Company Researcher 公司調查工具，貼上網址就生出背景報告

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

拜訪客戶前想快速摸清一家公司的底，多數人的做法是開十幾個分頁：官網、LinkedIn、維基百科、新聞、Crunchbase，各查一遍再自己拼起來。Company Researcher 把這整串動作壓縮成一個輸入框：貼上公司網址，半分鐘內生出一份企業背景報告，涵蓋公司概況、募資紀錄、新聞、社群討論與競爭對手。它是搜尋引擎公司 Exa 的官方開源示範專案，免費、不用登入、直接在瀏覽器用。不過實測發現它目前是半好半壞的狀態：資料區塊大致可用，頂端卻掛著兩個紅色的 AI 錯誤提示。接著看 Gogoro 與 Stripe 兩家公司的對照實測，把它的能力邊界、資料機制與自架成本逐項攤開。

查台灣公司查得到嗎？Gogoro 實測現場

先講結論：查得到，而且基礎面比預期完整。我在它的輸入框貼上 gogoro.com 按下研究，大約二十秒後報告成形。公司概況區列出總部台北、2011 年創立、美股上市代號 GGR、LinkedIn 追蹤數八萬五千多，連公開聯絡信箱與電話號碼都抓得到，業務開發要找對外聯絡對象時很省事；募資區整理出總募集金額約七點六五億美元，報告說共五輪、明細列出其中四輪，2022 年初那輪兩億八千五百萬美元的領投名單一整排列出來，淡馬錫、鴻海都在上面，2024 年掛牌後的一筆五千萬美元增資也抓到了；再往下有維基百科的簡介摘錄、近期新聞標題、Reddit 上的討論串（不少來自 r/taiwan，電池交換站與車主心得都搜得進來）、YouTube 相關影片，以及一份相似公司清單，列出印度電池交換新創 SUN Mobility、VoltUp 等對手，連「印度市場的同業」這種人工不容易想到的鄰居都在。每個區塊都附來源連結，點下去就是 Crunchbase、PitchBook 或維基的原始頁面，可以自己核對。有個小毛病：來源連結的標題有時跟內容對不上，Gogoro 報告的募資來源連結，標題講的其實是另一家美國公司的新聞，點進去才是原始資料來源，引數字前以點開的頁面為準。

輸入框只有一個，操作就是貼網址跟按按鈕，不需要帳號或 API 金鑰。這點對臨時要查一兩家公司的人很省事，換一家公司再貼一次就好。影片區的組成新舊混雜，十年前介紹 Gogoro 的外媒報導跟一兩年內的評測會並列出現，引用時注意時間戳。

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有個入口問題要先提醒。它在網路上流傳的舊網址 companyresearcher.exa.ai 已經沒有 DNS 紀錄，輸入瀏覽器只會看到找不到網站；目前真正的入口是 GitHub 儲存庫首頁連結的 company-researcher-exa.vercel.app。記住一個原則：找 repo 就找得到門。

頂端那兩個紅框：AI 摘要為什麼掛了

報告頁面最上方有兩個紅色錯誤框，寫著 Failed to fetch company summary 與 Failed to fetch company map，也就是 AI 生成的公司摘要和心智圖拿不到。心智圖是那份報告裡畫面感最強的區塊，設計上以公司主力產品為中心，往外展開產品服務、技術、市場定位、使命價值等三四個分支，每支再細分兩三項，用互動式樹狀圖呈現；摘要則是把官網首頁與各子頁內容統整成最多六段的重點條列。這兩塊正好都是靠 AI 模型生成的部分。我直接呼叫摘要端點看錯誤本體，伺服器吐出的訊息是 AI_APICallError: model: claude-3-7-sonnet-latest。

對照原始碼就能解釋：這個專案在兩個地方把 AI 模型別名寫死成 claude-3-7-sonnet-latest，呼叫 Anthropic API 時直接被拒絕。換一家公司查也一樣，我用 Stripe 再跑一輪完整報告，同樣是這兩個端點失敗、其餘全部正常，所以這不是台灣公司資料不足造成的，是示範站自己壞了。它何時會修沒有人知道，把「AI 幫你寫摘要」當主打功能來期待的人，使用前要有心理準備。

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壞的只有摘要層，這件事反而把工具的真實價值凸顯出來。看懂它的兩層架構就明白：底層是搜尋引擎抓原始資料，上層才讓 AI 讀這些資料寫統整摘要與心智圖。摘要端點掛掉，你少的是那段機器寫的統整文字；資料區塊靠的是搜尋層，不經過掛掉的那兩個 AI 端點，一份都沒少，只有募資敘述與對手簡介這類文字仍經 Exa 自家的摘要功能處理。對讀者來說這其實是好事，機器摘要本來就是整份報告裡最難核對的一段，剩下來的區塊每個都有來源連結可以驗證。

它不是接官方資料庫，是把限縮網域的搜尋整理成報告

看到 LinkedIn 概況、Crunchbase 募資這些字眼，很容易以為它接了這些平台的官方 API。拆開程式碼看，做法其實樸素得多：它對 Exa 搜尋 API 發出十幾個查詢，多數查詢限定網域，例如「這家公司的 LinkedIn 頁面」只搜 linkedin.com、Crunchbase 的公司頁只搜 crunchbase.com、「組織簡介」只搜 wikipedia.org，查新聞就鎖新聞網站，然後把抓到的頁面文字交給前端解析成一個個區塊。各區塊各自送出請求也各自失敗，這正是摘要掛掉其他區塊照常出現的原因。部分查詢還帶即時爬網的標記，等於跳過搜尋索引直接去抓當下的頁面，新聞與募資這類時效區塊靠這個保鮮。我側錄整個流程，兩輪報告各觸發 21 個後端呼叫，全程匿名完成，沒有登入、沒有輸入任何金鑰，也沒有碰到阻擋。換句話說，你每查一次，背後都是拿 Exa 官方的額度在跑十幾個搜尋，這種免費沒有寫進任何承諾，哪天加個排隊或收費都不意外，把它當隨手可用的快查工具，不要把它當依賴的基礎設施。

這個機制帶來兩個直接後果。資料新鮮度取決於搜尋索引和即時爬網，熱門公司通常更新得快，冷門公司就聽天由命；好處是每個數字都能點開來源頁核對，不是黑盒子，追問某筆募資金額時，你手上有連結可以自己驗證，這比多數 AI 生成的公司簡介可靠。要免費帳號自己上 LinkedIn 查這些數字也行，只是十幾個分頁的工它一次幫你做完，而且連 PitchBook、Tracxn 這類平常不會開的資料庫頁面都一併附上連結。

另一個後果是輸出語言被鎖死。摘要端點的系統指令明定所有輸出使用簡單英文，其餘區塊抓的本來就是英文頁面，所以整份報告只有英文，沒有中文選項。要產出中文摘要得自己翻譯整理，或把它的資料丟給其他 AI 工具處理。

引用前要留意：GitHub 會認錯人，區塊會安靜消失

實測抓到兩個引用前必須知道的坑。GitHub 區塊用公司網域去比對帳號名稱，Gogoro 報告裡這一區抓到的是一位挪威工程師的個人帳號，十六個追蹤者，收錄的專案是他自己寫的 Go 語言小工具，跟 Gogoro 公司沒有關係；Stripe 報告則正確抓到官方的 @stripe 帳號，三千五百多個追蹤者。帳號名對得上也不保險，Gogoro 報告抓錯的那個個人帳號正是同字撞名，引用前一律看一眼帳號簡介與收錄的專案。

安靜消失的區塊是另一個坑。README 列了 LinkedIn、Crunchbase、PitchBook、Tracxn、新聞、維基、X、TikTok、Reddit、YouTube 等十幾種資料來源，但查無結果的區塊不會顯示「查不到」三個字，整區直接不出現。Gogoro 報告沒有 TikTok、推文、創辦人與財報區；Stripe 報告多了創辦人區，不過兩位共同創辦人只列出一位。所以報告裡缺哪一區，那家公司未必缺那項資訊，多半只是搜尋沒命中，台灣公司在這點上吃虧一些，英文網路足跡越少的公司，報告就越薄。做簡報引用時，把「報告沒寫」當成「公司沒有」會出錯。

想自己架一套，要付出的三筆帳

它的原始碼以 MIT 授權公開，看得見也改得動，儲存庫一千五百多顆星、一百四十幾個分支，但自架不是一鍵的事，帳要算清楚。

金鑰帳：必要的有 Exa API 金鑰跟 Anthropic API 金鑰，選配的還有 YouTube API 金鑰跟 GitHub token，最多四把。部署本身不複雜，官方文件的路線是複製儲存庫、裝相依套件、把金鑰寫進環境變數檔，再丟上 Vercel 之類的平台就能跑，跟一般 Next.js 專案相同。Exa 的免費方案每個月給 10 美元額度，註冊再送 10 美元，不用綁付款方式就能用到全部端點；輕度使用可以壓在免費額度內，但一份報告要打十幾個搜尋呼叫，量一大就進用量計費，Anthropic 那端則是依 token 計價。選配金鑰沒填也不影響主流程：影片區照樣出現，只少觀看數與發布時間這類統計；GitHub 區不填 token 也能抓。

維護帳：模型別名寫在程式碼裡，改設定檔動不了它，示範站掛掉的摘要功能就是這樣來的。自架者未來要換模型，得自己改兩處程式再重新部署，等於接手一部分維護責任。專案本身維護得算勤，最新合併在 2026 年 9 月底，但從頭到尾零個正式版本發佈，commit 訊息裡留著 AI 協作的痕跡，性質上是官方的展示品，談不上產品線，README 甚至註明這個儲存庫不在 Exa 漏洞通報獎勵計畫的範圍內。順帶一提，MIT 授權是 2026 年 4 月才補上的，之前近一年半的歷史版本處於無授權條款狀態，現在引用沒問題，但別把「一直以來都開源」寫進你的筆記。

信任帳：自架不等於零足跡。前端排版檔內建了 Vercel 的統計元件，照預設部署就帶著它跑，想要完全乾淨得自己移除。另外一段歷史值得知道：2026 年 9 月中之前的版本把 GitHub token 的設定名稱標成會打包進公開前端程式碼的形式，照當時文件設定的自架者，token 會暴露在訪客瀏覽器可見的程式碼裡；官方 8 月提出修補、9 月中才併入主線，把它改放到伺服器端。老部署該檢查一下版本與 token 有效期限。

陌生公司第一輪快查可用，盡職調查別用

它最勝任的場景是陌生公司的第一輪篩選：拜訪客戶前、面試前、談合作前，花半分鐘拿到公司概況、募資輪廓、近期新聞和一組競爭對手線索，再沿著來源連結挑幾個關鍵頁面細讀。一套可行的三分鐘流程是這樣：貼上網址等報告成形，先掃概況與募資兩區建立輪廓，點開一兩個來源連結核對關鍵數字，最後把相似公司清單記進筆記當延伸線索，快又有底。求職場景特別順，先在 中國大陸開發職缺聚合站 之類的管道鎖定目標公司，查完職缺再來這裡補公司背景，順序剛好接得上。做競品盤點時，相似公司清單拿來當起點也不錯，搜尋引擎給的鄰居有時比人工聯想更廣，Gogoro 報告帶出的印度同業就是例子。業務找聯絡資訊時，概況區的信箱電話也省下翻官網的時間，不過資料終究來自公開頁面，用前照著原始頁面再核一次。

別拿它做的事也明確：正式的盡職調查或投資決策，募資數字可能過時，財報區塊常常缺席，這種用途請買 Crunchbase 或 PitchBook 的正式報告；引用 GitHub 區塊而不核對帳號身分；期待中文輸出。另外，同樣想讓 AI 幫你蒐集資料寫摘要的人，可以比較看看 本機跑的深度研究工具 或 論文搜尋代理 PaSa，那類工具的研究流程更深，Company Researcher 走的是快而廣的路線，兩者用途互補。對開源 AI 工具有興趣的，它也收在 開源 AI 資源清單 這類整理裡。

一句話收尾：把它當「幫你把散落各網站的公開公司資料一次搜齊的整理器」，它現在就能用，而且免費；把它當「AI 顧問」，它目前會當場告訴你它壞了。入口在 GitHub 的 exa-labs/company-researcher 儲存庫，中文使用者記得報告只有英文，查完自己整理。