mvanhorn/last30days-skill

⭐ 25,343  ·  Python  ·  GitHub 仓库

基于Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket及全网进行任意主题研究的AI智能体技能，随后生成基于事实的综合摘要。

ai-prompts ai-skill bluesky claude claude-code clawhub deep-research hackernews

一句话总结

面向AI Agent的并行社交搜索引擎，能从封闭生态中挖掘按新鲜度排序、按互动热度评分的内容。

🔥 核心能力与独特卖点

• 多平台并行搜索： 通过单个/last30days命令，同时查询15+数据源（Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub、Instagram、Bluesky、Threads、Pinterest、Digg、Perplexity、开放网络）。痛点解决： 告别手动切换标签页，终结在屏蔽传统搜索引擎的平台上碎片化搜索的噩梦。
• 基于互动热度评分： 依据真实的用户信号——点赞、收藏、浏览量、Polymarket投注赔率——对结果排序，而非SEO操纵或编辑推荐。痛点解决： 将淹没在关键词堆砌内容中的、来自真实用户兴趣的信号，重新浮出水面。
• 智能预研大脑（v3版）： 一个基于Python的实体解析器，在搜索之前就能识别特定人物、子版块、频道和话题标签，从而发现单纯关键词搜索完全无法触及的内容。痛点解决： 在上下文至关重要的平台上，关键词搜索形同虚设（例如，在不知道正确子版块的情况下，想在Reddit上找到某位CEO的提及内容）。
• 可分享的HTML简报： 生成自包含、深色模式、离线友好的HTML文件，内联CSS，零JavaScript——随时可分享到Slack、邮件或嵌入Notion。痛点解决： 原始的AI聊天输出无法直接分享；这些简报是为决策者打造的精致产物。
• 零配置核心 + 可选API向导： Reddit、HN、Polymarket和GitHub开箱即用。一个约30秒的设置向导，通过用户提供密钥即可解锁X、YouTube、TikTok等平台。痛点解决： 低门槛即可获得即时价值，同时为高级用户提供深度选项。

技术架构

组件	实现方式
运行时	AI Agent技能，可通过Claude Code (/plugin marketplace add)、OpenClaw (clawhub install) 或 Hermes (sync.sh) 部署
搜索引擎	v3流水线：Python预研大脑（由@j-sperling贡献）→ 实体解析 → 并行多平台查询
评分层	基于互动热度的排序（点赞、收藏、浏览量、Polymarket赔率），结合新鲜度加权
输出格式	聊天中的Markdown综合摘要 + 可选的自包含HTML文件（深色模式、内联CSS、无JS）
存储	$LAST30DAYS_MEMORY_DIR/{topic}-brief.html（默认为 ~/Documents/Last30Days/）
数据完整性	降级运行警告保留在引擎日志中；绝不泄露到可分享的产物中

快速入门指南

# 选项1：Claude Code（推荐）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

# 选项2：OpenClaw
clawhub install last30days-official

# 选项3：Hermes（通过 sync.sh 自动部署）
# 或手动复制到 ~/.hermes/skills/research/last30days/

# 基本用法
/last30days Peter Steinberger

# 导出HTML简报
/last30days OpenClaw --emit=html

# 自然语言变体
/last30days Cursor IDE for slack
/last30days Anthropic earnings export as html

优点、缺点与用例

优点

• 解锁封闭生态内容——这是任何单一AI或搜索引擎都无法触及的领域（同时获取Reddit评论 + X帖子 + YouTube字幕）
• 真实世界的信号——通过互动评分，优先展示人们真正关心的内容，而非SEO优化者想让你看到的东西
• 精致、便携的产物——HTML简报可分享、离线友好，且无需任何基础设施
• 社区可扩展——通过贡献者PR支持新平台，覆盖范围会随时间增长
• 新鲜度优先设计——解决了传统搜索中“结果过时”的顽疾

缺点

• API密钥的摩擦——X、YouTube、TikTok需要用户提供密钥或浏览器会话；并非完全零配置
• 综合质量依赖AI——最终摘要的质量取决于AI Agent判断器的能力（Claude、Hermes等）
• 平台脆弱性——社区维护的平台连接器可能在API变更时失效；无SLA保障
• 无离线模式——需要网络连接所有平台；无法预缓存结果

谁不应该使用？

• 需要深度、历史分析的用户（数月/数年）——这明确是一个“最近30天”的工具，而非研究档案
• 需要保证正常运行时间/SLA的团队——社区项目，无商业支持
• 不愿提供API密钥的用户——核心平台可用，但X/YouTube/TikTok需要设置
• 企业合规团队——无审计追踪、无数据保留控制、无单点登录

理想用例

• 会议前的情报收集——CEO背景调查、竞争对手动态、合作伙伴声誉扫描
• 销售情报——快速了解潜在客户的近期活动、公众情绪和市场定位
• 产品决策——跨所有社交平台，评估用户对功能、工具或竞争对手的真实感受
• 新闻与分析——同时追踪突发新闻、公众反应和预测市场赔率
• 旅行与活动规划——从真实用户那里获取关于目的地、会议或当地趋势的“地面真相”

社区与活跃度

该项目拥有 25,343 颗星，且最近更新于2026年5月，显然已经引起了广泛共鸣。v3预研大脑（社区贡献者@j-sperling）标志着健康的贡献者势头。徽章生态系统（GitHub Trending #1, Trendshift.io）证实了这不仅仅是被动兴趣——开发者们正在积极安装和使用这个技能。其广泛的话题覆盖范围（Bluesky, Threads, Polymarket, TikTok）表明维护者正紧跟平台变迁，而非固步自封。