיש לכם הרשאה לצפות בו, ולוחצים על One Click Extract. וזהו, באמת, כל מה שצריך לעשות. הסוכן קורא את הדף, מבין אילו שדות רלוונטיים, ומתחיל לרוץ — אפשר ללחוץ על Run Now אם רוצים שהוא יתחיל מיד, אבל אם פשוט מחכים, הוא יתחיל מעצמו.
בניתי את זה במיוחד כי נמאס לי לראות חברי צוות לא-טכניים בעבודות קודמות נתקעים ברגע שכלי גרידה ביקש מהם להגדיר "selector". רוב האנשים לא יודעים מה זה CSS selector, ובאמת, הם גם לא אמורים לדעת.
מעבר לתוסף, יש גם Web App, Open API למפתחים שרוצים גישה פרוגרמטית, MCP Server לתהליכי עבודה של סוכני AI (תחשבו Claude, Cursor וכל האקוסיסטם הזה), ו-CLI לאוטומציה מתוך הטרמינל. בדפים תואמים, Thunderbit מטפל בעימוד ויכול גם להעשיר שורות ברשימה עם נתונים שנשלפים מדפי פירוט, ואז לאחד הכול לטבלה אחת.
מה זה Data Miner?
Data Miner הוא ותיק יותר, מבוסס יותר, ובנוי סביב תפיסה אחרת לגמרי: מתכונים. מתכון הוא סט הוראות שמור — למעשה selectors שממופים לשורות ועמודות — שמחובר למבנה ה-HTML של אתר מסוים. בתיעוד העזרה של Data Miner עצמו מוסבר שמתכונים מגיעים בשלושה סוגים: ציבוריים (ששותפו על ידי משתמשים אחרים), גנריים (שנבנו כדי לעבוד באופן רחב על פני אתרים רבים), ופרטיים (כאלה שאתם בונים בעצמכם).
באתר נטען שיש יותר מ-50,000 מתכונים ציבוריים שמכסים מעל 15,000 אתרים פופולריים — אם כי מעניין שבמקום אחר באתר שלהם מופיע המספר "60,000". אני פשוט אקרא לזה "עשרות אלפים" ואשאיר לכם להחליט עד כמה הספירה שם באמת מדויקת.
Data Miner תומך ב-Page Scrape, Next Page Automation, URL Crawl (לגרידה של רשימות URLs), מילוי טפסים אוטומטי, ו-JavaScript מותאם למשתמשים מתקדמים. הוא פועל בתוך הדפדפן, כלומר הוא יכול לגשת לתוכן שנראה בסשן מחובר בדיוק כמו שהייתם רואים אותו ידנית, וללקוחות Enterprise יש גם אפשרויות להרצה בצד השרת.
ההבדל האמיתי: הבנת הדף בזמן ריצה מול מתכונים שמורים
כאן לדעתי רוב מאמרי ההשוואה נעשים עצלנים. הם יגידו "Data Miner מבוסס מתכונים, Thunderbit מבוסס AI" ואז יעצרו שם — בלי דוגמה, בלי הדגמה, בלי משהו שאפשר ממש לדמיין.
Thunderbit מעביר את מלאכת הפירוש לסוכן. בכל פעם שאתם מגיעים לדף חדש, ה-AI מסתכל עליו מחדש. הוא לא מחפש ספר חוקים שמור לאותו אתר — הוא קורא את ה-DOM, מבין את המבנה, ומחליט מה נראה כמו מידע חשוב. המשמעות: אין זמן הגדרה על דף שמעולם לא ראיתם לפני כן, אבל מצד שני ה-AI באמת עושה עבודה בזמן אמת בכל הרצה במקום פשוט להפעיל סקריפט שכבר שינן.
Data Miner עושה שימוש חוזר בהוראות של selectors. ברגע שיש מתכון — בין אם אתם בניתם אותו או מישהו אחר — הפעלה שלו שוב מהירה, כי הלוגיקה כבר קבועה. החיסרון, כפי שגם התיעוד של Data Miner מודה, הוא שאם ה-HTML של האתר משתנה, המתכון עלול להישבר. ואז אתם כבר עושים דיבוג ל-selectors במקום לגרד נתונים.
מתי כל אחת מהגישות הופכת ל"לחיצה אחת": Data Miner בהחלט יכול להיות one-click — אם כבר קיים מתכון ציבורי ליעד המדויק שלכם והוא עדיין עובד. זהו "אם" אמיתי, כמובן. גם הטענה של Thunderbit ללחיצה אחת תקפה לדפים שהסוכן מצליח לפרש בהצלחה; זו לא הבטחה לכל אתר באינטרנט, במיוחד לא לכאלה עם מנגנוני anti-bot כבדים או פריסות חריגות.
אף כלי לא מחזיק במונופול על "קל". פשוט כל אחד מגדיר קל אחרת — אחד דרך קיצורי דרך שנבנו על ידי הקהילה, והשני דרך פרשנות בזמן ריצה.
השוואת תהליך עבודה בפועל
גרידה של טבלה פשוטה: עם Data Miner, תבדקו אם קיים מתכון ציבורי לאתר, תצפו בו מראש, ואז תגרדו אם הוא מתאים. אם לא, תבנו שורות ועמודות ידנית באמצעות Easy Finder. עם Thunderbit, פשוט לוחצים על One Click Extract ונותנים לו לזהות את מבנה הטבלה בעצמו.
עימוד של רשימת מוצרים או מדריך: Data Miner מחייב אתכם להוסיף selector ניווט למתכון הרשימה שלכם כדי שידע איך נראה "Next". Thunderbit מטפל בעימוד תואם בדפים נתמכים בלי הצעד הידני הזה.
העשרת שורות ברשימה מתוך דפי פירוט: כאן תהליכי העבודה נפרדים בצורה הכי בולטת. בתיעוד של Data Miner ל-Crawl מתואר תהליך רב-שלבי אמיתי: בונים List Recipe כדי לאסוף URLs של דפי פירוט, שומרים את רשימת ה-URLs, בונים Detail Recipe נפרד, יוצרים משימת Crawl שמחברת בין השניים, מאמתים את ה-URLs, מריצים ואז מייצאים. זה עובד, אבל זה כמה שלבים מובחנים עם שני מתכונים נפרדים. ההעשרה התואמת של Thunderbit בתתי-דפים מכניסה את נתוני דפי הפירוט לאותה טבלה בלי הריקוד הזה בין המתכונים — אם כי אני חייב להיות כן: זה עובד בצורה אמינה רק בדפים שהסוכן מצליח לנתח היטב.
עבודה מאחורי התחברות מורשית: שני הכלים פועלים על תוכן שנראה בסשן הדפדפן שלכם, כך שאם אתם מחוברים לחשבון מורשה, שניהם יכולים לראות את מה שאתם רואים. אף אחד מהם לא עוקף אימות בצורה קסומה — הם פשוט עובדים עם מה שמוצג על המסך.
אוטומציה, הרחבות וגישה למפתחים
האוטומציה של Data Miner חיה בתוך הדפדפן: אוטומציית עמוד הבא, סריקות URL אוטומטיות, ו-JavaScript מותאם למי שמרגיש בנוח לכתוב סקריפטים בעצמו. שילוב עם Google Sheets זמין בתוכניות בתשלום. לקוחות Enterprise יכולים להעביר את ההרצה לשרתים של Data Miner במקום להריץ הכול בצד הלקוח.
המשטח של Thunderbit רחב יותר בכיוון אחר. מעבר להרצה בדפדפן ובענן עם תזמון במקומות נתמכים, יש גם את ה-Open API לאינטגרציות backend, ואת ה-MCP Server — וזה חשוב יותר ממה שזה נשמע. MCP מאפשר לסוכני AI (כמו Claude Code, Cursor וכלים דומים) לקרוא ל-Thunderbit ישירות כחלק מתהליך העבודה שלהם. אם אתם בונים משהו שבו סוכן AI צריך להביא נתוני רשת מובנים כשלב אחד בתוך צינור עבודה גדול יותר, זו יכולת שונה משמעותית מ"כתבתי קצת JavaScript מותאם בתוך תוסף הדפדפן שלי."
למען הסר ספק, ה-JavaScript המותאם של Data Miner באמת שימושי למשתמשים מתקדמים שרוצים שליטה מדויקת. פשוט מדובר בקטגוריית כלי אחרת מאשר API ציבורי או MCP Server שאפשר לקרוא לו מסוכן.
ייצוא, פרטיות וטיפול בנתונים
Data Miner מייצא ל-CSV, Excel, לוח כתיבה או Google Sheets בתוכניות בתשלום. ב-שאלות הנפוצות של התמחור מצוין שהנתונים שנגרדים לא נמכרים ולא משותפים, ותיעוד הסריקות שפועלות בדפדפן מציין שהנתונים לא נשמרים בשרתים של Data Miner במהלך סריקות אוטומטיות רגילות — מצפים מכם לשמור אותם בעצמכם כשהמשימה מסתיימת. משימות Enterprise בצד השרת הן מודל הרצה שונה לגמרי.
Thunderbit מייצא ליעדים נתמכים כמו Google Sheets, Airtable ו-Notion, לצד הורדות רגילות, ומציע גם מצבי הרצה בדפדפן וגם בענן בהתאם לתהליך העבודה.
אני לא אתיימר שארכיטקטורה אחת היא תמיד "יותר פרטית" מהשנייה — זה באמת תלוי במה אתם מגרדים, עד כמה המידע רגיש, ואיזה מצב הרצה בחרתם. אם פרטיות הנתונים חשובה לתרחיש שלכם, שווה לדבר על זה עם כל ספק לפני שמתחייבים, ולא להניח את זה רק מתוך מאמר השוואה.
תמחור: מגבלות עמודים ועלויות מתכונים
כך נראה התמחור הנוכחי של Data Miner בזמן כתיבת המאמר:
| תוכנית | מחיר | עמודים/חודש |
|---|---|---|
| חינם | $0 | 500 (חלק מהדומיינים מוגבלים) |
| Solo | $19.99 לחודש | 500 |
| Small Business | $49 לחודש | 1,000 |
| Business | $99 לחודש | 4,000 |
| Business Plus | $200 לחודש | 9,000 |
| Enterprise | מותאם אישית | מותאם אישית |
הקרדיטים מתאפסים מדי חודש ולא עוברים הלאה — וב-FAQ שלהם מצוין גם שמעבר למגבלת 500 העמודים בתוכנית החינמית עלול לנעול את החשבון החינמי עד לשדרוג. כדאי לדעת את זה לפני שמגיעים לאמצע פרויקט.
מה שכמעט אף אחד לא מזכיר כשסוקרים את Data Miner: הם גם מוכרים פיתוח מתכונים מותאם אישית כשירות בתשלום. מתכון מותאם אישית אחד עולה $150 חד-פעמי; מתכון רב-שלבי (כזה שתצטרכו עבור Crawl מרשימה לדף פירוט) עולה $300 חד-פעמי; וכל דבר מתקדם יותר מתומחר לפי הצעה. אם לאתר היעד שלכם אין מתכון ציבורי שעובד ואתם לא רוצים לבנות אחד בעצמכם, זו הוצאה אמיתית מעבר למנוי.
לגבי התמחור העדכני של Thunderbit, עדיף לבדוק את עמוד המחירים החי במקום לסמוך על מספרים שאציין כאן — תוכניות משתנות, ואני מעדיף לשלוח אתכם למקור מאשר לתת למספרים להתיישן.
אבל שיקול העלות הגדול יותר הוא, בכנות, לא המחיר הרשום של אחת התוכניות — אלא סך הזמן שמושקע. בנייה ותחזוקה של מתכונים לוקחות שעות שלא משלמים לכם עליהן, אלא אם סופרים את השכר שלכם עצמכם. פרשנות חכמה מחדש של הדף חוסכת את עומס התחזוקה הזה, אבל היא אומרת שה-AI עושה עבודה חדשה בכל הרצה, וזו עלות מסוג אחר לגמרי (חישובית, לא של אחר הצהריים שלכם).
אז במה לבחור?
בחרו ב-Thunderbit אם... אתם לא טכניים, אתם ניגשים לדף שטרם גרדתם ממנו נתונים, או שאתם רוצים לדלג לגמרי על בנייה/חיפוש של מתכון. אנשי sales ops ששולפים רשימות לידים ממדריכים, חוקרי שוק שבודקים עמודי תמחור של מתחרים מדי שבוע, וכל מי שרוצה פשוט את הנתונים עכשיו בלי שלב הקמה.
בחרו ב-Data Miner אם... יש לכם יעד חוזר ויציב שכבר קיים עבורו מתכון ציבורי שעובד, או שאתם מהאנשים שבאמת אוהבים שליטה מדויקת ב-selectors ולא נרתעים מבנייה מחדש של מתכון כשהאתר משנה עיצוב. גם משתמשים מתקדמים שנוח להם עם JavaScript מותאם ירגישו כאן בבית.
השתמשו בשניהם אם... יש לכם תמהיל — חלק מהעבודות הישנות באתרים שכבר יש להם מתכוני Data Miner שעובדים (אין סיבה לבנות אותם מחדש), ויעדים חדשים או משתנים, שבהם אתם לא רוצים לבזבז אחר צהריים על הגדרת selectors. דיברתי עם צוותים שעושים בדיוק את זה: משאירים את המתכונים הישנים פעילים, ומנסים את Thunderbit לכל דבר חדש. זו לא החלטה של הכל או כלום, למרות מה שרבים ממאמרי ה"לעומת" מרמזים.
שורה תחתונה
בסוף, זה באמת מסתכם בחילוץ מבוסס סוכן מול מתכונים לשימוש חוזר — ואף אחת מהגישות אינה עדיפה באופן מוחלט בכל תרחיש. Data Miner מתגמל סבלנות והשקעה ספציפית לאתר עם ריצות חוזרות מהירות באמת. Thunderbit מתגמל מהירות עד לתוצאה ראשונה, במחיר של זה שהוא אף פעם לא ממש "שומר בזיכרון" אתר כמו שמתכון עושה.
ההמלצה הכנה שלי: בחרו יעד מורשה אחד שאתם באמת צריכים ממנו נתונים, ובדקו את שניהם. מדדו כמה זמן לוקחת ההגדרה, ספרו כמה שורות שימושיות יוצאות בצורה נקייה, בדקו מה קורה אחרי שהאתר משנה משהו (מתכונים נשברים, סוכנים בדרך כלל מסתגלים), והוסיפו לחישוב גם את העלויות האמיתיות, כולל כל עמלה על מתכון מותאם אישית שאולי תצטרכו.
אם אתם רוצים לראות את גרסת ה-one-click בפעולה, תוסף Chrome של Thunderbit זמין לנסות בחינם — בלי צורך לבנות מתכון.
שאלות נפוצות
האם Data Miner באמת עובד בלחיצה אחת?
כן, אם כבר קיים מתכון ציבורי שעובד עבור אתר היעד שלכם. אם לא, תצטרכו לבנות אחד מאפס באמצעות Recipe Creator שלהם, וזה לוקח זמן הגדרה אמיתי.
האם Data Miner דורש קוד?
לא עבור מתכונים בסיסיים — Easy Finder מאפשר לבחור שורות ועמודות בלחיצות. JavaScript מותאם ועבודה מתקדמת עם selectors הם אופציונליים למשתמשים שרוצים יותר שליטה.
האם Data Miner יכול לגרד כמה עמודים ודפי פירוט?
כן, באמצעות Next Page Automation לעימוד ותהליך Crawl בשני מתכונים (List Recipe + Detail Recipe) כדי לשלוף נתונים מדפי פירוט מקושרים.
האם Thunderbit משתמש ב-CSS selectors?
לא. הסוכן מפרש את מבנה הדף בזמן ריצה, כך שאין צורך להגדיר selectors ידנית בדפים נתמכים.
מה עובד טוב יותר מאחורי התחברות?
שני הכלים פועלים על תוכן שנראה בסשן הדפדפן המורשה שלכם, כך שהתוצאות תלויות יותר במה שמוצג על המסך מאשר בכלי עצמו.
איך Data Miner סופר עמודים?
כל תוכנית מקצה מגבלת קרדיטים חודשית לעמודים — 500 ב-Free וב-Solo, עד 9,000 ב-Business Plus. הקרדיטים מתאפסים מדי חודש ולא עוברים הלאה.
האם אחד המוצרים מציע API?
ל-Thunderbit יש Open API, MCP Server ו-CLI לתהליכי עבודה של מפתחים וסוכנים. האוטומציה של Data Miner היא בעיקר מבוססת דפדפן, עם אפשרויות בצד השרת ללקוחות Enterprise.
האם אחד המגרדים יכול לעבוד על כל אתר?
לא. שני הכלים תלויים בתאימות לדף, בהרשאה, ובמבנה האתר — מנגנוני anti-bot, פריסות חריגות או רינדור כבד ב-JavaScript יכולים להגביל את שניהם.
