產品

Datafold

AI 為主MCP

Datafold 為資料團隊和資料工程師提供 AI 驅動的資料工程自動化工具,涵蓋遷移、最佳化、CI/CD 和資料品質。

datafold.com 源碼★ 58MIT軟體開發 / 測試與程式碼品質

AI 競品立項評估
電腦版
行動端
每月造訪次數
19.5K
下降13.2%較上月2026 年 9 月
公開營收
未公開
暫無公開營收證據
入門價
免費
沒有月付訂閱價
創作者
hichkaker
@datafoldcom· 1,092 追蹤
首次發布
6 年前
2020-08-07 · 估算

訪問

每月造訪次數資料截至 2026 年 9 月 · 2026 年 10 月待更新
事件12 個變化

行銷動作

發布、搜尋與內容、引薦、促銷
X 帳號@datafoldcom
  • 在 Show HN 發布(3 分 · 1 評論)發布

    Audit dbt models as you code

    2023 年 4 月 24 日 · 3 年前發布頁

  • 在 Show HN 發布(127 分 · 21 評論)發布

    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 年前發布頁

  • 在 Product Hunt 發布發布

    Quality assurance & monitoring for analytical data

    2020 年 8 月 7 日 · 6 年前發布頁

第三方評測與案例拆解

客戶來源管道拆解、工程師評測與開源檔案
Show HN
2022-06-22查看原文
創作者原帖摘錄:
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

開源倉庫與 Agent 生態

GitHub 開源與智慧體接入
最近提交 2026-05-25
GitHub 星標
★ 58
分支數 (Forks)
28
開源協議
MIT
主要語言
Python

Agent 智慧體、MCP 與開發者接入

MCP Server
接入文件
瀏覽全部 MCP 服務產品 →

流量來源

2026 年 9 月

訪問構成

管道

  • 直接訪問41%
  • 自然搜尋32%
  • 外部引薦10%
  • 社交媒體6%
  • 其他10%

國家/地區

  • 美國46%
  • 英國9%
  • 印度8%
  • 越南5%
  • 法國5%

搜尋

站點權重 —網域名稱註冊 2017-08-10

關鍵字月搜尋量
ci131.7K
datafold1,260
data reconciliation830
database diff510
datafold data-diff—

流量資料:Vaneform

定價

定價頁沒有列出方案價格。

試用:未提供 · 觀察於 2026-11-04 · 原定價頁

頁面與變化

開始記錄於 2020-08-07

關鍵頁面

每週快照

變化

  1. 11 月 1 日 · 13 天前

    首頁主標題(H1)改為「Automate Data Engineering」定位

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

  2. 11 月 1 日 · 13 天前

    新增採用技術棧:Amazon CloudFront功能

    —→Amazon CloudFront

  3. 11 月 1 日 · 13 天前

    新增採用技術棧:Astro功能

    —→Astro

  4. 11 月 1 日 · 13 天前

    移除技術棧:Highlight.js功能

    Highlight.js→—

  5. 11 月 1 日 · 13 天前

    移除技術棧:Leadfeeder功能

    Leadfeeder→—

  6. 11 月 1 日 · 13 天前

    移除技術棧:LiveIntent功能

    LiveIntent→—

設計

首屏畫面視覺分析與 :root CSS

白底搭配亮藍公告條與 CTA,居中大號黑色無襯線標題、簡潔說明及灰階客戶標誌構成清爽的企業行銷首屏畫面。

首屏畫面預覽 · 點擊放大

首屏畫面講了什麼與轉化路徑

“Automate Data Engineering”

頂部以公告條和導航橫向鋪開,中央依次放置標題、說明、郵箱表單與藍色按鈕,客戶標誌沿下方橫排。

首屏畫面轉化路徑:居中標題加按鈕 + 純排版與圖形幾何 → 輸入郵箱訂閱或候補 · 配合客戶或媒體標誌牆建立信任

色板 · 點擊複製

五維設計評分7.5 / 10
字體與排版
8.0
色彩與對比
8.0
構圖與留白
8.0
細節與工藝
7.0
風格辨識度
6.0

結構

字體
Arial / Courier New
首屏畫面版式
居中標題加按鈕
主視覺
純排版與圖形幾何
信任背書
客戶或媒體標誌牆
導航
頂部通欄導航
明暗與密度
淺色 · 留白多
圓角與層級
小圓角 · 細線分層
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: #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;
}
```

色彩面積配比:背景 #FFFFFF(約 79%) · 面板 #FFFFFF(約 6%) · 正文 #181818(約 7%) · 次要文字 #777777(約 4%) · 強調 #376BF5(約 4%)。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:居中標題加按鈕
- 導航結構:頂部通欄導航
- 明暗與密度:淺色 · 留白多
- 圓角與層級:小圓角;不用陰影,用細線與留白區分層級
- 主視覺載體:純排版與圖形幾何
- 轉化動作:輸入郵箱訂閱或候補 · 信任背書採用客戶或媒體標誌牆
- 標題切入點:品類定位錨點
- 首屏畫面元件特徵:客戶標誌牆
- 空間布局拆解:頂部以公告條和導航橫向鋪開,中央依次放置標題、說明、郵箱表單與藍色按鈕,客戶標誌沿下方橫排。
- 視覺特徵總結:白底搭配亮藍公告條與 CTA,居中大號黑色無襯線標題、簡潔說明及灰階客戶標誌構成清爽的企業行銷首屏畫面。

## 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

Datafold 的網站造訪次數是多少?
Vaneform 估算 2026-09 網站造訪次數為 19.5K。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
Datafold 是什麼產品,支援哪些平台?
Datafold 歸屬「測試與程式碼品質」市場領域:Datafold 為資料團隊和資料工程師提供 AI 驅動的資料工程自動化工具,涵蓋遷移、最佳化、CI/CD 和資料品質。。 支援平台包括:MCP 服務。
Datafold 是開源專案嗎?採用什麼協議?
Datafold 擁有公開程式碼倉庫(https://github.com/datafold/data-diff),採用 MIT 協議,記錄有 58 個 GitHub Stars。來源

同分類研究對象

軟體開發 / 測試與程式碼品質

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。

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