44.3K Star！让AI学会“逛社区”的搜索神器

最近 GitHub 上有个项目：last30days-skill，又突然爆火起来了，可搜索Reddit、X、Tiktok、HN、Polymarket和网络上的任何主题，然后综合生成一份有理有据的摘要。

做自媒体的平时搜集信息，可能来回切换七八个平台，每个平台还得自己搜关键词、翻评论、整理时间线。

两三个小时下来，信息是收集了一堆，但真正有价值的"共识"在哪？不知道。

哪些讨论是真的有热度？哪些只是噪音？更是搞不清楚。

而last30days-skill正好是干这个的。

项目简介

last30days-skill，目前 ClawHub 上最完整的 AI 调研技能，由开发者 mvanhorn 主导开源。

它的定位非常明确——不是用来搜"确定答案"的搜索引擎，而是给 AI Agent 用的"调研技能"。

你给它一个主题（一个人、一个项目、一件事、甚至一个对比），它会同时去 Reddit、X、YTB、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub、Threads、Bluesky、Instagram、Perplexity、Web 等10多个信号源；

抓取最近30天的讨论，然后根据点赞数、评论数、转发量、市场赔率这些真实互动数据打分，最终给你输出一份带引用来源的研究简报。

这个项目最迷人的地方不是它的技术有多炫酷，而是它的理念：Google 排序编辑推荐，/last30days 排序人民投票。

核心亮点

1、智能搜索引擎

最新 v3 版本，和之前版本最大的区别：老版本输入 "OpenClaw"，它就按关键词去搜；但 v3 在搜索开始之前，会先做一轮"预研究"，搞清楚你说的东西到底是什么。

双向映射的能力（人→公司，产品→创始人，名字→GitHub），让它比简单的关键词搜索强了整整一个维度。

2、10+ 信号源并行搜索

这是它最直观的特点。它目前支持的信号源包括：

信号源

它能告诉你什么

Reddit

最真实的用户吐槽和讨论，高赞评论往往比帖子本身更有料

X / Twitter

即时热点、专家讨论、KOL 的第一反应

YTb

完整的视频逐字稿，帮你从45分钟的长视频里挑出5句最有价值的话

TikTok

被3.6M人看过的"出圈"观点，你在 Google 上根本搜不到

Instagram

创作者视角 + 口播逐字稿

Hacker News

开发者社区的"硬核"讨论，一条825分的帖子值得认真读

Polymarket

不是观点，是真金白银押注的赔率。96%置信度 vs 4%置信度，一目了然

GitHub

对人：PR 速度、Merge 率、Star 数；对项目：Issue 讨论热度

Threads / Bluesky

补充社交层的讨论

Perplexity

基于引用的网络搜索

Web

常规的媒体报道和博客，作为补充信号

3、跨源合并 + 去重

同一个故事可能在 Reddit、X 上同时出现。v3 会基于实体识别把它们合并成一个"集群"，而不是让你看三份重复的内容。

即使标题用了完全不同的词，它也能识别出是同一件事。

4、"最佳段子"板块

Reddit 和 X 上最精彩的常常不是帖子正文，而是评论里的梗。

v3 有一个专门的"幽默/梗"打分模型，会在简报的最后加一个"Best Takes"板块，把最出圈的一句话、最毒辣的评论、最值得分享的段子挑出来。

5、可分享的 HTML 简报

如果你需要把研究结果发给同事或贴到 Notion，可以用 --emit=html，它会输出一份自包含的深色模式 HTML 文件，带引用、带元数据，不需要联网就能打开。

可以直接拖到 Slack、邮件里分享。

6、GitHub 的"人物模式"

当搜索对象是一个人时，引擎会切换到作者维度的查询。

不是搜"谁提到了这个名字"，而是回答"这个人最近在干什么？代码 Merge 了多少？在哪几个仓库活跃？"。

使用场景

场景一：开会前查一个人

/last30days Peter Steinberger

你可以在几分钟内知道：他最近加入了 OpenAI Codex 团队，在和 Anthropic 关于第三方 Agent 的政策争论中很活跃，最近 Merge 了23个 PR（85% 的合并率），正在做一个叫"LobsterOS"的跨设备 Agent 控制项目。r/ClaudeCode 上有一条关于他的讨论获得了569个 upvote。

场景二：热点事件发生后

/last30days Kanye West

当某件事爆发时，它可以同时给你 Reddit 讨论热度、X 上的评论风向、YouTube 的长视频分析、Polymarket 上的赔率。

场景三：工具对比

/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

它会并行跑三个主题的调研，然后合并成一份三方对比。v3 做这个对比只需要一次 pass，而 v2 以前需要串行跑三次（12+分钟）。

场景四：出国前做攻略

/last30days Universal Epic Universe

它会告诉你哪些游乐项目已经开放、哪些在翻修、当地人对什么最不满、平均排队时间。来自真实旅行者的讨论，而不是宣传手册。

场景五：快速学一门新技术

/last30days Nano Banana Pro prompting

它会从社区讨论里挑出最近流行的提示词格式、最佳实践，然后给你现成可复制的提示模板。

快速上手指南

方式一：Claude Code 插件市场（官方推荐）

如果你在使用 Claude Code，直接用插件命令即可：

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

方式二：Agent Skills CLI（支持50+宿主）

如果你用的是 Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等工具：

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

-g 表示全局安装，可以在所有项目中使用。

后续更新：

npx skills update last30days -g

方式三：手动 Git Clone

git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days

我第一次看到这个项目时，最打动我的不是它的技术实现，而是它对"搜索"这件事的重新定义。

我们已经习惯了搜索引擎给我们的答案——经过 SEO 优化、被编辑过滤、用广告位排序的内容。

但 last30days-skill 告诉我们，还有另一种搜索方式：让真实的人，用他们真实的注意力和钱包，来给信息排序。

项目地址：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill