last30days-skill：让 AI Agent 搜遍全网社交平台，用真人互动数据打分

2026年6月16日 · 6 分钟阅读 AI 工程

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简介

last30days-skill 是一个让 AI Agent 跨社交平台搜索的技能。它解决的是 Agent 调研人物或话题时的数据来源问题：直接用 Google 搜往往只能得到过时的 LinkedIn 资料和 SEO 文章，而 Reddit 的讨论、X 的实时观点、YouTube 的深度评测、Polymarket 的预测赔率这些真实信号散落在各个平台，难以统一获取。

每个平台都是一座围城——自己的 API、自己的认证、自己的反爬。ChatGPT 和 Reddit 有合作但搜不了 X，Gemini 有 YouTube 但没 Reddit，Claude 原生一个都没有。

last30days-skill 的做法是：一个 Agent 技能，并行搜索 14+ 个平台，用真人投票、点赞、真金白银的下注来评分，然后让 AI 裁判综合成一份简报。

43.3k stars，零配置即可使用 Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub。配好 Cookie 后还能解锁 X、YouTube、TikTok、小红书。

项目概览

属性	详情
仓库	mvanhorn/last30days-skill
Stars	43.3k（截至 2026-06-16）
许可证	MIT
语言	Python
最新版本	v3.3.0（2026-05-17）
架构	AI Agent 技能 + 多平台搜索引擎 + 评分裁判系统

架构与原理

关键机制 1：预研究大脑

v3 的核心改进是搜索前先”理解”你的话题。不是拿关键词直接去搜，而是先用一个 Python 预研究模块解析话题：

"Peter Steinberger"
  → @steipete (X)
  → steipete (GitHub)  
  → r/ClaudeCode, r/openclaw (Reddit)
  → 相关 YouTube 频道和 TikTok 标签

这个解析是双向的：人名 → 公司 → 产品 → GitHub → 社交媒体。搜索还没开始，引擎已经知道该去哪些平台、找哪些账号、搜哪些社区。

关键机制 2：社交相关性评分

Google 用 PageRank 评分——编辑和站长投票。last30days 用真人互动评分：

平台	信号	权重逻辑
Reddit	upvotes + 评论数	1500 upvotes > 没人读的博客
X / Twitter	likes + retweets	专家 thread > 新闻稿
YouTube	观看量 + 转录引用	45 分钟深度评测按引用密度提取关键句
TikTok	播放量 + 评论	3.6M 播放 = 文化信号
Polymarket	赔率 + 下注量	真金白银 > 专家猜测
GitHub	star 增速 + PR 合并率	实时 API 数据，非过期文章

一个 Reddit 帖子 1500 票比一篇没人读的博客更有信息量。Polymarket 上 96% 的赔率比专栏作家的猜测更难反驳。

关键机制 3：跨平台聚合去重

同一条消息出现在 Reddit、X 和 YouTube 上时，v3 引擎会把它们合并成一个 cluster，而不是展示三条重复内容。基于实体的重叠检测，即使标题用了不同的词也能匹配。

快速上手

安装（Claude Code）

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

安装（Cursor / Copilot / Gemini CLI 等）

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

基本使用

/last30days Peter Steinberger

开会前调研一个人：他最近加入了 OpenAI 的 Codex 团队、在 X 上和 Anthropic 的第三方 Agent 禁令争论、GitHub 上 23 个 PR 以 85% 合并率合入、r/ClaudeCode 有 569 票的帖子讨论他是不是英雄。这些在 Google 和 LinkedIn 上都找不到。

/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

对比工具：v3 单次 pass 同时搜索两个实体，3 分钟出结果（v2 串行要 12 分钟）。

/last30days Universal Epic Universe

旅行前调研：哪个项目在建、哪个项目停运、排队时间多长、当地人怎么看年卡政策。

HTML Brief

/last30days OpenClaw --emit=html

生成一个自包含的 HTML 文件：暗色主题、打印友好、可离线查看。可以直接丢到 Slack、邮件或 Notion 里。

与同类方案对比

维度	last30days	Google	ChatGPT with browsing	Perplexity
数据源	14+ 社交平台并行	网页	网页 + Reddit（独家）	网页 + 引用
评分依据	真人互动量	PageRank	编辑选择	编辑选择
X / Twitter	支持	不索引实时推文	不支持	不支持
TikTok / 小红书	支持	不索引	不支持	不支持
Polymarket 赔率	支持	不支持	不支持	不支持
GitHub 实时数据	支持	缓存	不支持	不支持
价格	免费（Reddit/HN/GitHub）	免费	付费	付费

last30days 的核心差异在于：它不是又一个搜索引擎，而是一座桥。把十几个互不相通的社交平台桥接起来，让一个 AI Agent 能同时搜索、统一评分、综合输出。

设计上的权衡

决策	得到的	失去的
社交平台 Cookie 认证	解锁 X/小红书/Reddit 等付费 API 才能拿到的数据	需要用户手动导出 Cookie
Python 引擎 + AI 裁判分离	引擎可独立运行和测试	需要 LLM 调用，有 API 成本
评分基于互动量而非编辑质量	反映真实关注度	高互动不等于高质量（标题党也能拿高票）
14+ 平台并行搜索	速度快、覆盖广	单个平台故障可能影响整体延迟（有 timeout 预算缓解）

适用场景与局限

它的数据来自社交平台（Reddit、HN、X、GitHub 等），这决定了它擅长和不擅长什么：

调研人物背景、看社区反馈、竞品对比：社交平台数据实时且真实，单次 pass 可并行对比、自动发现竞品。
学术调研：社交平台数据不适合学术场景，不要用它替代论文检索。
实时新闻：覆盖社交平台讨论，但不替代专业新闻源。

简介