Google 聚合的是编辑。/last30days 搜索的是人。

这句话是这个 Skill 的全部主张。它不打算做一个更好的搜索引擎，它想换掉排序的依据——不看你写了多少 SEO 友好的文章，看有多少人真的点了赞、看了完、下了注。

项目	内容
类型	Agent Skill（Python 引擎 + 命令式技能）
仓库	mvanhorn/last30days-skill
技术栈	Python 3.12+、yt-dlp、Node（X 搜索用 vendored Bird）
许可	MIT
热度	66.1k star / 5.8k fork / 17 open issue（2026-10-31 快照）
状态	v3.31.0（2026-10-27），九个月 31 个小版本，仍在日更

它到底在搜什么

不是「更多网页」，是「人怎么反应」。二十来个源，各自提供一种别处拿不到的信号：

源	它告诉你什么
Reddit	不加滤镜的看法。真实高赞评论，免费、不需要 key，Google 埋掉的那些
X / Twitter	最快的那句判断、专家的长串、第一反应
YouTube	45 分钟的深挖。全文转录里搜出真正值得引用的五句
TikTok / Reels	触达几百万人的那个说法，以及口播转录
Hacker News	开发者的共识。825 分、899 条评论，技术人真正吵架的地方
Polymarket	不是观点，是赔率——背后是真钱
GitHub	对人的：PR 速度、星标仓库；对话题的：issue 与讨论
arXiv / Techmeme	热潮背后的论文；科技新闻的编辑层
小红书 / Bluesky / Threads / Pinterest	中文生活信号、后推特的社交层、视觉发现
Meta Ads	一个品牌正在花钱说什么——本月在投的广告创意与文案
Web	编辑报道和博客对比。只是众多信号之一，不是唯一

最后一行是它对自己位置的判断：网页搜索不是答案，是二十几个投票者之一。

为什么这件事非得 agent 来做

README 里这段论证我认为是全篇最硬的：

Google 碰不到 Reddit 评论和 X 帖子。ChatGPT 和 Reddit 有合作，但搜不了 X 和 TikTok。Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。Claude 一个都没有。

每个平台都是围墙花园，各有各的 API、token、鉴权。所以真正的解锁不是「一个更好的搜索引擎」，而是你自己带上 key 和浏览器登录态，让 agent 一次把十几个不相连的平台打通、放在一起排序。

也就是说：它真正的本事是桥，不是搜。

七步流水线

1. 你打一个话题：人、公司、产品、技术，「A vs B」都行。
2. agent 解析「谁重要」：找 X 账号（包括创始人）、GitHub 仓库、subreddit、TikTok 话题、YouTube 频道。输入「Kanye West」，它知道该去 r/hiphopheads、@kanyewest、YouTube 上搜「bully review」。
3. 所有源并行搜：多查询扩展，按互动量、相关度、新鲜度打分。
4. 别人没有的那层深度：YouTube 反应视频的全文转录、带赞数的 Reddit 高赞评论、TikTok 字幕、Polymarket 赔率——不是标题和链接，是内容和投票。
5. 同一件事合并：Reddit 上宣布、X 上吵、TikTok 上报票价，合成一个 cluster 而不是三条结果。
6. 合成一份简报：每条都有出处，按真实互动排序。它交的不是「我找到了什么」，是「什么才重要」。
7. 然后它变成你的上下文：跑完之后这一轮会话里就带着这些信息，可以接着问、让它写 prompt、写邮件、排行程。

第 4 步是它和「搜索 + 摘要」类工具的分水岭。摘要是廉价的，摘要的依据才贵。

但「互动」不等于「真实」

这是我最想提醒的一点，而它自己没说破。

它把三种性质完全不同的信号放进了同一个排序里：

• Polymarket 的赔率背后是真金白银，押错了要亏钱。这类信号自带纠错机制，可信度最高。
• Reddit 的高赞是情绪和共识的乘积。一条 1,500 赞的评论可能对，也可能是一群人一致地错。
• TikTok 的播放量衡量的是传播效率，和正确性几乎无关。

所以你能得到的是「大家都在这么说」，不是「这是真的」。简报会尽量标出处、给具体数字，但把「流行」当「正确」是这类工具最常见的误用，而它把最容易误用的三种信号排在了最前面。

对照一下这个集合里的其他工具就很有意思：taste-skill 和 impeccable 在管「像不像 AI 做的」，huashu-design 在管「能不能交付」，这一个在管「信息可不可信」——而最后这件事，是唯一没法用规则或断言自动化的。

能拿来干什么

README 里的例子比功能列表有说服力：

• 开会前：/last30days Peter Steinberger —— 他上个月加入了 OpenAI 的 Codex 团队、在跟 Anthropic 禁第三方 agent 的事、GitHub 上 23 个 PR 合并率 85%、在做 LobsterOS；r/ClaudeCode 有 569 赞在吵他是英雄还是「insufferable」。这些都不在 LinkedIn 上。
• 看招聘信号：/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 在招的岗位成为「重心在往哪挪」的证据，报告只说「招聘看起来意味着什么」，不替公司画路线图。
• 在爆之前找到话题：/last30days what's exploding in AI agents? —— 切到发现模式，扫 Reddit 分类、HN 首页、Digg 的 AI/科技源，给你 5–10 个按速度排序的话题，每个都带一条可以直接跑的后续命令。
• 对比工具：星标数是从 GitHub API 实时拉的，不是几个月前博客里那个数。
• 出门前：哪个项目在施工、哪个设施在检修、本地人抱怨什么。

落地形态比宣传务实

这是它比多数「会写摘要的 prompt」更像工程产品的地方：

• 落盘：默认存到 ~/Documents/Last30Days/<slug>-raw.md，--save-dir / --save-suffix 可以按客户分开。
• 结构化输出：--emit=json 有版本化的 schema，脚本能用。
• 持续监控：--store 把发现写进 SQLite，配 watchlist.py 定时跑（有新发现可以推 Slack / webhook），briefing.py 出日报周报。
• 可搜索的研究库：library feed 生成 index.html + 本地 Atom feed，library search 离线、确定性地搜你历史上做过的所有简报。
• --preflight：不读 cookie、不写文件、不跑研究，先告诉你这次会读什么、写什么。

上手

# Claude Code（推荐，插件市场会自动更新）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

# 其他 50+ 支持 Agent Skills 的宿主
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

还有 claude.ai 网页版（下载 .skill 上传，得先打开「代码执行」能力）、Claude Desktop（.mcpb 拖进扩展，需要本机 Python 3.12+）、OpenClaw（clawhub install last30days-official）、Grok 原生插件。

零配置就能用的只有四个源：Reddit（含评论）、Hacker News、Polymarket、GitHub。跑一次会弹设置向导，30 秒能把 arXiv、Techmeme 这些免费的加上。其余的成本结构是这样的：

想加什么	需要什么	花不花钱
X / Twitter	官方 API token，或任一浏览器登录 x.com，或第三方 key	官方 API 用你自己的额度；cookie 免费
YouTube	brew install yt-dlp	免费
TikTok / IG / Threads / Pinterest / LinkedIn	ScrapeCreators key	1 万次免费，之后按量
小红书	本地跑一个登录态的 x-mcp / xiaohongshu-mcp 服务	不要 key，靠你自己的浏览器会话
网络搜索	Brave Search key	每月 2,000 次免费

macOS 上还能把 key 存进系统钥匙串（setup-keychain.sh），优先级最低，.env 和环境变量仍然覆盖它。

坑

1. 「零配置」只覆盖四个源

这是宣传语和现实之间最大的缝。X 是这个工具最有价值的源之一，也是最难配的一个——官方 API 默认只能拿最近一周的帖子（除非你的开发者项目有 full-archive 权限），否则就得靠浏览器 cookie。

2. 稳定性不由它自己掌握

ScrapeCreators、yt-dlp、浏览器 cookie、各家平台的 HTML——全是外部依赖。平台改一次结构、封一次 cookie，某个源就静默变空。它设计成「缺什么降级什么」，用起来不报错，但你得知道自己看到的是四个源还是十五个源。

3. 用 cookie 抓平台，条款得自己判断

它给你的是能力，不是许可。用浏览器登录态去抓 X、TikTok，是否违反各平台 ToS、会不会影响你的账号，README 不管这事。

4. 九个月 31 个版本

v3.31.0，README 自己写着「本文描述的是当前源码树，你装的版本可能不同」。教程和实际行为对不上是常态，遇到怪事先看版本号。

5. 两种装法会打架

Claude Code 不跨安装方式去重：同时装了插件市场版和 npx skills 版，/last30days 会出现两条。一台机器只用一种。

6. Claude Desktop 版门槛更高

要本机 Python 3.12+，Windows 支持推迟。而且它的 key 和 Code 版不共享——Claude Desktop 和 Claude Code 按设计各存一份，同一批 key 要输两次。

适合谁

适合	不适合
写内容、做播客、要跟风口的人	要的是权威信源、同行评审的结论
开会/见客户/谈判前要做功课	涉及隐私或合规调查（大量来自社交平台的二手信息）
想监控某个话题的持续变化（配 watchlist）	只偶尔搜一次、不想配 key
已经在用 Claude Code / Codex 等宿主	完全不想碰 cookie 和第三方 API

一点判断

它解决的其实是一个很具体的问题：训练数据永远落后社区几个月。模型知道的是去年的共识，而 Reddit 和 X 上的人上个月就已经推翻它了。这个 Skill 本质上是在给模型接一根实时的外挂神经。

比「搜索」更值钱的是实体对齐：知道一个人在 X 上叫什么、在 GitHub 上是哪个仓库、在 Reddit 上该去哪个 subreddit、在 YouTube 上会被哪条视频讨论。这件事没有通用解法，只能靠 agent 现场推理 + 一堆平台适配——也正因为难，抄起来才不容易。

要泼的冷水在排序逻辑上。用互动量排序，等于把「被最多人看见的」当成「最重要的」。这在找风口、找人、找情绪的时候极其有效；在判断事实的时候，它会把流行的错误一起放大。用久了会有一种幻觉：我看过了所有声音。其实你看到的是被算法和点赞推到前面的那部分，沉默的大多数依然沉默。

所以正确的用法是把它当入口而不是结论：用它找到该读的那 5 个帖子和那 3 条视频，然后自己去读。

链接

• 仓库 · 中文 README · 技能本体 SKILL.md
• 配置说明 · 更新日志