我看過夠多工程團隊的 Slack 討論，幾乎都知道這個問題通常怎麼開始：有人丟出一篇「最佳網頁爬蟲」清單文章，三位工程師立刻回一句：「這些裡面根本沒提到 Colly。」這不是巧合。我看了目前在「Thunderbit vs Colly」這個關鍵字排名前四的文章，每一篇都只是把 Thunderbit 拿去和其他無程式碼工具比較——Crawl4AI、Browse AI、rtrvr.ai、Chat4Data。Colly 一次都沒出現。
這其實挺奇怪的，因為 Colly 在 r/golang 和許多使用 Go 的團隊裡確實有一批很忠實的用戶，特別是那些需要快速、由程式碼掌控的爬蟲的人。所以這篇文章才是真正要回答這個問題的內容——不是把一篇「AI 工具比較」換個標題，然後硬把 Colly 名字貼上去。
快速答案
如果你趕時間，先看這一段：Thunderbit 是一個託管式、具備 agentic 能力的網頁爬蟲，你只要點一下就能開始使用——不需要選擇器、不需要寫程式，可在瀏覽器或雲端執行，另外還提供 Web App、Open API、MCP Server 和 CLI，方便開發者用程式方式串接。Colly 則是開源的 Go 框架——你自己寫爬蟲、自己掌控邏輯、自己調整並行度。
嚴格來說，這兩者並不是傳統意義上的競爭對手。一個是產品，一個是函式庫。把它們放在同一張桌上比較，只有在你正站在岔路口、想弄清楚哪條路更符合你真實需求時才有意義——而這正是我想幫你釐清的。
一眼看懂
| 比較面向 | Thunderbit | Colly |
|---|---|---|
| 主要使用者 | 商業使用者、營運團隊、追求效率的開發者 | Go 開發者 |
| 安裝與設定 | 在頁面上點 One Click Extract | go get github.com/gocolly/colly + 撰寫 Go 程式 |
| 首次出成果時間 | 幾秒到幾分鐘，agent 自動執行 | 取決於你寫 callback 的速度 |
| 語言需求 | 瀏覽器使用不需要 | Go |
| 爬取模式 | agentic 頁面分析，支援分頁與子頁 | 手動 Collector + OnHTML/OnResponse callbacks |
| 渲染能力 | 託管瀏覽器／雲端執行 | 主要是 HTTP/HTML；若網站大量依賴 JS，需額外工具 |
| 擷取規則 | 由 agent 提議欄位，使用者可微調 | 開發者手動撰寫 CSS selector |
| 並行處理 | 由平台管理 | 可透過 goroutine 完全手動控制 |
| 儲存／匯出 | 可匯出到試算表、Sheets 與其他支援目的地 | 需自行開發（檔案、資料庫、Redis 等） |
| 部署方式 | 瀏覽器擴充功能、Web App、API、MCP、CLI | 自架 Go binary／script |
| 維護方式 | 由平台託管擷取邏輯；仍取決於網站相容性 | 網站變動時需開發者自行修 selector |
| 授權／成本 | 以 credit 計價（請以 pricing 最新方案為準） | Apache-2.0，免費——但基礎設施與開發時間不免費 |
Thunderbit 是什麼？
Thunderbit 的預設流程真的就是一鍵完成。你打開你有權限存取的頁面，點一下 One Click Extract，agent 會讀取頁面、判斷哪些資訊值得抓取，並提出欄位建議。雖然有個 Run Now 按鈕，但說實話它主要是讓人安心用的——如果你什麼都不動，擷取其實會自動開始。只要頁面被 agent 支援，就不需要自己寫 selector，也不用先設計 schema。
接著你可以在 agent 沒抓準時微調欄位；在相容網站上，它也能處理分頁，或深入子頁做補充擷取——例如從清單中的每個商品頁抓更多細節。資料整理好後，通常會匯出到大家最常用的地方：Excel、Google Sheets，以及其他支援的目的地。
但瀏覽器擴充功能只是入口。如果你是開發者，還有 Open API 可以從自己的程式觸發擷取、MCP Server 可把擷取能力接進 Claude、Cursor 或 Windsurf 當成可呼叫工具，以及適合終端機與 coding agent 工作流的 CLI。我特別提這點，是因為很多人把「無程式碼 vs 程式碼」講得好像 Thunderbit 只是給商業用戶玩的工具，但現在這種說法已經不太準確了。
Colly 是什麼？
Colly 就是一個 Go 函式庫——就是這樣。沒有儀表板、沒有託管服務、也沒有 AI 幫你判斷要抓什麼。你寫 Go 程式，建立一個 Collector，再掛上像 OnHTML 和 OnResponse 這類 callbacks，告訴它碰到頁面時要做什麼。
大致長這樣：
c := colly.NewCollector()
c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
link := e.Attr("href")
c.Visit(e.Request.AbsoluteURL(link))
})
c.OnResponse(func(r *colly.Response) {
fmt.Println("Visited", r.Request.URL)
})
c.Visit("https://example.com")
整個思路就是：先定義要找什麼，再定義找到之後要做什麼，接著讓 collector 去爬。底層還支援 同步、非同步與平行爬取、按網域限速、自動處理 cookie／session、請求快取、robots.txt 支援、proxy 輪替，以及可插拔的儲存後端，包括用於分散式架構的 Redis。
有一點要先講清楚：Colly 主要是 HTTP／HTML 框架。它不像 Playwright 那樣直接跑完整瀏覽器。如果你的目標網站很依賴 JavaScript 渲染，你通常得去找它背後呼叫的 JSON API，或者把 Colly 和其他瀏覽器自動化工具搭配使用。這不是 Colly 的缺點，而是它和完整 agentic、能理解瀏覽器情境的產品採用不同設計哲學。
核心差異：託管式 agentic 擷取 vs Go 程式框架
首次產出表格的時間
這是兩者差距最明顯的地方。Thunderbit 的「首次產出時間」大概就是你點按鈕、等 agent 讀完頁面的時間——依頁面複雜度不同，通常是幾秒到幾分鐘。Colly 的「首次產出時間」則包含了寫 collector、找對 selector（通常還得在開發者工具裡反覆測試）、自己處理分頁邏輯，再實際執行。對一次性的任務來說，就算你是熟練的 Go 開發者，這也是真實存在的時間成本。
效能與控制
在原始控制力上，Colly 絕對勝出，這點沒什麼好爭的。因為邏輯都是你自己寫的，你可以決定同時跑多少 goroutine、限速多嚴格、哪些內容要快取、錯誤要怎麼重試。專案文件本身甚至提到，在適合的靜態目標上，單核心可達每秒 1,000+ 請求——這是 Colly 自己的 benchmark 宣稱，不是跟 Thunderbit 的正式對照測試，我不會假裝它是。 但這至少告訴你一件事：對 HTTP 友善的目標來說，手動調校的 Go 並行處理真的很強。
Thunderbit 則是用託管執行來交換這種細粒度控制。你不需要調整 goroutine pool，而是把執行交給平台的瀏覽器與雲端流程，若你的方案支援，也可以搭配排程擷取。若你不想自己承擔基礎設施決策，這是很合理的取捨；但如果你的工作本身就是要把爬蟲吞吐量榨到極致，那這就不適合你。
部署與維護責任
這部分常常被忽略，但其實非常重要。Colly 在 Apache-2.0 授權 下是「免費」的，函式庫本身不用錢。但還是得有人寫它、部署它、監控它，而且最麻煩的是——當目標網站改版時，要把它修好。selector 壞掉通常不會默默報警，只會靜悄悄地失效。沒有人會跳出來通知你：「嘿，這個網站改了商品頁設計。」通常是開發者自己發現資料管線突然沒聲音，或開始回傳垃圾資料，然後再回頭修正。
Thunderbit 的擷取邏輯則由平台託管，而它的 agentic 頁面分析設計，就是為了在支援且授權的頁面上，盡量適應版面差異。不過這裡我要講得保守一點——這不是保證百分之百都能用。防機器人機制很強的頁面、需要登入但你沒有被授權存取的內容，或是 agent 本身相容性不佳的網站，這些都是真實限制。比較誠實的說法是：Colly 出問題時，修的人永遠是你；Thunderbit 的負擔比較低，但「比較低」不等於「沒有」，成功與否仍取決於目標頁面是否是 Thunderbit 擅長處理的類型。
實際情境
一次性目錄／商品擷取
假設你今天下班前需要從競品目錄頁抓 200 筆商品表格，而你不是開發者（或者你是，但你其實還有更重要的事要做）。這就是 Thunderbit 的主場——點一下、讓 agent 提出欄位、必要時微調，然後匯出到 Sheets。用 Colly 寫一個只用一次的擷取腳本技術上當然可行，但感覺就像拿電鋸修盆栽。
高吞吐量的自訂 Go 爬蟲
反過來說，如果你正在打造一條監控管線，每天要打幾千個 URL，你本來就已經有 Go 技術棧，而且你需要精準控制重試邏輯、透過 Redis 做分散式儲存、以及依網域調整限速來避免被封鎖，那這幾乎就是 Colly 的專屬領域。你不用付訂閱費，所有邏輯都歸你所有，而且你可以針對自己的流量模式做各種優化，這是託管式產品通常不會讓你做到的。
大量 JavaScript 的目標網站
如果你的目標頁面幾乎全靠 client-side JS 才能渲染，單靠 Colly 通常不會是最佳答案——你可能得去挖它背後的 JSON API，或者另外加上瀏覽器自動化層。Thunderbit 的託管瀏覽器／雲端執行流程就是為這種頁面設計的，不過一樣要先測試你自己的目標網站，別先假設它一定能直接跑通。
API 或 AI agent 整合
如果你在做一個內部工具，裡面的 AI agent（像是跑在 Claude 或 Cursor 裡的東西）需要在更大的工作流中提取結構化資料，那 Thunderbit 的 MCP Server 就會非常實用——它把擷取能力暴露成 agent 工作流裡可呼叫的工具。這是 Colly 原生不擅長的地方，因為 Colly 本質上只是獨立函式庫，不是可以讓 AI agent 直接拿來呼叫的現成工具。
可靠性、規模與維護
我想把兩件常被混為一談的事拆開來看：原始吞吐量，以及在真實網站上的總成功率。Colly 在靜態、HTTP 友善的頁面上速度可以很快——這本來就是它的設計初衷。但「快」不代表三個月後網站改版時還能正常運作。你寫的每一個 selector 都可能過期，而這通常不會有人通知你，直到你的資料管線默默開始回傳 null。
Thunderbit 的 agentic 做法意味著你不用自己維護 selector——但我也要反駁任何把它說成「對每個網站都絕對可靠」的說法，包括 Thunderbit 自家行銷有時也會不小心讓人產生這種印象，尤其是遇到防機器人機制很強、或內容需要授權登入才可存取的網站。如果你正在評估這兩個工具，真正該問的是：「壞掉之後誰來修？要修多久？」——而不是只問「第一天跑起來有多快。」
價格、授權與總成本
Colly 是以 Apache 2.0 開源授權發布的——函式庫本身免費。但總持有成本還包括：開發者寫與除錯爬蟲的工時、執行所需的算力、如果要 IP 輪替就得付的 proxy 費用，以及每次目標網站變更、selector 壞掉時的後續修補時間。對於本來就很熟 Go 的團隊來說，這在規模化後真的可以很便宜；但如果團隊裡沒有這類人才，「免費」很快就會變成「隱性成本很高」。
Thunderbit 採用的是 credit 制方案——請以 pricing 頁面的最新資訊為準，因為方案與 credit 額度這類內容本來就會變動，我不想在這裡報一個你讀到時已經過時的數字。它的取捨是：你花錢換來的是在受支援頁面上更少的日常維護，而不是全世界都完全免維護。
如果你想用一個更務實的思考方式，可以為自己的情況做一張簡單表：設定時間、基礎設施／proxy 成本、後續修補時間，以及訂閱費用。哪一邊在你的團隊技能與工作量條件下總成本更低，答案就出來了，而不是單純喊一句「開源一定比較省」。
誰適合選 Thunderbit？
如果你是商業用戶、營運人員，或成長團隊成員，現在就需要結構化資料，又不想碰程式碼，那 Thunderbit 的瀏覽器擴充功能很明顯就是首選。如果你是開發者，想把擷取當成一個基礎積木——透過 API、CLI，或是透過 MCP 放進 AI agent 工作流裡——Thunderbit 也同樣適合，只是入口不是那種點一下就完成的方式。
誰適合選 Colly？
如果你是 Go 開發者（或整個團隊就是 Go 優先），而且你需要一個自訂、高吞吐量的爬蟲，讓你完全控制每個請求、每次重試、每個 proxy 輪替，那 Colly 就是為這種工作打造的。如果你特別希望擁有程式碼本身、不想綁定訂閱制，而且你也有足夠的工程資源持續維護它，那它也是正確選擇。
團隊可以同時用兩者嗎？
老實說，可以，而且我不覺得這是閃避問題的回答。很常見的情況是：工程團隊用 Colly 維持一條穩定、可擴展的大型資料管線，而其他團隊——像 sales、ops、marketing——則用 Thunderbit 來做臨時擷取，不需要另外寫與維護腳本。我這裡不會硬編一個兩者之間的「官方整合」，因為我不清楚有沒有這種東西；但從架構上來說，兩個工具同時存在於同一家公司、各自解決不同問題，完全沒衝突。
結論
就看是誰在做這件事，以及他們最重視什麼。如果你有 Go 技能、需要自訂邏輯，而且願意自己承擔維護，換來完整控制權與零訂閱費，那 Colly 是合適的工具。如果你想快速拿到資料，不想寫也不想維護程式碼，而且可以接受用一些低階控制能力換取託管體驗——包含能把擷取接進 API 或 AI agent 的選項——那 Thunderbit 更適合。兩者沒有誰在抽象層面上「比較好」；它們是為不同的人、不同的問題而生。
常見問題
Colly 是免費的嗎？
是，Colly 以 Apache 2.0 授權開源，所以函式庫本身不收費。你的實際成本會來自開發時間、主機成本、需要時的 proxy 費用，以及網站變動後的持續維護。
Colly 可以渲染 JavaScript 嗎？
原生不行。Colly 主要是 HTTP／HTML 框架，所以面對大量依賴 JavaScript 的網站時，通常要去找頁面背後的 JSON API，或搭配其他瀏覽器自動化工具。
Thunderbit 有提供給開發者的 API 和 MCP 存取嗎？
有。Thunderbit 提供可用於程式化擷取的 Open API，也提供 MCP Server，可將擷取能力以工具形式暴露在 Claude、Cursor 或 Windsurf 這類相容的 AI agent 工作流中。
哪一個上手更快？
設計上就是 Thunderbit 較快——瀏覽器擴充功能的 One Click Extract 流程，幾秒到幾分鐘就能拿到結果，而且不需要寫程式。Colly 則必須先撰寫與測試 Go 程式，才會看到第一筆成果。
哪一個對爬取流程本身有更高的底層控制？
毫無疑問是 Colly。你可以直接透過程式控制 goroutine 並行度、請求速率限制、快取、proxy 輪替與儲存後端——這種程度的調校，本來就不是像 Thunderbit 這樣的託管式產品會提供的。
