last30days-skill：让AI替你刷完20+平台社媒情报的聚合研究神器

让 AI 替你刷完 Reddit、X、YouTube、Hacker News 和 Polymarket——然后给你一份有数据支撑的简要报告。这就是 last30days-skill，一个跨平台社媒情报聚合 Agent Skill，今日冲上 GitHub Trending 热门榜，正在被 AI 开发者圈高频讨论。

功能与原则

核心能力： 输入任意主题，AI Agent 并行抓取 Reddit、X/Twitter、YouTube、Hacker News、Polymarket、GitHub 等平台的近期内容，按点赞/ upvotes/ 真实资金押注加权评分，最终合成一份结构化简要报告。

设计原则： 不依赖编辑推荐，不靠 Google 排名，而是用「真实人类 engagement」—— upvotes、likes、播放量、真金白银的 Polymarket 赔率——来决定什么更重要。用作者自己的话说：「Google 聚合编辑，我们聚合人。」

认可度

• GitHub： 今日冲上 Trending 热门榜，repo mvanhorn/last30days-skill，截至 2026-07-30
• 覆盖平台： Reddit、X/Twitter、YouTube、Hacker News、Polymarket、GitHub、LinkedIn、TikTok、Instagram、Threads、arXiv、Techmeme、Digg、Perplexity 等 20+ 平台
• 生态支持： Claude Code 官方插件市场推荐安装（auto-update）、Grok 官方插件、Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI / OpenClaw / 50+ Agent Skills hosts
• 社区活跃度： v3.11.1 版本，175 个 merged PR，其中 122 个来自 52 位社区贡献者，历经 15 次发布

链接

GitHub： https://github.com/mvanhorn/last30days-skill

原作者

mvanhorn（GitHub @mvanhorn）——独立开发者，专注于 AI Agent 工具链构建。其 repo 被描述为「Keep up in AI」（跟上 AI 变化）的个人效率工具，后来发展成跨平台情报引擎。

介绍

/last30days 本质上是一个多平台情报聚合 + AI 判断的 Agent Skill。你给一个主题（比如某个人、某家公司、某个产品、某个话题），它会并行向 20+ 个平台发请求，抓回最近 30 天内真实用户产生的内容——帖子的 upvotes、转发量、评论情绪、Polymarket 的赔率变化、YouTube 的播放数据——然后 AI 判断哪些是噪音、哪些是真正值得看的，给出一份带引用来源的简要 brief。

作者举了一个典型场景：你要见一位 CEO，Google 搜出来的是 2023 年的 LinkedIn。「/last30days」告诉你的是：这个人本月刚加入 OpenAI 的 Codex 团队、在 r/ClaudeCode 发帖引来了 569 个 upvotes 的讨论、 GitHub 上有 23 个 PR 合并、merge 率 85%。这些信息在 Google 上根本找不到。

从 v3.3 到 v3.11.1，这个 Skill 已支持 arXiv（论文）、Techmeme（科技新闻编辑层）、Digg（AI 1000 高信号账号列表）、Trustpilot（消费品牌评价），以及 TikTok / Instagram 的内容发现和评论情绪提取。Polymarket 的赔率数据是特别有意思的一层——用真钱押注来衡量信息可信度，这在 AI 搜索场景里非常罕见。

特点

• 多源并行抓取： 20+ 平台同时搜索，30 天时间窗口，全自动并行请求
• 社媒 engagement 加权： Reddit upvotes、X likes、YouTube 播放量、Polymarket 赔率——用真实数据而不是 SEO 排名决定内容质量
• 原生 Agent 支持： Claude Code 插件市场直接安装、auto-update；支持 Grok、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、OpenClaw 等 50+ 宿主
• 零配置启动： Reddit、HN、Polymarket、GitHub 开箱即用；X、YouTube、TikTok 等需要自备 cookies，30 秒设置向导解锁
• AI 合成 brief： 多源结果经 AI 判断去重、去噪音，输出结构化报告，含原文引用链接
• 评论情绪层： YouTube 评论、Instagram 评论已集成，梗/热评/高赞评论加权进总结
• 健康自检： --diagnose 命令检查各平台认证状态、cookie 过期、CLI 配置，精确告诉你哪里出了问题

使用方法

安装（Claude Code，推荐）：

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

安装后，每次研究只需在 Claude Code 里输入：

/last30days <你想研究的主题>

安装（其他 Agent hosts / CLI）：

# via Agent Skills CLI（支持 Codex、Cursor、Gemini CLI 等 50+ 宿主）
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

# via Grok
grok plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
grok plugin install last30days

# via OpenClaw
clawhub install last30days-official

零配置平台（开箱即用）： Reddit、Hacker News、Polymarket、GitHub
需配置 cookies： X/Twitter、YouTube、TikTok（首次运行有设置向导）
可选 CLI 扩展： arXiv、Techmeme、Digg（一键安装，自动激活）

首次运行自检（推荐）：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py --preflight

使用场景与人群

适用场景：

• 会面前调研：了解一个人/公司/产品的最新动态（30 天内真实讨论）
• 市场情报：竞品对比、行业趋势、用户真实反馈
• 选题研究：Reddit / X / YouTube 上什么话题正在爆发
• 技术尽调：GitHub PR 活跃度、issue 讨论、hire signals
• 旅行决策：景点/活动社区口碑（作者用来看迪士尼排队、Genie+ 体验）
• 投资参考：Polymarket 赔率 + 社媒情绪结合判断

目标用户：

• AI 开发者、研究者（跟踪 AI 圈最新动态）
• 销售/BD/投资人（会前情报快速准备）
• 内容创作者（选题发现、趋势追踪）
• 技术管理者（竞品技术对比、团队 hiring 信号）

输入与输出案例

案例 1：研究一个人

Input: /last30days Peter Steinberger

Output:
Peter Steinberger 最近动态（截至 2026-07-30）：
- 以 85% merge 率合并了 23 个 PR
- 正在为 OpenAI Codex 团队工作
- r/ClaudeCode 发帖引发 569 upvotes 讨论
- 正在构建 "LobsterOS" 用于跨设备 Agent 控制
- Polymarket 押注：Anthropic 封禁第三方 Agent 的政策会引发争议

案例 2：竞品对比

Input: /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

Output:
三工具横向对比：
- OpenClaw：执行层，351K GitHub stars，live 状态
- Hermes：自我改进脑，31K stars
- Paperclip：组织架构图，49K stars
社区评价："These aren't competitors, they're layers."
@IMJustinBrooke: "OpenClaw = Charmander, Hermes = Charizard."

案例 3：话题发现

Input: /last30days what's exploding in AI agents?

Output:
引擎自动切换到 discovery 模式：
扫描 Reddit 分类、HN 前排/最佳、Digg AI 1000、X（已认证）
AI 判断提名并过滤垃圾内容
输出 5-10 个按 velocity 排名的话题，每个含跨平台数据、动量标签、可直接运行的后续 /last30days 命令

GitHub: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill