mvanhorn/last30days-skill：跨 Reddit、X 等平台生成近30天研究简报
一个让 AI agent 汇总 Reddit、X 等平台近30天信号的研究工具，区别是把分散社区数据放进同一份简报。
GitHub mvanhorn/last30days-skill 更新 2026-09-04 分支 main 星标 60.5K 分叉 5.3K
AI Agent 多平台研究 Reddit/X/YouTube Claude Code/Codex

🧭 决策指南

为什么现在热： 材料显示它在 2026-08-31 登上 daily Trending，当日新增 230 星；README 同时强调 50+ Agent Skills hosts、Reddit/X/YouTube 等多平台搜索，以及 v3.11.1 的 175 个合并 PR。受关注的具体原因无法仅凭材料确定，但这些集成范围和社区活动是可见信号。

适合，如果你

  • 你在 Claude Code、Codex、Cursor 或 Gemini CLI 中需要跨 Reddit、X、YouTube 做主题研究
    README 的安装章节列出 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 及 50+ Agent Skills hosts；正文说明 /last30days 会并行搜索多个平台
  • 你需要把研究结果接入脚本，并要求稳定的 JSON 输出
    README 的 Configuration 章节提供 `python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json`，并说明这是 versioned agent profile
  • 你要持续积累研究结果，并通过 SQLite、watchlist.py 或 briefing.py 生成周期简报
    README 的 Trend monitoring across runs 段落明确描述 `--store`、SQLite、`scripts/watchlist.py` 和 `scripts/briefing.py`
  • 你希望免费接入 arXiv、Techmeme 或 Digg，而不配置对应 API key
    README 的 What's new 章节写明 arXiv、Techmeme、Digg 可免费使用且不需要 API keys

不适合，如果你

  • 你的流程不能使用 API keys、browser sessions，或不能运行首次 setup wizard
    README 说明可以 bring your own keys and browser sessions，并说明首次运行 setup wizard 才会解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等来源
  • 你的研究资料不能被默认公开发布到静态托管目录
    README 的 A subscribable research library 段落写明使用 `--publish` 时 HTML index 和 brief pages hosted，且 public by default
  • 你只需要 Google 已索引的编辑内容，不需要 Reddit comments 或 X posts
    README 对比 Google 时写明 Google aggregates editors，而 /last30days searches people；并指出 Google search doesn't touch Reddit comments or X posts
  • 你要求通过正式 GitHub Release 获取明确版本包，但仓库元数据显示没有 releases
    项目元数据显示版本发布为 0、最新版本为 No releases；README 虽提到 v3.11.1 和 15 releases，二者存在冲突

前置条件

  • Claude Code 可使用 `/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill` 和 `/plugin install last30days` 安装
  • Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 或 50+ Agent Skills hosts 可使用 `npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g`
  • README 写明 Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 可立即工作；X、YouTube、TikTok、arXiv、Techmeme 等需要运行一次 setup wizard
  • 跨平台访问可使用用户自己的 API keys 和 browser sessions
  • `LAST30DAYS_MEMORY_DIR` 默认保存到 `~/Documents/Last30Days/`；Windows 默认路径为 `C:\Users\Documents\Last30Days\`

第一步命令（README 原文）

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

要注意

  • 直接引擎调用与 agent 调用的命令不同，JSON 需使用 --emit=json
    README 的 Structured output for agents and workflows 段落区分 `/last30days` 与 `python3 ... --emit=json`
  • `--publish` 会把 library HTML 和 brief pages 公开
    README 的 A subscribable research library 段落写明 publishing is explicit opt-in and public by default
  • 多次同主题保存会生成 `-raw[-suffix].md` 文件
    README 的 Where research files are saved 段落说明每次 `--save-dir` 运行都会产生该文件名格式
  • README 当前 v3.11.1 信息与仓库元数据 0 releases、0 recent commits 不一致
    README 的 What's new 章节与项目开发活跃度元数据分别给出这些数字

替代方案

  • Google Search：只需要编辑内容和常规网页索引，不需要 Reddit comments、X posts 或跨平台 agent 汇总时更直接
    README 正文对比 Google 的段落
  • ChatGPT：主要需要 Reddit 内容、但不需要同时搜索 X 或 TikTok 时更匹配 README 描述的能力边界
    README 正文对比 ChatGPT 的段落
  • Gemini：主要需要 YouTube，而不需要 Reddit 时更符合 README 描述的原生来源范围
    README 正文对比 Gemini 的段落

材料未说明

  • 材料未说明支持的操作系统、Python 版本和 Node.js 版本
  • 材料未说明各来源 API key、browser session 的具体申请流程与权限范围
  • 材料未给出 Reddit、X、YouTube、Polymarket 等来源的覆盖限制、速率限制和失败重试策略
  • 材料未给出一次研究的耗时、token 消耗、API 成本或并发上限
  • 材料未说明 AI agent judge 使用的具体模型名称、版本和评分算法
  • 材料未说明 v3.11.1 是否对应当前仓库内容；README 的 15 releases 与元数据的 0 releases 存在冲突

💡 深度解析

6
不适合 我需要为多个客户同时提供 Reddit、X、YouTube、TikTok、GitHub 和 Polymarket 查询，并满足高并发、多租户和强 SLA；能否把 /last30days 直接作为生产数据平台核心？
适合读者： 运营一个需要高并发、多租户和强 SLA 的企业情报平台的架构师，计划让多个客户同时查询 Reddit、X、YouTube、TikTok、GitHub 和 Polymarket。

不适合直接作为这类生产平台的核心，因为项目交付形态是 Agent Skill 加本地脚本工作流，而不是面向多租户和强 SLA 的独立服务。

  • 项目洞察明确指出，它“不一定适合高并发、多租户、强 SLA 的企业级数据平台”。
  • README 的安装方式围绕 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、OpenClaw 等 Agent 宿主展开，说明主要使用入口是本地 Agent 环境。
  • 多个来源依赖自有 API key、浏览器会话或本地 CLI；平台认证、配额和政策变化会影响可用性。
  • README 虽提到 2,700+ tests、175 merged PRs 和 15 releases，但没有给出吞吐量、隔离模型、服务端部署架构或 SLA 指标。
  • 项目洞察："不一定适合高并发、多租户、强 SLA 的企业级数据平台"
  • Install：支持 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、OpenClaw
  • 项目洞察："部分来源需要用户配置 API Key 或浏览器会话"
  • Open source："2,700+ tests"；What’s new："175 merged PRs... across 15 releases"
材料未说明：README 未说明官方是否支持服务端部署、租户隔离、凭据托管和水平扩展。；README 未提供吞吐量、延迟、可用性目标、监控指标或平台故障时的 SLA 设计。
适合 我使用 Claude Code 做会前研究，明天要见一位 AI 行业 CEO；如果我想在一个简报里看到他最近 30 天的 X 帖子、YouTube 访谈、Reddit 讨论和 GitHub 活动，/last30days 适合吗？
适合读者： 使用 Claude Code、明天要与一位 AI 行业 CEO 会面的销售人员，希望获得该人物最近 30 天的 X、YouTube、Reddit 和 GitHub 活动，而不是 2023 年的搜索结果。

适合，因为它就是为近期、跨平台的人物研究设计的，但扩展来源的认证状态会决定覆盖范围。

  • README 的 “How it works” 说明，Agent 会解析人物的 X handle、GitHub 仓库、subreddit、TikTok hashtag 和 YouTube channel，再并行搜索并去重。
  • 结果会使用 likes、upvotes、评论、视频互动和 GitHub 活动进行排序，并生成带来源的综合简报。
  • README 的示例 “/last30days Peter Steinberger” 明确展示了人物最近 30 天的职位、PR、X、Reddit 和 YouTube 信息。
  • Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 可零配置运行；X、YouTube 等来源需要向导、API key 或浏览器会话。
  • How it works："The agent resolves who matters"
  • How it works："All sources searched in parallel"
  • README 示例："/last30days Peter Steinberger"
  • README："Zero config. Reddit, HN, Polymarket, and GitHub work immediately."
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
材料未说明：README 未说明人物同名、X 账号无法唯一解析或 YouTube 频道内容过少时的识别准确率。；README 未说明各平台当前 API 配额、浏览器会话有效期和搜索失败时的降级行为。
适合 我在 Codex 或 Cursor 中使用 Python 3.12+，希望把 Reddit、GitHub、Hacker News 和 Polymarket 的最近 30 天研究接入脚本；/last30days 是否适合作为自动化工作流组件？
适合读者： 使用 Codex 或 Cursor 的 Python 3.12+ 工程师，想把跨 Reddit、GitHub、Hacker News 和 Polymarket 的近期研究接入已有 Agent 工作流，并优先消费结构化结果。

适合，尤其适合作为已有 Agent 工作流中的研究层，而不是被当作独立 Web 服务部署。

  • README 的安装表直接支持 Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 以及 50 多个 Agent Skills 宿主。
  • README 明确写出 Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 零配置可用，因此你的四个基础来源可以先运行。
  • 项目洞察列出 Markdown、版本化 JSON、SQLite 和离线搜索等输出能力；JSON 更适合被脚本或 Agent 消费。
  • 运行环境包含 Python 3.12+、yt-dlp 和 Node.js；这意味着工程环境仍需满足本地运行时要求，而不是只安装一个纯 Python 包。
  • Install："Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, or any of 50+ Agent Skills hosts"
  • README："Zero config. Reddit, HN, Polymarket, and GitHub work immediately."
  • Open source："Built with Python 3.12+, yt-dlp, Node.js"
  • 项目洞察："支持 Markdown、结构化 JSON 和原始内部报告等输出模式"
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
材料未说明：README 未给出 JSON schema、字段版本策略或脚本调用的稳定 API 文档。；README 未说明并发运行、错误码、重试机制和外部平台限流下的自动化行为。
视情况 我在 Claude Code 中研究 arXiv 论文和 AI 新闻，既要免费使用 arXiv、Techmeme、Digg，又不能让低互动但重要的论文因为点赞少而被忽略；/last30days 适合吗？
适合读者： 研究 arXiv 论文和 AI 行业新闻的研究人员，使用 Claude Code，希望免费接入 arXiv、Techmeme、Digg，同时把低互动但专业价值高的论文与社交热门内容一起比较。

视情况：它能低成本扩展这些来源，但默认排序强调近期互动和关注度，不适合作为低热度论文的唯一发现或判断系统。

  • README 的 “What’s new” 写明 arXiv、Techmeme 和 Digg 可免费使用、无需 API key，首次设置会安装相应 CLI。
  • 项目的定位是按 upvotes、likes 和 real money 排序，而不是编辑排序；这有利于发现社区正在讨论的内容。
  • 项目洞察指出，按参与度排序会产生流行度偏差，可能放大争议或娱乐内容，也可能降低专业性和代表性。
  • 洞察还说明项目主要优化最近 30 天内容；长期背景、早期证据和低互动材料可能不完整。
  • What’s new："arXiv, Techmeme, and Digg - free, no API keys"
  • README 标题："scored by upvotes, likes, and real money - not editors"
  • 项目洞察："按人们参与度排序会产生流行度偏差"
  • 项目洞察："强调最近 30 天的时间边界"
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
材料未说明：README 未说明 arXiv、Techmeme 和 Digg 在综合排序中的权重及是否能按来源单独筛选。；README 未说明是否可以关闭互动分数，或强制保留低互动结果。
视情况 我用 Claude Desktop 或 claude.ai 为多个客户做人物和公司研究，客户名称可能出现在笔记里；如果我还要使用研究库和 `--publish`，/last30days 是否适合作为默认的私密研究工具？
适合读者： 负责多客户销售研究的顾问，使用 Claude Desktop 或 claude.ai，要求客户资料和研究笔记不被公开发布，并希望依靠项目内置的研究库长期保存。

视情况：本地保存和 MIT 开源属性有利于隐私控制，但使用 library 的 --publish 时不能默认视为私密环境。

  • README 的 “Open source” 写明 MIT license、No tracking、No analytics，以及 “Your research stays on your machine”。
  • README 支持 Claude Desktop 的 .mcpb 安装和 claude.ai Web Skill 上传，适合这两种宿主，但 Web 上传本身不等于客户数据隔离。
  • 项目洞察提醒，library 的 --publish 发布内容默认可能公开，研究笔记、客户信息或敏感主题存在泄露风险。
  • 洞察还建议为不同客户使用独立保存目录或后缀；这表明文件管理和发布边界需要由使用者负责。
  • Open source："MIT license. No tracking. No analytics. Your research stays on your machine."
  • Install："claude.ai (web)" 和 "Claude Desktop"
  • 项目洞察："启用 library 的 --publish 时...默认可能是公开的"
  • 项目洞察："为不同客户、项目或主题设置独立的 --save-dir 或 --save-suffix"
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
材料未说明：README 未说明 `--publish` 的默认访问权限、撤回机制、身份认证和审计日志。；README 未说明 Claude Desktop 与 claude.ai Web 场景下研究文件是否会经过宿主服务端处理。
视情况 我在 OpenClaw 中持续监控 AI coding agents 和竞品，除了单次简报，还需要 watchlist、日报/周报、SQLite 研究库和 Atom Feed；/last30days 能否覆盖这条持续监控链路？
适合读者： 需要持续追踪 AI coding agents 和竞品动态的小型研究团队，使用 OpenClaw，希望把一次性检索扩展为 watchlist、日报/周报、SQLite 研究库和 Atom Feed。

视情况：项目洞察覆盖了持续监控所需的存储和订阅能力，但 README 省略的运行配置细节决定了它是否能直接满足你的调度方式。

  • 项目洞察列出 --store、SQLite、watchlist、Slack/Webhook、日报和周报，说明它不只支持一次性问答。
  • 同一洞察还列出研究库、离线全文搜索、HTML 页面和 Atom Feed，适合积累和分发历史研究结果。
  • OpenClaw 在 README 安装表中有独立安装方式：clawhub install last30days-official。
  • 但项目主要是 Agent Skill、Python 脚本和本地工作流组件，洞察明确提醒它不一定适合高并发、多租户、强 SLA 的企业数据平台；小型团队的本地监控更匹配。
  • Install："OpenClaw | clawhub install last30days-official"
  • 项目洞察："支持 --store、SQLite、watchlist、Slack/Webhook、日报和周报"
  • 项目洞察："支持研究库、离线全文搜索、HTML 页面和 Atom Feed"
  • 项目洞察："不一定适合高并发、多租户、强 SLA 的企业级数据平台"
clawhub install last30days-official
材料未说明：README 未说明 watchlist 的调度器、时区、失败重试和重复通知策略。；README 未说明 Atom Feed 的认证、访问控制、保留周期和多用户隔离方式。

✨ 核心亮点

  • 并行搜索 Reddit、X、YouTube、HN 等来源
  • 按点赞、投票和 Polymarket 资金信号评分
  • 支持 50+ Agent Skills 宿主与零配置启动
  • v3.11.1 已合并 175 个 PR，覆盖 15 次发布

🔧 工程化

  • 用 /last30days 研究主题并生成一份综合简报
  • 通过 --emit=json 输出版本化 JSON 供工作流使用
  • 用 --store、watchlist.py 和 briefing.py 做趋势监控
  • 支持 library feed、library search 与本地 Atom feed

⚠️ 风险

  • X、TikTok、YouTube 等扩展源需运行 setup wizard
  • 跨平台访问依赖自带 API keys 和 browser sessions
  • --publish 发布 HTML 时默认公开输出内容
  • 元数据显示 0 releases，与 README 的 15 releases 不一致

👥 适合谁？

  • 使用 Claude Code、Codex 或 Cursor 的研究型开发者
  • 需要调查 AI、人物或企业近 30 天动态的团队
  • 需要 JSON、SQLite 或 Atom feed 接入自动化流程的开发者