项目概览
| 项目 | mvanhorn/last30days-skill |
| Stars | ⭐ 25,261 |
| 分类排名 | #15 |
| 语言 | Python |
| 最后更新 | 2026-05-09 |
| 链接 | GitHub |
AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary
Python ai-prompts ai-skill bluesky
项目分析
🎯 定位
在 OpenClaw 生态中分类排名 #15，Stars 25,261
💡 核心价值
AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary
👥 适合谁
关注 OpenClaw 生态的开发者和 AI 技术团队
为什么值得关注
该项目在 OpenClaw 领域具有较高关注度（Stars 25,261），代表了当前 AI 工具链的发展方向。下方 AI 深度分析提供了更详细的技术评估和使用建议。
AI 深度分析
一句话总结
跨平台即构综合摘要的 AI 代理研究技能。
核心功能
- 多信源聚合调研：单一入口即可检索 Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket 及全网内容，自动归并异构信息。
- 时间敏感摘要生成：针对最近 30 天的动态内容，提取关键论点、共识与分歧，输出结构化、有引用的凝练总结。
- 趋势与舆情捕获：覆盖社交媒体、预测市场及技术社区，快速感知公众情绪、爆点话题与预测风向。
- 无头化代理集成：作为可嵌入的 AI 技能，可直接供
claude-code、openclaw等智能体系统调用，实现无人工干预的闭环研究。 - 开箱即用的深度研究：避免用户在多工具间切换，一次调用完成“搜索—筛选—合成”，让非分析师也能获得专业级态势报告。
技术架构
项目基于 Python 构建，核心设计围绕“技能插件”范式：
- Python 异步编排：利用
asyncio并发请求多平台 API，降低总耗时，配合缓存层减少重复调用。 - 多平台适配器：将 Reddit、YouTube、Polymarket 等数据源的认证、分页、解析细节封装成统一接口，通过模块化目录管理，便于增删信源。
- 提示词工程与 LLM 桥接：通过精心设计的系统提示驱动大模型完成信息筛选、矛盾点检测和摘要重构，同时保留原文链接以支持溯源。
- 轻量化分发：以单一 Python 包形式交付，声明式配置 API 密钥，零依赖外部数据库，旨在成为 AI 编码助手的工作流组件。
快速上手指南
- 获取代码bash
git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git cd last30days-skill - 安装依赖bash
pip install -r requirements.txt - 配置凭证
将.env.example复制为.env，填入各平台 API 密钥（如 Reddit client id/secret、YouTube Data API key 等）以及 LLM 访问令牌。 - 运行研究任务bash或作为技能集成在
python -m last30days "量子计算的最新突破"claude-code等智能体中使用。
优劣势与适用场景
优势
- 一站式多信源覆盖，免去人工逐一检索社交媒体、新闻、预测市场的繁琐流程。
- 时效性强，专为捕捉近 30 天动态设计，适合快节奏舆情分析。
- 与 AI 编码生态深度整合，可作为智能体工作流的标准组件，支持自动化报告管线。
- 高社区活跃度与持续迭代，能快速适配新平台或接口变更。
劣势
- 依赖外部平台 API，若平台变更定价、收回访问权限或施加流量限制，功能可能降级。
- 摘要准确性受限于 LLM，面对高度专业或大量噪声信息时可能出现幻觉或偏误。
- 隐私与合规考量，批量抓取社交媒体内容可能触及平台使用条款，需注意数据合规。
- 单次研究粒度有限，尚不提供长期监控或事件回溯对比等进阶分析。
适用场景
- 舆情与品牌监测：快速掌握某品牌、事件在各社交平台的近期风评。
- 产品/技术趋势研判：追踪 HN 与 Reddit 等社区对新技术的兴奋点与吐槽。
- 预测市场辅助决策：聚合 Polymarket 概率与社区讨论，辅助判断事件走向。
- 媒体与投研快速简报：为记者或分析师提供“说什么”的背景摘要，节省前期调研时间。
- AI 代理自动化研究：作为 codified skill，让 AI 助手自主回答“最近人们对 X 的看法”类问题。
社区与热度
项目在 GitHub 已收获 25,261 Star，跻身同类工具头部行列，表明其方法论与实现得到了大规模验证。结合 Topic 标签中 claude-code、clawhub、deep-research 等前沿方向，可见社区正将其作为 AI 代理生态中的研究标准组件。最近一次更新在 2026 年 5 月 9 日，维护者持续跟进新平台（如 Bluesky、TikTok）与模型演进，版本迭代速度稳健，贡献者生态活跃。
技术信息
- 💻 语言: Python
- 📂 Topics: ai-prompts, ai-skill, bluesky, claude, claude-code
- 🔗 访问 GitHub 仓库
数据更新于 2026-05-09 · Stars 数以 GitHub 实际数据为准