產品

Count

AI 為主MCPSkill

面向團隊的 AI 分析與研究平台,可連接資料和工具生成報告、儀表板及研究成果,並追溯來源、假設和推理以檢查錯誤。

count.co 資料與分析 / 商業智慧與看板

AI 競品立項評估
電腦版
行動端
每月造訪次數
65K
上升15.3%較上月2026 年 10 月
公開營收
未公開
暫無公開營收證據
入門價
$49/月
高於同類 68% 的產品同類中位數 $25/月
創作者
Nicolas Lopez Carranza
@counthq· 2,117 追蹤
首次發布
7 年前
2019-07-23 · 估算

訪問

每月造訪次數資料截至 2026 年 10 月
事件17 個變化

行銷動作

發布、搜尋與內容、引薦、促銷
  • 在 Product Hunt 發布發布

    Notebooks, not dashboards.

    2021 年 7 月 6 日 · 5 年前發布頁

  • 在 BetaList 發布發布

    Count – The data notebook your whole team will love — The data notebook your whole team will love

    2021 年 3 月 5 日 · 5 年前發布頁

  • 在 Product Hunt 發布發布

    Bring your data to life

    2019 年 7 月 25 日 · 7 年前發布頁

  • 在 Show HN 發布(4 分)發布

    Count – automatic table joining data visualisation tool

    2019 年 7 月 23 日 · 7 年前發布頁

MCP 服務與 Agent 生態

GitHub 開源與智慧體接入

流量來源

2026 年 10 月

訪問構成

管道

  • 直接訪問84%
  • 自然搜尋7%
  • 其他10%

國家/地區

  • 英國56%
  • 美國11%
  • 印度4%
  • 德國3%
  • 荷蘭2%

搜尋

站點權重 —網域名稱註冊 2010-07-20

關鍵字月搜尋量
how often does ai hallucinate990
count ai150
is count co reiable100
gemini 4 argon vs claude opus 5.5 in legal analysis and reasoning90
how to check if a test was solved by ai70

流量資料:Vaneform

定價

Free
$0
1 project, 3 canvases · Up to 5 users · Daily AI credit limits (limited models) · 1 database/MCP connection, web search, file uploads · 2 automations
Pro
$49/月
Unlimited AI credits · Unlimited canvases, projects, reports & automations · 3 database/MCP connections · 4GB compute capacity (Python VM & dataset extract size)
Enterprise
聯繫銷售
Unlimited editors · Unlimited database connections · Up to 32GB compute capacity

試用:未提供 · 1 檔付費($49) · 設企業客製化檔 · 觀察於 2026-11-09 · 原定價頁

入門價 $49/月,高於同類 68% 的產品;「商業智慧與看板」中位數 $25/月。查看定價基準

頁面與變化

開始記錄於 2019-07-25

關鍵頁面

每週快照
count.co/ 快照 2026-11-09

變化

  1. 11 月 1 日 · 14 天前

    首頁主標題(H1)改為「Trust every AI output together」定位

    Replace read-only dashboards with collaborative canvases→Trust every AI output together

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作
  2. 11 月 1 日 · 14 天前

    移除技術棧:Ahrefs功能

    Ahrefs→—

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作
  3. 11 月 1 日 · 14 天前

    移除技術棧:Algolia功能

    Algolia→—

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作
  4. 11 月 1 日 · 14 天前

    新增採用技術棧:Amazon S3功能

    —→Amazon S3

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作
  5. 11 月 1 日 · 14 天前

    新增採用技術棧:Amazon Web Services功能

    —→Amazon Web Services

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作
  6. 11 月 1 日 · 14 天前

    新增採用技術棧:GSAP功能

    —→GSAP

    當時 每月造訪次數 65K同期還有 16 個動作

設計

首屏畫面視覺分析與 :root CSS

暖白底鋪有細密點陣,超大黑色幾何無襯線標題居中,膠囊按鈕與兩側懸浮內容卡片形成克制、可信的分析工具視覺。

首屏畫面預覽 · 點擊放大

首屏畫面講了什麼與轉化路徑

“Don’t trust AI. Check itAssumption.”

頂部橫向導航,下方居中標題、簡介與雙按鈕,底部鋪開大型產品介面,兩側以傾斜內容卡片補充層次。

首屏畫面轉化路徑:標題下方大幅產品介面 + 產品介面截圖或元件示意 → 免費開始 / 立即註冊 · 配合使用者頭像疊放與評語建立信任

色板 · 點擊複製

五維設計評分8.4 / 10
字體與排版
9.0
色彩與對比
8.0
構圖與留白
9.0
細節與工藝
8.0
風格辨識度
8.0

結構

字體
riformaNext
主視覺
產品介面截圖或元件示意
信任背書
使用者頭像疊放與評語
導航
頂部通欄導航
明暗與密度
淺色 · 適中
圓角與層級
膠囊 · 有陰影
預覽 AI 設計說明全文(含 :root CSS 變量與版式規則)只寫風格參數,禁止復刻該產品的品牌名、標誌、文案與圖片
# 設計說明:極簡單色(兼備企業穩重)

黑白灰加一個強調色,細線分隔,大量留白,靠字號與字重分層級。

## 設計參數

```css
:root {
  --background: #fffffe;
  --surface: #f0efec;
  --foreground: #1a1a1a;
  --muted-foreground: #777674;
  --accent: #242a2c;
  --radius: 9999px;
  --font-heading: "riformaNext", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
  --font-body: "riformaNext", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
}
```

色彩面積配比:背景 #FFFFFE(約 78%) · 面板 #F0EFEC(約 9%) · 正文 #1A1A1A(約 7%) · 次要文字 #777674(約 3%) · 強調 #242A2C(約 3%)。背景與面板占絕大部分面積,強調色只用於主按鈕與當前激活狀態。

## 版式與轉化結構

- 首屏畫面版式:標題下方大幅產品介面
- 導航結構:頂部通欄導航
- 明暗與密度:淺色 · 適中
- 圓角與層級:膠囊;用陰影區分層級
- 主視覺載體:產品介面截圖或元件示意
- 轉化動作:免費開始 / 立即註冊 · 信任背書採用使用者頭像疊放與評語
- 標題切入點:痛點消解與替代
- 首屏畫面元件特徵:首屏畫面大幅產品介面、懸浮多卡片、資料指標欄
- 空間布局拆解:頂部橫向導航,下方居中標題、簡介與雙按鈕,底部鋪開大型產品介面,兩側以傾斜內容卡片補充層次。
- 視覺特徵總結:暖白底鋪有細密點陣,超大黑色幾何無襯線標題居中,膠囊按鈕與兩側懸浮內容卡片形成克制、可信的分析工具視覺。

## 避免

- 多種強調色並用
- 漸層背景
- 重陰影

請按上面的設計參數與版式實現介面:顏色只用這些變量,強調色只給主要操作與當前狀態。只採用這種風格,禁止復刻任何參考產品的品牌名、標誌、文案與圖片。

問題與證據

Count 的價格是多少?
Free: $0; Pro: $49/月; Enterprise: 聯繫銷售. 觀察於 2026-11-09。 當前計費條件、用量限制與稅費以來源頁面為准。來源
Count 的網站造訪次數是多少?
Vaneform 估算 2026-10 網站造訪次數為 65K。造訪次數包含重複訪問,付費客戶數與收入需分別查看對應證據。來源
Count 是什麼產品,支援哪些平台?
Count 歸屬「商業智慧與看板」市場領域:面向團隊的 AI 分析與研究平台,可連接資料和工具生成報告、儀表板及研究成果,並追溯來源、假設和推理以檢查錯誤。。 支援平台包括:MCP 服務、開放 API。

同分類研究對象

資料與分析 / 商業智慧與看板

這些產品屬於同一目錄分類。選型時請進一步核對客戶任務、功能與部署要求。