最後審閱並更新於 2026 年 8 月。
6 款適用於瀏覽器工作流程、視覺化專案與開發者管線的螢幕擷取工具
螢幕擷取可以涵蓋很多不同工作：擷取使用者在瀏覽器裡已經看得到的資料、錄製可重複執行的視覺化流程、撰寫客製化爬蟲，或是在應用程式中呼叫資料擷取 API。這些工作各自對應不同的負責人、維護方式與輸出結果。真正該問的，不是誰的功能清單最長，而是誰最符合你要執行的工作流程。
本指南會依照實際工作流程，比較六款目前可用的工具：一款以瀏覽器為核心的 AI 爬蟲、兩款視覺化專案建構工具、一個 Python 框架、一個以 API 為優先的擷取平台，以及一個以配方為導向的瀏覽器擴充功能。請只用在你有權限存取的資料上，並且事先規劃好專案涉及的授權、隱私與網站規範。
如何選擇螢幕擷取工具
先從操作模式開始，而不是用籠統的「容易 vs. 強大」來比較：
- 商務使用者現在就需要、而且在瀏覽器中看得到的資料： 選擇能把當前頁面轉成結構化表格的瀏覽器優先工具。
- 需要可重複執行、可測試，並可在雲端排程執行的視覺化流程： 選擇像 Octoparse 或 ParseHub 這類視覺化任務建構工具。
- 需要由程式碼掌控、而且要持續維護的爬蟲： 如果團隊已經準備好撰寫、測試、部署並負責維護程式碼，就可以選擇像 Scrapy 這樣的框架。
- 由應用程式透過 API 取得結構化資料： 可以考慮像 Diffbot 這類以 API 為主的產品。
- 以配方驅動的瀏覽器任務： 如果 DataMiner 的配方模型和頁面相符，而且工作本來就適合在瀏覽器中完成，就可以考慮這類瀏覽器擴充功能。
同時也要決定結果要送到哪裡、當頁面變更時由誰負責維護擷取流程，以及資料來源是否允許蒐集。
1. Thunderbit：以瀏覽器為核心的 AI 螢幕擷取
Thunderbit 是一款 agentic web scraper——也就是專為網頁擷取設計的 AI agent——用來擷取使用者在瀏覽器中有權查看的資料。它的設計目標，是把瀏覽器裡看得到的清單、目錄、產品頁、入口網站與文件，直接轉成結構化資料列，而不需要先建立爬蟲專案或手動定義選擇器。
操作流程刻意設計得很簡潔：AI Suggest Fields 會先替目前頁面或文件建議欄位；使用者確認或調整後，只要按一下 Scrape 就能開始擷取。產出的表格可匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 與 Notion 等工具。
最適合： 需要取得已授權的網頁結構化資料，但不想先從視覺化流程圖或程式碼庫開始的銷售、營運、市場研究、不動產與電商團隊。
如果是技術型資料流程，Thunderbit 也支援 API、MCP server 與 CLI。當瀏覽器式擷取需要串接內部系統、排程流程或 agent 工作流時，這些介面就很實用。
2. Octoparse：視覺化、可重複的擷取流程
Octoparse 把擷取任務整理成可重複執行的工作流程：可從 URL、範本或自訂設定建立任務；先測試樣本；再在本機或雲端執行；最後匯出結構化結果。它的最新文件也描述了包含點擊、捲動、分頁與開啟詳細頁面的視覺化操作。
所以，當團隊希望先用清楚的視覺化流程建立並測試，再透過雲端進行排程或無人值守蒐集時，Octoparse 會是很合適的選擇。現有文件也說明了可把資料匯出到檔案、試算表、資料庫、雲端儲存空間與其他連接系統。
最適合： 需要可重複使用的視覺化流程、測試階段，以及可在本機或雲端運作模式的分析與營運團隊。
適合考慮的情境： 擷取不只是一次性的瀏覽器任務，而且團隊中有人會負責在目標網站變動時持續維護流程設定。
3. ParseHub：桌面式視覺化專案與雲端執行
ParseHub 是一款以桌面專案建構器為核心的視覺化擷取產品。它的最新產品資料說明，可在本機建立專案、在本機測試，並在雲端執行專案；同時也文件化了透過 API 的程式化存取，以及付費方案中的排程功能。
如果團隊偏好先在桌面介面裡組裝並檢查專案，再交由雲端執行，ParseHub 是很實際的選項。這裡真正要比較的，不是它是不是「對所有動態頁面都更強」，而是這種以專案為基礎的桌面工作流，是否適合負責設定與維護任務的人。
最適合： 想要桌面視覺化專案工作流、雲端執行與 API 存取的研究人員、分析師與小型技術團隊。
適合考慮的情境： 你想先在本機建立並測試擷取專案，再透過 ParseHub 的雲端功能取得或排程結果。
4. Scrapy：由程式碼掌控的 Python 爬蟲框架
Scrapy 是一個開源 Python 框架，用來建立爬蟲與資料擷取專案。它的文件涵蓋 spiders、CSS 與 XPath 選擇器、items、item pipelines、feed 匯出、middleware，以及用來管理專案的命令列工作流程。
當擷取邏輯應該放在軟體程式碼庫裡時，Scrapy 就是很合適的工具類別：開發者可以定義爬蟲、在 pipelines 裡轉換與儲存資料，並把專案接到自己的部署與資料系統。這種控制力也代表，實作、測試、基礎架構與更新都要由團隊自己負責。
最適合： 需要高度客製化爬蟲，並把它納入由程式碼掌控資料管線的工程與資料團隊。
適合考慮的情境： 你有 Python 開發能力，並希望爬蟲行為、匯出與整合方式都由自己的專案實作與維護。
5. Diffbot：以 API 為優先的結構化網頁擷取
Diffbot 提供可把網頁內容分類並擷取成結構化 JSON 的 API。它最新的 Extract API 文件涵蓋自動分析，以及文章、產品、圖片、影片、討論、活動、清單與職缺等頁面類型 API；同時也提供可依規則定義輸出的 Custom API。
Diffbot 的 Crawl 產品可以從種子 URL 開始，沿著連結前進，並把符合條件的頁面送進 Extract API，最後把結構化結果整合在一起。這種運作方式和瀏覽器擴充功能點擊操作、或自己撰寫 Python 爬蟲都不太一樣：使用端應用程式直接與 API 整合，並處理回傳資料。
最適合： 希望以 API 為中心，擷取結構化頁面資料或執行網站層級爬取任務的產品、資料與工程團隊。
適合考慮的情境： 你的主要整合對象是應用程式或資料服務，並且希望透過 API 取得內容分類與擷取結果。
6. DataMiner：以配方驅動的瀏覽器擷取
DataMiner 是一款適用於 Chrome 與 Edge 的瀏覽器擴充功能，可以把瀏覽器可見的頁面資料擷取成 CSV 或 Excel。它目前的產品文件說明了使用配方進行擷取與建立自訂規則；幫助中心也展示了預覽配方、選擇擷取方法並下載結果資料的流程。
當相容的配方能提供合理起點，而且執行者希望在瀏覽器內直接檢視擷取結果時，DataMiner 就很適合拿來做瀏覽器式資料蒐集。它的幫助文件也說明了可以透過下一頁自動化，在分頁清單中持續收集資料。
最適合： 研究人員、成長與營運使用者，以及以配方選擇與輸出預覽為核心的瀏覽器工作流程。
適合考慮的情境： 你想從瀏覽器擴充功能開始，選擇或調整配方、先看預覽，再下載以試算表為導向的結果。
快速比較
| 工具 | 操作模式 | 最擅長的用途 |
|---|---|---|
| Thunderbit | 以瀏覽器為核心的 AI 擷取 | 將已授權、瀏覽器可見的內容轉成結構化表格 |
| Octoparse | 視覺化任務建構工具 | 建立、測試、執行並匯出可重複流程，可在本機或雲端運作 |
| ParseHub | 桌面式視覺化專案 | 在本機設定專案，並搭配雲端執行或 API 存取 |
| Scrapy | Python 框架 | 在程式碼庫中建立並掌控客製化爬蟲 |
| Diffbot | 擷取與爬取 API | 將結構化網頁資料整合到應用程式或資料服務 |
| DataMiner | 以配方驅動的瀏覽器擴充功能 | 預覽並將瀏覽器可見資料擷取成 CSV 或 Excel |
哪一款工具最符合你的工作流程？
當團隊需要把已授權的瀏覽器工作階段中可見的資料整理成結構化格式，並希望 AI 協助建議欄位時，選擇 Thunderbit。當你需要的是可建立、可測試，並可在本機或雲端執行的視覺化任務時，選擇 Octoparse。當桌面式視覺化專案建構器與雲端執行方式更符合營運團隊需求時，選擇 ParseHub。當開發者需要在自己的技術堆疊中維護 Python 爬蟲時，選擇 Scrapy。當接收端系統應該透過 API 來呼叫擷取或爬取服務時，選擇 Diffbot。當以配方驅動的瀏覽器擴充功能與瀏覽器內預覽最適合任務時，選擇 DataMiner。
最好的選擇，永遠是你的團隊能長期負責、穩定操作的工具。在正式上線工作流程之前，請先確認實際頁面、權限、輸出品質、維護責任，以及目前方案細節。
常見問題
什麼是螢幕擷取？
螢幕擷取是指把網站或瀏覽器介面中呈現的資訊轉換成結構化資料。這個詞涵蓋的方式差異很大，從瀏覽器擴充功能、視覺化建構工具，到程式碼框架與擷取 API 都包含在內。
哪一款工具最適合非技術背景的商務使用者？
針對瀏覽器中可見且已授權的資料，Thunderbit 的設計目標是先建議欄位，再直接產生表格，而不需要從選擇器或程式碼開始。若 DataMiner 的配方流程與頁面相符，它也是另一個適合的瀏覽器式選項。
哪一款工具最適合由開發者掌控的資料管線？
Scrapy 是一個 Python 框架，適合在程式碼掌控的專案中建立爬蟲。若整合重點是透過 API 取得結構化擷取結果，而不是自己維護爬蟲實作，Diffbot 則是另一種模式。
我可以排程重複執行的工作流程嗎？
Octoparse 的文件有說明雲端任務排程，而 ParseHub 的文件也描述了付費方案中的雲端排程功能。正確選擇取決於你的團隊偏好視覺化任務、桌面專案、API 整合，還是由程式碼掌控的部署方式。
這些工具可以適用於每個網站嗎？
不行。沒有任何產品選擇能免去對實際工作流程的測試。頁面結構、存取控制、權限、允許用途，以及所需欄位，都會影響某個流程是否合適且可靠。
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