大家最先想到的那个 API 已经关了
“我本来打算用 Glassdoor 的 API 来收集这些数据，但很遗憾，他们目前已经停止 API 合作了。”
r/learnprogramming
这一页能帮上的：现在仍然是关着的，本页也不知道有什么门路进去。它有的是两个工具：不需要 Glassdoor 应用就能把评价以行返回，按条评价或按条记录计费，调用前会先显示费率。
2 个工具在做这件事
Glassdoor API 与 Glassdoor 抓取工具，通过 鹦鹉AI：把一家公司的员工评价变成 agent 可直接读取的数据行
把一家公司交给 agent，就能拿回它的员工评价数据行：评分、标题、优点、缺点、日期，以及评价人是否仍在职。Glassdoor 已关闭合作方 API，所以这里的两款工具替你去读评价——既可以按公司官网查，也可以按 Glassdoor 页面 URL 查，低至 1.05 积分/结果，按工具自身费率计费。无需登录 Glassdoor，不会撞上机器人拦截，也不用先写一条评价来换取查看权限。返回的就是 Glassdoor 展示的内容；这里没有人审核评价者的真伪。
按次计费，用多少算多少，不用绑卡。
这件事有 2 个工具可选，其中 0 个已经对上游实测过。
试一下
怎么让 鹦鹉AI 做这件事？
1 · 先把 agent 接上，只做一次
在 agent 的对话里
set up 鹦鹉AI — https://parrot.amorist.cn/llms.txt
2 · 再让它去做这件事
提示词
用 鹦鹉AI 拉取 canva.com 最近 100 条员工评价，先告诉我价格，然后按在职与离职拆分，列出「缺点」里重复出现最多的三类抱怨，并标出评分明显下滑的月份。
这段提示词为什么有用
给官网，或给 Glassdoor URL
Akta 以公司官网为入口，Bright Data 则要 Glassdoor 页面 URL。说明你手上有哪一种，agent 会选对应的工具。
按能承受的数量要
按你真正需要的评价数量来要；一家大雇主的所有评价并不值得全部拉下来。
区分在职与离职
每行都带评价人的在职状态。这两个群体讲的是不同的故事，把两者混在一起取平均，两边都看不清。
先问价格
鹦鹉AI 会在调用前返回费率，agent 因此能预先说明跑 50 家公司要花多少。
为什么走鹦鹉AI
为什么走鹦鹉AI
不订阅，不买席位
按次计费。不用绑卡、没有最低消费；给预付余额充值即可。
换个工具只是换一个词
提示词里换一个词就是另一款工具，而不是一次新的集成。
来自一线
大家实际卡在哪
关于 Glassdoor 的讨论分成两派：想要数据的人，和痛恨注册墙的人。2026 年 8 月读过的约 165 条 Reddit 与 X 帖子中，约 25 条是自然讨论且切题；推广内容则是抓取工具发布、同一篇帖子在两个 subreddit 的镜像转载，以及一家删评服务。下面这五条来自真正在做这件事的人。
公司名不等于 Glassdoor 网址
“Glassdoor 这边更麻烦。我没法简单地把公司网址拼到 Glassdoor 的 URL 上，就能定位并抓到正确的页面”
r/learnpython
这一页能帮上的：而这正是 Akta 接受的输入：公司网址，不需要 Glassdoor URL。一张由名字和域名组成的表就是全部的工作，每家公司一次调用。
免费抓它，到底值不值得一试？
“Glassdoor 的评价能抓吗（完全免费那种）。如果抓不了，我不想浪费时间。”
r/webscraping
这一页能帮上的：同一个帖子里诚实的回答是：用普通的请求只会拿到一个机器人验证页。通过 鹦鹉AI 它不是免费的，而是按它自己的费率、每条评价不到 1 积分。
没人知道这些评价里有多少是真的
“网站上到底有多少评价是别有用心的人（比如机器人）写的，这方面几乎没有透明度。”
r/RKLB, 13 points
这一页能帮上的：这个问题没有现成的答案，两个工具也都不会审核评论者。agent 能做的是那位投资者手工做过的事：把行拉下来，按日期和在职状态加权，再拿它的形状和同行对比。
这个评分是一个招聘信号，不管它公不公平
“开发者很急于把评分长这样的公司筛掉。”
r/cscareerquestions, 1,108 points
这一页能帮上的：所以对招聘方、销售人员或求职者来说，一份目标公司名单加上它们近期的评价，成本按行计算。agent 负责读“缺点”那部分；本页只负责把行拿到手。
细节
真正不一样的地方
输入决定工具。Akta 接收公司官网——目标公司表格里通常就是这个——按每页最多 100 条返回评价。Bright Data 要的是 Glassdoor 页面 URL 本身，而从公司名找到那个 URL，正是论坛里的抓取器一再失败的环节。手上有官网就从 Akta 开始；手上有 Glassdoor URL，两款都可以。
这两个端点目前都还没有通过 鹦鹉AI 实际调用过，页面照实说明，不作隐瞒。Bright Data 的抓取器对少量 URL 直接返回，超过后转为快照 id，所以长清单是一个需要轮询的任务，而不是一次调用。
数据行反映的是 Glassdoor 展示的内容，不是事实本身。调研里有散户用评价抓取做尽职调查，也有招聘经理在发 offer 前读缺点；同一批人也在问，有多少评价是机器人或买来的。这里没有工具能回答这个问题。数据行确实带有日期、在职状态和分项评分，足以让 agent 按时间加权近期评价、把在职与离职分开，并把推导过程摆出来。
背景
有 Glassdoor API 吗？
能自己注册的那种，没有。Glassdoor 曾运营合作方 API，后来停止接纳新合作方，所以论坛上说的「Glassdoor API」现在指两种东西之一：自己运行的抓取器（目标页面会拦截普通请求、并通过 GraphQL 渲染评价），或者一款替你读取并返回数据行的数据工具。这里的两款属于后者。Akta 按公司官网返回员工评价与评分，因此一份公司名加域名的清单就够用；Bright Data 的 Glassdoor 评价数据集接收 Glassdoor 公司页面 URL 并返回记录，按交付的记录计费。
问题
开始之前
Glassdoor 有公开 API 吗？
没有。合作方计划已停止接纳新伙伴，这正是论坛上申请访问权限的人被拒的原因。这里的工具替你去读公开评价页并返回数据行；你本人从不需要抓取 glassdoor.com。
它能告诉我哪些评价是假的吗？
不能，本页也不会假装能。数据行来自 Glassdoor，未经审核。用日期和在职/离职标记来加权，并把人一周内扎堆出现的五星评价当成一个问题，而不是答案。
我的 agent 该用哪款工具？
用你手上有对应输入的那款：有官网用 Akta，有 Glassdoor URL 用 Bright Data。鹦鹉AI 只做比较，不会替你路由或故障转移。
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