プロダクト

Datafold

AIネイティブMCP

Automate Data Engineering

datafold.com 出典★ 58MITソフトウェア開発 / テスト・コード品質

AI競合評価
PC
モバイル
月間訪問数
19.5K
下降13.2%前月比2026年9月
公開された売上
非公開
公開収益の証明はまだありません
最低料金
無料
月額サブスク価格なし
開発者
hichkaker
@datafoldcom· 1,092 フォロワー
公開日
6年前
2020-08-07 · 推定

訪問

月間訪問数2026年9月 · 2026年10月 pending 時点のデータ
イベント12 件の変更

マーケティング動向

公開・検索&コンテンツ・参照・プロモーション
Xアカウント@datafoldcom
  • Show HN (3 ポイント · 1 コメント) でリリース公開

    Audit dbt models as you code

    2023年4月24日 · 3年前ローンチページ

  • Show HN (127 ポイント · 21 コメント) でリリース公開

    Data Diff – compare tables of any size across databases — Gleb, Alex, Erez and Simon here – we are building an open-source tool for comparing data within and across databases at any scale. The rep…

    2022年6月22日 · 4年前ローンチページ

  • Product Hunt でリリース公開

    Quality assurance & monitoring for analytical data

    2020年8月7日 · 6年前ローンチページ

第三者レビュー&事例分析

集客チャネル分析・エンジニア評価・OSS指標
Show HN
2022-06-22出典
開発者投稿の抜粋:
Gleb, Alex, Erez and Simon here – we are building an open-source tool for comparing data within and across databases at any scale. The repo is at https://github.com/datafold/data-diff , and our home page is https://datafold.com/ . As a company, Datafold builds tools for data engineers to automate the most tedious and error-prone tasks falling through the cra

OSS&Agentエコシステム

GitHub · MCP / Skill
最終コミット 2026-05-25
GitHubスター数
★ 58
フォーク数 (Forks)
28
ライセンス
MIT
主要言語
Python

Agent・MCP・開発者連携

MCP Server
連携ドキュメント
MCPサーバー製品をすべて見る →

流入元

2026年9月

訪問構成

チャネル

  • ダイレクト41%
  • 自然検索32%
  • 外部参照10%
  • SNS6%
  • その他10%

国・地域

  • アメリカ合衆国46%
  • イギリス9%
  • インド8%
  • ベトナム5%
  • フランス5%

検索

ドメイン評価 (DR) —ドメイン登録 2017-08-10

キーワード月間検索数
ci131.7K
datafold1,260
data reconciliation830
database diff510
datafold data-diff—

トラフィックデータ:Vaneform

料金

料金ページにプラン価格が記載されていません。

無料トライアル:なし · Observed 2026-11-04 · 元の料金ページ

ページ&変更履歴

2020-08-07 から記録開始

主要ページ

週次スナップショット

変更

  1. 11月1日 · 13日前

    トップページのメイン見出し(H1)が「Automate Data Engineering」に変更ポジショニング

    The migration | platform for data engineering teams→Automate Data Engineering

  2. 11月1日 · 13日前

    採用技術を追加:Amazon CloudFront機能

    —→Amazon CloudFront

  3. 11月1日 · 13日前

    採用技術を追加:Astro機能

    —→Astro

  4. 11月1日 · 13日前

    技術を削除:Highlight.js機能

    Highlight.js→—

  5. 11月1日 · 13日前

    技術を削除:Leadfeeder機能

    Leadfeeder→—

  6. 11月1日 · 13日前

    技術を削除:LiveIntent機能

    LiveIntent→—

デザイン

ファーストビューの視覚分析と :root CSS

ミニマル・モノクローム(ライト背景・余白多め密度):中央見出し+CTAボタンレイアウトと純タイポグラフィ&幾何学図形ビジュアル。

ファーストビュー · クリックで拡大

First-screen pitch & conversion flow

“Automate Data Engineering”

中央見出し+CTAボタンのファーストビュー構造に、メール登録 / ウェイトリストのCTAと導入企業・メディアロゴ一覧を組み合わせた設計。

Conversion path: 中央見出し+CTAボタン + 純タイポグラフィ&幾何学図形 → メール登録 / ウェイトリスト · Trust bar: 導入企業・メディアロゴ一覧

パレット · クリックでコピー

5次元デザイン評点7.5 / 10
フォント&タイポグラフィ
8.0
配色&コントラスト
8.0
レイアウト&余白
8.0
ディテール&完成度
7.0
独自性・スタイル識別度
6.0

市場構造

フォント
Arial / Courier New
ファーストビュー構成
中央見出し+CTAボタン
メインビジュアル
純タイポグラフィ&幾何学図形
社会的証明・実績
導入企業・メディアロゴ一覧
ナビゲーション
全幅トップバー
明暗&情報密度
ライト · 余白多め
角丸&階層表現
小角丸 · 細線ボーダー
AIデザイン仕様全文をプレビュー(:root CSS変数&レイアウト規則を含む)スタイルトークンのみ抽出。ブランド名・ロゴ・文言・画像の模倣は禁止
# デザインブリーフ:ミニマル・モノクローム(エンタープライズクリーン 併用)

モノクロパレットに単一のアクセントカラー、極細の区切り線、たっぷりの余白を組み合わせたスタイル。

## デザイントークン

```css
:root {
  --background: #ffffff;
  --surface: #ffffff;
  --foreground: #181818;
  --muted-foreground: #777777;
  --accent: #376bf5;
  --radius: 4px;
  --font-heading: "Arial", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
  --font-body: "Arial", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
  --font-mono: "Courier New", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
}
```

配色面積比:背景 #FFFFFF (~79%) · サーフェス #FFFFFF (~6%) · 本文 #181818 (~7%) · 補助テキスト #777777 (~4%) · アクセント #376BF5 (~4%)。背景とサーフェスがキャンバスの大部分を占め、アクセントカラーは主要ボタンとアクティブ状態に限定します。

## レイアウト&コンバージョン構造

- ヒーローレイアウト:中央見出し+CTAボタン
- ナビゲーション構造:全幅トップバー
- テーマと密度:ライト · 余白多め
- 角丸とエレベーション:小角丸;ドロップシャドウなし — 1pxの細線ボーダーと余白で階層を分離
- 主なビジュアル媒体:純タイポグラフィ&幾何学図形
- コンバージョン CTA:メール登録 / ウェイトリスト · トラストバーに 導入企業・メディアロゴ一覧 を使用
- 見出しフック:カテゴリ定義・王道アンカー
- ヒーローコンポーネント:導入企業ロゴウォール
- 空間レイアウトの要点:中央見出し+CTAボタンのファーストビュー構造に、メール登録 / ウェイトリストのCTAと導入企業・メディアロゴ一覧を組み合わせた設計。
- ビジュアル要約:ミニマル・モノクローム(ライト背景・余白多め密度):中央見出し+CTAボタンレイアウトと純タイポグラフィ&幾何学図形ビジュアル。

## 避けるべき表現

- 多色ネオングラデーション
- 濃いドロップシャドウ
- 複数の競合するアクセントカラー

上記のデザイントークンとレイアウト仕様に従ってUIを実装してください。カラーはこれらのCSS変数のみを使用し、アクセントカラーは主要CTAとアクティブ状態に限定します。視覚スタイルのみを取り入れ、参考製品のブランド名・ロゴ・文言・画像は一切複製しないでください。

よくある質問と根拠データ

Datafoldのウェブサイトの訪問数は?
Vaneform estimates 19.5K website visits in 2026-09. Visits can include repeat visits; this estimate measures web traffic separately from paying customers or revenue.出典
What is Datafold and what platforms does it support?
Datafold is catalogued under テスト・コード品質: Automate Data Engineering. Supported platforms: MCPサーバー.
Is Datafold open source?
Datafold has a public repository (https://github.com/datafold/data-diff) under the MIT license, recording 58 GitHub stars.出典

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