技能介绍
/last30days 是一个由 AI 智能体驱动的调研搜索引擎：输入任意主题，它会并行搜索 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub 等十余个平台过去 30 天的真实讨论，按照真实用户的参与度评分，再由 AI 智能体综合成一份带引用的简报。Google 聚合编辑选出的内容，/last30days 搜索真实的人。
它解决的是平台割裂问题：Google 搜不到 Reddit 评论和 X 帖子，ChatGPT 虽与 Reddit 合作却无法搜索 X 或 TikTok，Gemini 没有 Reddit，Claude 原生不具备这些能力。每个平台都是围墙花园，有自己的 API、令牌和认证机制；只要接入你自己的密钥和浏览器会话，智能体就能同时搜索所有平台、横向比较信号，告诉你真正值得关注的内容。
Claude Code（推荐——通过 marketplace 自动更新）：
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30daysCodex、Cursor、Copilot、Gemini CLI，或其他 50 多个支持 Agent Skills 的宿主：
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g（-g 会安装到当前用户的全局环境，所有项目均可使用；去掉该参数则仅安装到当前项目。claude.ai、Claude Desktop、OpenClaw、手动安装等更多方式见仓库 README。）
开箱即用：Reddit（含评论）、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 无需配置即可搜索。首次运行时，配置向导会在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv、Techmeme 等更多来源。项目采用 MIT 许可证，基于 Python 3.12+，拥有 2,700 多项测试；无跟踪、无分析，你的研究数据始终留在本机。
适用场景
- 开会 / 见人之前：了解对方这一个月真正做了什么——加入 OpenAI 参与 Codex、GitHub 上合并 23 个 PR、r/ClaudeCode 上 569 个赞同票的争论，这些不会出现在 LinkedIn 上。
- 销售通话前：了解一家公司过去 30 天的真实动态；开始做任何产品前，找出人们真正遇到的问题。
- 判断招聘信号：
/last30days Listen Labs --hiring-signals把最新职位和招聘页面变成有引用依据的证据，判断公司是否正转向企业安全、客户成功或产品扩张。 - 在话题爆发前发现它：输入
/last30days what's exploding in AI agents?切换到发现模式，得到 5–10 个按增长速度排序的话题与切入角度。 - 突发事件发生时：把 Reddit 官宣、X 讨论、TikTok 票价信息合并为一个故事聚类，而不是三条重复结果。
- 比较工具 / 产品：
/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip一次完成对比，Star 数来自 GitHub API 的实时数据，不是过期博客。 - 旅行之前：确认哪些项目停运、社区怎么看；以及快速学习某个新方法（如提示词写法），依据社区验证有效的方法写出可用于生产的版本。
核心能力
由真实用户评分的信息源：
| 来源 | 人们会告诉你什么 |
|---|---|
| 未经过滤的真实看法。免费获取带实际赞同数的热门评论，无需 API 密钥；那些常被 Google 埋没的真实意见。 | |
| X / Twitter | 犀利观点、专家长帖和突发事件的第一反应。最早知道，也最早争论。 |
| YouTube | 45 分钟的深度内容。搜索完整字幕，只提取真正值得引用的 5 句话。 |
| TikTok | 一个触达 360 万人的创作者观点——你永远不会在 Google 上搜到。 |
| Instagram Reels | 带口播字幕的影响者视角，反映视觉文化的信号。 |
| Hacker News | 开发者共识：825 分、899 条评论，技术从业者真正交锋的地方。 |
| Polymarket | 不是观点，而是由真金白银支撑的概率：专辑销量 96%，收购概率 4%。 |
| GitHub | 搜人时查看 PR 速度、按 Star 排名的热门仓库和发行说明；搜主题时查看 Issue 与 Discussion。 |
| Digg | 来自 Digg AI 1000 排行榜（约 1,000 个高信号 X 账号）的精选话题聚类，包含可追溯的行内引用，无需 X 认证。 |
| arXiv | 热点背后的论文。免费查找时间窗口内的新研究，无需 API 密钥。 |
| Techmeme | 科技新闻的编辑视角，并按你设定的 30 天窗口筛选。免费且无需 API 密钥。 |
| 职业领域的信号。搜索帖子和文章，其中文章被视为高价值信号。 | |
| Meta Ads | 品牌花钱在说什么。本月新投放的 Meta 广告创意，包含文案、优惠码和语音转写。 |
| StockTwits | 交易者情绪。当主题是股票代码或加密货币时自动启用。 |
| Threads | 后 Twitter 时代的文字内容层，汇集创作者和品牌的讨论。 |
| 视觉发现：围绕产品和创意的 Pin、收藏与评论。 | |
| 小红书（RED） | 来自中国生活方式、产品和创作者的信号。需本机运行已登录的 x-mcp 浏览器插件或 xiaohongshu-mcp 服务。 |
| Bluesky | 去中心化的社交内容层，搜索 Twitter 用户迁移后产生的 AT Protocol 帖子。 |
| Perplexity | 受控 Agent API 综合结果、OpenRouter Sonar 回退、原始 Search API 数据和显式 Deep Research。 |
| Web | 编辑报道和博客对比。它只是众多信号之一，而不是唯一来源。 |
一条获得 1,500 个赞同票的 Reddit 帖子，信号强度高于一篇无人阅读的博客；一个有 6.6 万美元成交量支撑的 Polymarket 概率，比评论员的猜测更难反驳。综合排序依据人们真正参与过的内容——看社会相关性，而不是 SEO 相关性。
其他核心能力：
- 发现模式：无指定主题的趋势发现，由智能体评审候选主题（命名、过滤垃圾、判断内容价值），每条结果含跨平台数据、势头标签和可直接运行的后续命令。
- Best Takes 评分：在相关性之外衡量幽默感和传播力；社区投票的评论计入权重，最有趣的金句不会在评分中消失。
- 跨来源故事聚类：同一事件在多个平台的信号合并为一条。
- 竞品对比：
--competitors自动发现竞品，单次完成对比研究（例如 “CLI vs MCP” 只需 3 分钟，而不是 12 分钟）。 - GitHub 人物模式：
--github-user=steipete查看某人的 PR 速度与热门仓库。 - ELI5 模式：任何研究结束后输入 “eli5 on”。
- doctor 健康检查：逐一测试所有来源并给出精确修复建议——缺少哪个密钥、哪个 CLI 不在 PATH、哪个 Cookie 已过期。
- 预研究模块：真正调用 API 前先解析正确的账号、subreddit 和话题标签。
效果预览
简报输出——多平台并行检索后汇总的关键发现与各来源统计：
工具对比输出——一次运行给出的分层结论与社区引用：
工作方式
- 你输入一个主题。 人物、公司、产品、技术、“X vs Y”——任何内容都可以。
- 智能体识别关键对象。 找出 X 账号（包括创始人）、GitHub 仓库、subreddit、TikTok 话题标签和 YouTube 频道。搜索 “Kanye West” 时，它知道该查 r/hiphopheads、@kanyewest，以及 YouTube 上的 “bully review”。
- 并行搜索所有来源。 扩展多个查询，再按互动度、相关性和新鲜度评分。
- 提供其他工具没有的深度。 获取反应视频的完整 YouTube 字幕、带赞同数的 Reddit 热门评论、TikTok 文案和 Polymarket 概率，而不只是标题和链接。
- 合并同一事件。 Reddit 官宣、X 讨论、TikTok 信息会合并为一个故事聚类，而不是重复结果。
- 综合成一份简报。 用具体数据作依据，为来源添加引用，并按真实互动排序。不是“这是我找到的内容”，而是“这是最重要的内容”。
- 随后成为你的领域专家。 运行一次后，当前会话就掌握社区知道的一切，可以继续追问。
配置要点：
- 研究文件默认保存在
~/Documents/Last30Days/（Windows：C:\Users\\Documents\Last30Days\），可用环境变量LAST30DAYS_MEMORY_DIR或--save-dir修改；--output精确写入指定路径，格式由--emit决定；--save-suffix=可分别保存同一主题的多个版本。 - 想在不启动研究的情况下预览一次运行会读写什么，可运行
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py --preflight（不读 Cookie、不写文件）。 - 各来源的完整密钥矩阵、推理服务商优先级和 Web 搜索后端优先级见仓库
CONFIGURATION.md。
你需要提供
| 来源 | 你需要准备什么 | 成本 |
|---|---|---|
| Reddit（含评论）+ HN + Polymarket + GitHub + StockTwits | 无 | 免费 |
| arXiv + Techmeme | 免费 CLI，由首次配置自动安装 | 免费 |
| X / Twitter | 设置 X_BEARER_TOKEN 使用官方 X API（近期帖子，大约最近一周），或在任意浏览器中登录 x.com，或设置 XQUIK_API_KEY / XAI_API_KEY | X API 额度来自你自己的 X 开发者项目；浏览器 Cookie 免费 |
| YouTube | brew install yt-dlp | 免费 |
| Bluesky | 来自 bsky.app 的应用密码 | 免费 |
| TikTok + Instagram + Threads + Pinterest + LinkedIn + YouTube 评论 | ScrapeCreators 密钥 | 前 10,000 次调用免费，之后按量付费 |
| 小红书（RED） | 运行已登录的 x-mcp 浏览器插件或 xiaohongshu-mcp 服务，通过 --search xhs 启用 | 无需密钥；依赖本地浏览器会话服务 |
| Perplexity Agent API / Search API / Deep Research | Perplexity 密钥，或作为 Sonar 回退方案的 OpenRouter 密钥 | 按量付费 |
| Web 搜索 | Brave Search 密钥 | 每月 2,000 次免费查询 |
所有密钥都可以留空——全部跳过时引擎会降级为纯 Web 模式。macOS 上可把密钥存入系统 Keychain（skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh），冲突时 .env 文件和进程环境变量仍然优先；非 macOS 平台不受影响。
你会获得
- 一份带引用的调研简报：用具体数据作依据、为来源添加引用、按真实互动排序，写清“这是最重要的内容”。
- 可分享的自包含 HTML 简报（
--emit=html）与机器可读 JSON（--emit=json，带版本号的稳定契约）。 - 可订阅的研究资料库：
library feed把已保存的简报整理成index.html、本地 Atomfeed.xml和便于阅读的简报页面；托管到 GitHub Pages 等静态站点即可订阅。 - 离线资料库搜索：
/last30days search my library for MCP servers，新研究与历史内容重叠时会显示精简的 From your library 章节。 - 长期监控与周期简报：
--store写入 SQLite 累积结果，配合scripts/watchlist.py（定时运行、发现新内容时发到 Slack 或 Webhook）与scripts/briefing.py（日报 / 周报）。 - 会话内的后续能力：写提示词、起草邮件、规划旅行或设计系统架构，所有回答都基于此刻真实存在的信息。
使用示例
/last30days Peter Steinberger会前了解一个人：加入 OpenAI Codex、GitHub 上合并 23 个 PR 且合并率 85%、正在开发 LobsterOS，以及 r/ClaudeCode 上获得 569 个赞同票的争论。
/last30days what's exploding in AI agents?切换到发现模式，给出 5–10 个按增长速度排序的话题，每条含跨平台数据和可直接运行的 /last30days "" 后续命令。
/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip一次完成工具对比：“它们并非竞品，而是处于不同层次。” 报告提供架构、记忆、安全性和适用场景的横向表格。
/last30days Listen Labs --hiring-signals把最新职位和招聘页面变成有引用依据的证据，解读招聘释放的信号。
/last30days Kanye West突发事件全景：签证与演出取消、赞助商反应、专辑成绩、Polymarket 概率，聚合为一份简报。
/last30days Nano Banana Pro prompting快速学习：依据社区验证有效的方法，写出一条可用于生产的提示词。
直接调用引擎（脚本 / 定时任务）：
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py --discover "AI agents"
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py library search "MCP servers"
