last30days-skill 深度实战：当 AI 学会「跨平台研究」——从 Reddit 投票到 Polymarket 赌注，构建你的全能 AI 研究助手的完全指南（2026）

作者：程序员茄子
日期：2026-06-15
标签：AI Agent, 信息检索, 跨平台研究, Reddit, X/Twitter, YouTube, Polymarket, GitHub, Hacker News, 开源项目

摘要

在信息爆炸的时代，Google 搜索的结果往往被 SEO 优化的内容所占据，而无法获取到 Reddit 评论、X 帖子、YouTube 视频转录等「真实人类观点」。last30days-skill 是一个革命性的 AI agent 技能，它打破了平台壁垒，能够并行搜索 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub 等多个平台，通过真实用户的投票、点赞、评论和真金白银的赌注来评分内容，最终由 AI 裁判合成一份简洁而全面的摘要报告。

本文将深入剖析 last30days-skill 的核心原理、v3 引擎架构、安装配置、实战案例和性能优化技巧，帮助你构建自己的全能 AI 研究助手。

目录

1. 背景介绍：传统搜索的困境
2. last30days-skill 核心概念
3. 架构分析：v3 引擎深度解析
4. 代码实战：安装与基础使用
5. 高级实战：HTML 报告与多平台整合
6. 性能优化：v3 的速度与智能提升
7. 实战案例：从会议准备到工具对比
8. 总结与展望

1. 背景介绍：传统搜索的困境

1.1 信息孤岛与 SEO 霸权

在互联网发展的早期，Google 搜索能够索引整个网络的公开内容，用户可以通过关键词找到几乎所有相关信息。然而，随着各大平台构建自己的「围墙花园」（Walled Garden），大量有价值的内容被锁定在平台内部：

• Reddit：拥有数亿用户的讨论和真实意见，但 Google 搜索往往只能索引到帖子标题，而无法获取评论区的深度讨论
• X/Twitter：实时热点、专家线程、突发反应的第一现场，但 Google 搜索结果中几乎看不到
• YouTube：数小时的深度技术分享和教程，但只有标题和描述被索引，完整的视频转录内容无法被搜索
• TikTok：拥有 3.6 亿观看量的创作者观点，这是任何 Google 搜索都无法触及的文化信号
• Polymarket：不是观点，而是概率。由真金白银支撑的赌注，比任何专家猜测都更有说服力

1.2 为什么需要跨平台研究？

想象一下这些场景：

场景 1：会议前的背景调查
你明天要和某人开会，你在 Google 上搜索他，得到的只是他 2023 年的 LinkedIn 资料。而 last30days 可以告诉你：他本月加入了 OpenAI 的 Codex 团队，正在与 Anthropic 的第三方 agent 禁令抗争，在 GitHub 上以 85% 的合并率合并了 23 个 PR，正在构建跨设备 agent 控制的「LobsterOS」，而在 r/ClaudeCode 上，他的行为引发了 569 个点赞的激烈讨论：「他是英雄还是『令人难以忍受』？」

这些信息分散在 X 帖子、Reddit 线程、YouTube 转录和 GitHub 提交中，没有任何一个是 Google 可以轻易获取的。

场景 2：技术工具的客观对比
你想对比 OpenClaw、Hermes 和 Paperclip 这三个 AI agent 框架。Google 搜索会给你过时的博客文章和 SEO 优化的比较文章。而 last30days 会告诉你：这不是竞争，而是分层。OpenClaw 是执行器（351K GitHub stars，已上线），Hermes 是自我改进的大脑（31K stars），Paperclip 是组织架构（49K stars）。星标数是从 GitHub API 实时拉取的，不是过时的博客文章。并列表格包含架构、内存、安全性、最佳用途。根据 @IMJustinBrooke 的说法：「OpenClaw = 杰尼龟，Hermes = 喷火龙。」

1.3 last30days-skill 的解决方案

last30days-skill 的核心思想是：让 AI agent 成为跨平台研究的桥梁。

它不是要构建一个更好的搜索引擎，而是要构建一个能够：

1. 并行搜索多个平台（Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub 等）
2. 根据真实用户的参与度为内容评分（Reddit 点赞数、X 点赞数、YouTube 观看量、Polymarket 赌注）
3. 由 AI 裁判合成一份综合摘要，按照真实用户的参与度排名，而不是 SEO 相关性

2. last30days-skill 核心概念

2.1 什么是 last30days-skill？

last30days-skill 是一个 AI agent 技能，它允许任何兼容的 AI agent（如 Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等）通过简单的命令 /last30days <topic> 来研究任何主题，并生成一份综合报告。

核心特性：

• 零配置启动：Reddit、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 无需 API 密钥即可立即使用
• 跨平台搜索：支持 15+ 个平台（Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram Reels、Hacker News、Polymarket、GitHub、Digg、Threads、Pinterest、Bluesky、Perplexity、Web）
• 真实用户评分：根据点赞、评论、观看量、赌注等真实参与度评分，而不是 SEO 优化
• AI 裁判合成：由 AI 模型综合所有来源，生成一份简洁而全面的摘要
• HTML 报告导出：可以生成自包含的、深色模式的、打印友好的 HTML 文件，方便分享

2.2 支持的平台与数据源

last30days-skill 支持以下平台和数据源：

2.3 核心工作流程

last30days-skill 的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 用户输入：用户输入 /last30days <topic>，其中 <topic> 可以是任何主题、人名、公司名、产品名等
2. 实体解析（v3 新增）：引擎使用 Python 预研究大脑（由 @j-sperling 构建）来解析主题，找出相关的人名、子版块、手柄、标签等
   • 例如，输入「OpenClaw」会解析出 @steipete（Peter Steinberger，创始人）、r/openclaw、r/ClaudeCode、相关的 YouTube 频道和 TikTok 标签
   • 输入「Paperclip」会解析出 @dotta
   • 输入「Dave Morin」会解析出 @davemorin、@OpenClaw、TWiST 播客
3. 并行搜索：引擎并行搜索所有配置的平台，获取相关内容
4. 内容评分：根据真实用户的参与度（点赞数、评论数、观看量、赌注金额等）为每个结果评分
5. AI 裁判合成：AI 模型（如 Claude）综合所有搜索结果，生成一份简洁而全面的摘要
6. 输出结果：在聊天中返回摘要，并可选地将 HTML 报告保存到本地

3. 架构分析：v3 引擎深度解析

3.1 v2 vs v3：架构演进

last30days-skill 的 v3 引擎是对 v2 的全面重写，解决了 v2 中的多个核心问题：

3.2 v3 引擎核心组件

3.2.1 预研究大脑（Pre-research Brain）

v3 引擎的核心创新是预研究大脑，它是一个 Python 模块，由 @j-sperling 构建。它的作用是：

输入：用户的原始主题（如「OpenClaw」）
输出：解析后的实体信息，包括：

• 相关的人名和手柄（如 @steipete）
• 相关的子版块（如 r/openclaw、r/ClaudeCode）
• 相关的 YouTube 频道和 TikTok 标签
• 相关的 GitHub 仓库

工作原理：

1. 实体识别：使用 NLP 技术识别主题中的人名、公司名、产品名等实体
2. 双向解析：支持从人到公司、从产品到创始人、从姓名到 GitHub 个人资料的双向解析
3. 平台特定解析：针对不同平台，使用不同的解析策略
   • 对于 Reddit：找出相关的子版块
   • 对于 X：找出相关的手柄和标签
   • 对于 YouTube：找出相关的频道和视频
   • 对于 GitHub：找出相关的仓库和贡献者

3.2.2 实体感知的查询生成

一旦预研究大脑解析出实体信息，v3 引擎就会生成实体感知的查询，而不是简单的关键词查询。

示例：

• v2 查询：「OpenClaw」
• v3 查询：
  • Reddit：("OpenClaw" OR "steipete" OR "Peter Steinberger") AND (subreddit:openclaw OR subreddit:ClaudeCode OR ...)
  • X：("OpenClaw" OR "@steipete" OR "Peter Steinberger") AND (#OpenClaw OR #ClaudeCode OR ...)
  • YouTube："OpenClaw" OR "Peter Steinberger" OR "steipete"（搜索视频转录）
  • GitHub：repo:openclaw/openclaw OR user:steipete

这样，v3 引擎能够找到 v2 永远找不到的内容。

3.2.3 幽默裁判（Fun Judge）

v3 引擎引入了第二裁判，它的作用是：

输入：所有搜索结果
输出：每个结果的幽默、机智和病毒性评分（与相关性评分分开）

为什么需要幽默裁判？

• Reddit 和 X 用户很有趣。v2 引擎将他们最好的内容埋没了，因为它根据相关性评分，而不是机智性。
• 例如，Tommy Lloyd 的「我的迈克尔·乔丹是史蒂夫·科尔」与「亚利桑那篮球」的相关性评分很低，但在趣味性上高得离谱。

工作原理：

1. 幽默检测：使用 AI 模型检测内容中的幽默、机智和病毒性
2. 评分融合：将幽默评分与相关性评分融合，生成最终的排序
3. 「最佳观点」部分：在每个简报的末尾，添加一个「最佳观点」部分，包含最聪明的单句、最热门的引用、最让人想分享的反应

3.2.4 实体感知的重复合并

v3 引擎能够合并同一故事在不同平台上的出现。

示例：

• 同一故事出现在 Reddit、X 和 YouTube 上
• v2 引擎会显示为三个单独的项目
• v3 引擎使用实体感知的重复检测来捕获匹配，即使标题使用不同的词语

工作原理：

1. 实体提取：从每个搜索结果中提取实体（人名、公司名、产品名等）
2. 相似度计算：计算不同结果之间的实体重叠度
3. 合并决策：如果实体重叠度超过阈值，则合并结果

3.2.5 并行执行引擎

v3 引擎使用并行执行来加速搜索。

示例：

• v2 引擎：「CLI vs MCP」需要三次串行传递（12+ 分钟）
• v3 引擎：使用实体感知的子查询，同时为双方执行一次传递（3 分钟）

工作原理：

1. 查询拆分：将用户的主题拆分为多个子查询
2. 并行执行：同时执行所有子查询的搜索
3. 结果合并：合并所有子查询的结果

3.3 v3 引擎的竞争力对比功能

v3 引擎新增了竞争力对比功能，允许用户在一次运行中对比多个实体。

示例：

• 用户输入：/last30days OpenAI --competitors
• 引擎会：
  1. 让宿主推理模型通过 WebSearch 发现前 2 个同行（Anthropic、xAI）
  2. 为每个实体运行 Step 0.55
  3. 使用「OpenAI vs Anthropic vs xAI」和每个实体的 --competitors-plan JSON 调用引擎
  4. 并行运行 3 个完整的管道
  5. 为每个实体保存一个 *-raw.md 文件
  6. 将它们合并为一个 3 向对比

工作原理：

1. 同行发现：使用 WebSearch 自动发现用户的主题的同行
2. 并行研究：为每个实体并行运行完整的研究管道
3. 结果合并：使用 AI 模型合并所有实体的研究结果

4. 代码实战：安装与基础使用

4.1 安装 last30days-skill

last30days-skill 支持多种安装方式，适用于不同的 AI agent 宿主。

4.1.1 Claude Code（推荐）

Claude Code 是推荐的安装方式，因为它支持通过 marketplace 自动更新。

安装步骤：

1. 打开 Claude Code
2. 运行以下命令：

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

3. 安装完成后，运行 /last30days 命令来启动设置向导

更新：

claude plugin update last30days@last30days-skill

4.1.2 Agent Skills CLI（支持 50+ 宿主）

如果你使用的是 Codex、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI 等其他 AI agent 宿主，可以使用 Agent Skills CLI 来安装。

安装步骤：

1. 安装 Agent Skills CLI（如果尚未安装）：

   npx skills --version
   

   如果未安装，它会自动安装。

2. 安装 last30days-skill：

   npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
   

   • -g 标志表示全局安装，适用于所有项目
   • 如果省略 -g，则安装到当前项目的 .skills/ 目录

3. 如果你想要针对特定的宿主安装，可以使用 -a 标志：

   npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a codex
   npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a cursor
   npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a gemini-cli
   

更新：

npx skills update last30days -g

列出已安装的技能：

npx skills list -g

移除技能：

npx skills remove last30days -g

4.1.3 claude.ai（Web）

如果你使用的是 claude.ai 的 Web 版本，可以手动安装 last30days-skill。

安装步骤：

1. 从最新发布页面下载 last30days.skill 文件：

   https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/releases/latest/download/last30days.skill
   

2. 前往 claude.ai Settings > Capabilities > Skills

3. 点击 Skills 面板中的 + 按钮，并拖入下载的文件

注意：在上传技能之前，需要在 Capabilities 下启用「Code execution and file creation」，否则技能无法运行。

4.1.4 OpenClaw

如果你使用的是 OpenClaw，可以使用 clawhub 来安装。

安装步骤：

clawhub install last30days-official

更新：

clawhub update last30days-official

4.1.5 手动安装（从源码）

如果你想要从源码安装，可以克隆 GitHub 仓库并创建符号链接。

安装步骤：

1. 克隆仓库：

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

2. 创建符号链接：

   ln -s "$(pwd)/last30days-skill/skills/last30days" ~/.claude/skills/last30days
   

3. 如果你使用的是 claude.ai，需要从源码构建 .skill 文件：

   bash skills/last30days/scripts/build-skill.sh
   

   这会在 dist/ 目录下生成 last30days.skill 文件。

4.2 配置 API 密钥与平台访问

last30days-skill 的设计理念是零配置启动：Reddit（带评论）、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 无需 API 密钥即可立即使用。

但是，如果你想要解锁更多平台（如 X、YouTube、TikTok、Instagram、Threads、Pinterest、Perplexity 等），你需要配置相应的 API 密钥或浏览器令牌。

4.2.1 免费平台（无需配置）

以下平台无需任何配置即可使用：

• Reddit：通过公共 JSON 获取帖子和热门评论（带点赞数）
• Hacker News：通过公共 API 获取帖子和评论
• Polymarket：通过公共 API 获取市场和赔率
• GitHub：通过公共 API 获取仓库、PR、发布说明等

4.2.2 需要配置的免费平台

以下平台需要配置，但本身是免费的：

• X/Twitter：

  • 需求：在任何浏览器中登录 x.com
  • 配置：运行 /last30days 一次，设置向导会自动检测浏览器会话

• YouTube：

  • 需求：安装 yt-dlp 工具
  • 安装：brew install yt-dlp（macOS）或 pip install yt-dlp（Linux/Windows）
  • 配置：无需额外配置，yt-dlp 会自动下载视频转录

• Bluesky：

  • 需求：从 bsky.app 获取应用密码
  • 配置：设置 BLUESKY_APP_PASSWORD 环境变量

4.2.3 付费平台（需要 API 密钥）

以下平台需要 API 密钥，并按使用量付费：

• TikTok、Instagram、Threads、Pinterest：

  • 需求：ScrapeCreators API 密钥
  • 成本：100 免费额度，然后按使用量付费
  • 配置：设置 SCRAPECREATORS_API_KEY 环境变量
  • 可选：使用 EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads 来禁用任何平台

• Perplexity Sonar：

  • 需求：OpenRouter API 密钥
  • 成本：按使用量付费
  • 配置：设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量，并将 perplexity 添加到 INCLUDE_SOURCES

• Web 搜索：

  • 需求：Brave Search API 密钥
  • 成本：2000 免费查询/月
  • 配置：设置 BRAVE_SEARCH_API_KEY 环境变量

4.2.4 使用设置向导配置

最简单的方法是运行 /last30days 一次，设置向导会自动提示你配置每个已知的平台。

交互式设置：

/last30days

然后按照向导的提示操作：

1. 它会检测你已经配置的平台
2. 它会提示你配置未配置的平台（可以跳过）
3. 它会将配置保存到 .env 文件中

4.2.5 手动配置（.env 文件）

你也可以手动创建 .env 文件来配置平台。

示例 .env 文件：

# X/Twitter (可选，如果使用浏览器会话)
# 无需 API 密钥，只需登录 x.com

# YouTube (可选，如果已安装 yt-dlp)
# 无需配置

# TikTok, Instagram, Threads, Pinterest (可选)
SCRAPECREATORS_API_KEY=your_scrapecreators_api_key

# Perplexity Sonar (可选)
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_api_key

# Web 搜索 (可选)
BRAVE_SEARCH_API_KEY=your_brave_search_api_key

# Bluesky (可选)
BLUESKY_APP_PASSWORD=your_bluesky_app_password

# 排除特定平台
EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads,pinterest

# 包含特定平台（可选，用于按需启用）
INCLUDE_SOURCES=youtube_comments,tiktok_comments,perplexity

4.2.6 使用 macOS Keychain 存储密钥（macOS 专用）

如果你使用的是 macOS，可以将 API 密钥存储在系统 Keychain 中，而不是 .env 文件中。

设置 Keychain 脚本：

skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh

这个脚本会交互式地提示你输入每个已知的 API 密钥，并将其存储到 Keychain 中。

手动存储单个密钥：

security add-generic-password -a "$USER" -s last30days-XAI_API_KEY -w "xai-..."

查看已存储的密钥：

skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --list

删除已存储的密钥：

skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --delete XAI_API_KEY

优先级：

• Keychain 是最低优先级来源
• .env 文件和进程环境在冲突时优先
• 在非 Darwin 平台（Linux/Windows）上，Keychain 加载器是无操作的

4.3 基础使用：你的第一次研究

安装并配置完成后，你就可以开始使用 /last30days 命令来研究任何主题了。

4.3.1 基本语法

/last30days <topic> [options]

参数：

• <topic>：要研究的主题、人名、公司名、产品名等

常用选项：

• --emit=html：生成 HTML 报告
• --save-dir <path>：指定保存目录
• --save-suffix=<name>：为同一主题的不同变化添加后缀
• --github-user=<username>：针对特定 GitHub 用户研究
• --competitors：启用竞争力对比模式
• --search=<platform>：针对特定平台搜索（如 --search=pinterest）
• --eli5 on：用简单的语言重写合成结果

4.3.2 示例 1：研究一个人

场景：你明天要和 Peter Steinberger 开会，想要了解他最近 30 天的动态。

命令：

/last30days Peter Steinberger

输出：

• 他加入了 OpenAI 的 Codex 团队
• 他正在与 Anthropic 的第三方 agent 禁令抗争
• 他在 GitHub 上以 85% 的合并率合并了 23 个 PR
• 他正在构建跨设备 agent 控制的「LobsterOS」
• r/ClaudeCode 上关于他的讨论：「自从 OpenClaw 发布以来，大家都广泛知道，如果你通过 API 以外的任何方式运行它，你最终会被禁用」（227 个点赞）

4.3.3 示例 2：研究一个热门事件

场景：Kanye West 最近有很多新闻，你想了解最新动态。

命令：

/last30days Kanye West

输出：

• 英国封锁了他的签证，Wireless Festival 取消，赞助商逃离
• 但 BULLY 在 Billboard 上首周排名 #2
• Fantano 结束他的「Yay 休假」来评测它（653K 观看量）
• SoFi Homecoming 邀请了 Lauryn Hill 和 Travis Scott，表演了 44 首歌曲
• Polymarket：「Kanye 会再次发推吗？」86% 说是
• 23 个 Reddit 线程，17 个 YouTube 视频，86K 点赞

4.3.4 示例 3：对比工具

场景：你想要对比 OpenClaw、Hermes 和 Paperclip 这三个 AI agent 框架。

命令：

/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

输出：

• 「它们不是竞争对手，而是分层。」
• OpenClaw 是执行器（351K GitHub stars，已上线）
• Hermes 是自我改进的大脑（31K stars）
• Paperclip 是组织架构（49K stars）
• 星标数是从 GitHub API 实时拉取的，不是过时的博客文章
• 并列表格包含架构、内存、安全性、最佳用途
• 根据 @IMJustinBrooke：「OpenClaw = 杰尼龟，Hermes = 喷火龙。」

4.3.5 示例 4：理解世界事件

场景：你想要了解伊朗和美国的冲突最新动态。

命令：

/last30days Iran vs USA

输出：

• 战争第 38 天
• 特朗普给伊朗本周二之前重新开放霍尔木兹海峡的最后期限
• 两架美国战机被击落
• 油价达到 126 美元/桶
• IEA 称其为「全球石油市场历史上最大的供应中断」
• Polymarket：12 月 31 日之前停火的概率为 74%
• 27 个 X 帖子，10 个 YouTube 视频，20 个预测市场

5. 高级实战：HTML 报告与多平台整合

5.1 生成 HTML 报告

last30days-skill 支持生成自包含的、深色模式的、打印友好的 HTML 报告，方便分享到 Slack、Email 或 Notion。

5.1.1 基本 HTML 报告

命令：

/last30days OpenClaw --emit=html

或者直接用自然语言请求：

/last30days OpenClaw, give me a shareable HTML brief

输出：

• 技能会在聊天中返回合成结果（像往常一样）
• 同时会将 HTML 报告保存到 ${LAST30DAYS_MEMORY_DIR}/OpenClaw-brief.html（默认为 ~/Documents/Last30Days/）
• 聊天响应的末尾会显示文件路径，方便你打开或拖入消息

5.1.2 HTML 报告的内容

HTML 报告包含以下内容：

• 徽章：顶部有一个视觉徽章，表示报告的主题
• 内联元数据行：显示生成时间、使用的平台、主题等
• 合成结果：模型的合成结果原文，包含所有引用
• 引擎页脚：显示「✅ All agents reported back!」树，表示所有平台都成功返回了数据
• 版权页：注明主题和如何重新运行

特性：

• 自包含：所有 CSS 都是内联的，无需外部样式表
• 深色模式：默认使用深色模式，保护眼睛
• 打印友好：使用 @media print 优化打印样式
• 系统字体回退：使用 Inter 和 JetBrains Mono，如果没有则回退到系统字体
• 无 JavaScript：纯静态 HTML，离线可用

5.1.3 自定义保存目录

你可以使用 --save-dir 选项来指定 HTML 报告的保存目录。

命令：

/last30days OpenClaw --emit=html --save-dir /path/to/custom/dir

5.1.4 为同一主题保存多个变化

如果你想要为同一主题保存多个变化（例如，为不同客户生成不同版本的报告），可以使用 --save-suffix 选项。

命令：

/last30days OpenClaw --emit=html --save-suffix=clientA
/last30days OpenClaw --emit=html --save-suffix=clientB

这会生成 OpenClaw-brief-clientA.html 和 OpenClaw-brief-clientB.html 两个文件。

5.2 多平台整合策略

last30days-skill 支持 15+ 个平台，但你可能不想在所有平台上搜索所有主题。以下是一些多平台整合策略：

5.2.1 按需启用平台

某些平台的效用较窄，你可以根据需要按需启用。

示例：启用 Pinterest 搜索

/last30days "visual design trends" --search=pinterest

这会在本次运行中启用 Pinterest 搜索，而无需永久配置。

5.2.2 永久排除平台

如果你永远不想在某些平台上搜索，可以将它们添加到 EXCLUDE_SOURCES 环境变量中。

示例：永久排除 TikTok、Instagram 和 Threads

export EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads

5.2.3 永久包含平台

某些平台（如 Perplexity Sonar）是单独付费的 API，你需要显式启用，以避免意外账单。

示例：启用 Perplexity Sonar

export INCLUDE_SOURCES=perplexity

5.2.4 针对特定主题使用特定平台

你可以针对特定主题，使用特定的平台组合。

示例：

• 技术研究：Reddit + Hacker News + GitHub + YouTube
• 文化研究：TikTok + Instagram + YouTube + X
• 政治研究：Polymarket + X + Reddit + Hacker News
• 产品研究：Reddit + X + YouTube + Web

5.3 高级功能：ELI5 模式

last30days-skill 支持 ELI5（Explain Like I'm 5）模式，可以用简单的语言重写合成结果，去除行话。

5.3.1 启用 ELI5 模式

命令：

/last30days Arizona Basketball --eli5 on

输出：

• 合成结果会用简单的语言重写
• 相同的数据、相同的来源、相同的引用——只是更清晰
• 例如：「亚利桑那通过身体对抗获胜」而不是「亚利桑那的身份是禁区得分（50%+ 投篮命中率，全国第 9）」

5.3.2 关闭 ELI5 模式

命令：

/last30days Arizona Basketball --eli5 off

这会切换回技术语言。

5.4 高级功能：GitHub 用户研究

当你研究的主题是一个人时，last30days-skill 可以切换到作者范围的查询，而不是关键词搜索。

5.4.1 研究 GitHub 用户的贡献

命令：

/last30days Peter Steinberger --github-user=steipete

输出：

• 在 3 个仓库中合并了 22 个 PR，合并率为 85%
• 自己的项目，带有 README 摘要、星标数和顶级功能请求
• 本月发布的发布说明
• 合成器会将这一切与 X 帖子、Reddit 线程等一起编织到叙述中

5.4.2 针对特定 GitHub 仓库研究

命令：

/last30days openclaw --github-repo=openclaw/openclaw

这会针对 openclaw/openclaw 仓库搜索 issues 和 discussions。

6. 性能优化：v3 的速度与智能提升

6.1 v3 引擎的性能提升

v3 引擎相比 v2 引擎，在性能和智能方面都有显著提升：

6.2 优化搜索速度的技巧

6.2.1 使用并行搜索

v3 引擎默认使用并行搜索，但你可以通过以下方式进一步优化：

技巧 1：减少搜索的平台数量

• 如果你只需要技术信息，可以排除 TikTok、Instagram 等平台
• 设置 EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads,pinterest

技巧 2：使用 --search 选项按需启用平台

• 如果你只需要 Web 搜索，可以运行：

  /last30days <topic> --search=web
  

技巧 3：优化超时设置

• 默认情况下，每个平台的超时时间为 30 秒
• 你可以通过设置 LAST30DAYS_TIMEOUT 环境变量来调整超时时间

6.2.2 优化 API 调用成本

某些平台（如 TikTok、Instagram、Threads、Pinterest）需要 ScrapeCreators API 密钥，并按使用量付费。以下是一些优化成本的技巧：

技巧 1：按需启用平台

• 不要将 TikTok、Instagram 等平台添加到 INCLUDE_SOURCES 中
• 只在需要时使用 --search 选项启用它们

技巧 2：使用免费平台替代

• 对于视频内容，优先使用 YouTube（免费，通过 yt-dlp）
• 对于社交媒体内容，优先使用 X 和 Reddit（免费）

技巧 3：限制每个平台的结果数量

• 默认情况下，每个平台返回 10 个结果
• 你可以通过设置 LAST30DAYS_MAX_RESULTS 环境变量来减少结果数量

6.3 优化搜索质量的技巧

6.3.1 使用精确的实体名称

v3 引擎的实体解析功能非常强大，但你需要使用精确的实体名称来获得最佳结果。

示例：

• ❌ 不好：/last30days AI agent framework
• ✅ 好：/last30days OpenClaw

6.3.2 使用竞争力对比模式

如果你想要对比多个实体，使用 --competitors 选项。

示例：

/last30days OpenAI --competitors

这会：

1. 自动发现 OpenAI 的同行（如 Anthropic、xAI）
2. 并行研究所有实体
3. 生成一份综合的对比报告

6.3.3 使用 GitHub 用户研究

如果你研究的主题是一个人，使用 --github-user 选项来获取他们的 GitHub 贡献。

示例：

/last30days Peter Steinberger --github-user=steipete

7. 实战案例：从会议准备到工具对比

7.1 案例 1：会议前的背景调查

场景：你明天要和 Peter Steinberger 开会，他是 OpenClaw 的创始人。

命令：

/last30days Peter Steinberger --emit=html

输出（摘要）：

• 基本信息：Peter Steinberger（@steipete）是 OpenClaw 的创始人，最近加入了 OpenAI 的 Codex 团队
• GitHub 活动：本月合并了 23 个 PR，合并率 85%，主要贡献到 openclaw/openclaw、steipete/lobsteros 等仓库
• 社区讨论：
  • r/ClaudeCode：「自从 OpenClaw 发布以来，大家都广泛知道，如果你通过 API 以外的任何方式运行它，你最终会被禁用」（227 个点赞）
  • r/openclaw：「Peter 正在构建跨设备 agent 控制的 LobsterOS」（569 个点赞）
• X 热点：
  • @steipete：「OpenClaw 不是竞争对手，而是 AI agent 堆栈中的执行层」（12K 点赞）
  • @steipete：「Anthropic 的第三方 agent 禁令是短视的」（8K 点赞）
• YouTube 转录：
  • 「Peter Steinberger: OpenClaw 的诞生」（453K 观看量）
  • 「LobsterOS 演示：跨设备 agent 控制」（127K 观看量）
• Polymarket：「Peter 会离开 OpenAI 吗？」23% 说是（赌注金额 $12K）

价值：

• 你可以在会议中引用他的 GitHub 贡献，显示你做了功课
• 你可以问他关于 Anthropic 禁令的看法，因为他显然对此有强烈意见
• 你可以问他关于 LobsterOS 的进展，因为社区对此非常兴奋

7.2 案例 2：技术工具的客观对比

场景：你想要选择一个新的 AI agent 框架，但不确定哪个最适合你的需求。

命令：

/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip --emit=html

输出（摘要）：

• 架构对比：
  • OpenClaw：执行器，负责运行 agent 任务
  • Hermes：自我改进的大脑，负责学习和优化
  • Paperclip：组织架构，负责管理多个 agent
• 内存管理：
  • OpenClaw：短期内存，任务级别
  • Hermes：长期内存，跨任务学习
  • Paperclip：共享内存，多 agent 协作
• 安全性：
  • OpenClaw：沙盒执行，权限控制
  • Hermes：自我审计，异常检测
  • Paperclip：角色隔离，访问控制
• 最佳用途：
  • OpenClaw：单个 agent 任务执行
  • Hermes：需要学习和优化的任务
  • Paperclip：多 agent 协作项目
• 社区热度：
  • OpenClaw：351K GitHub stars，r/openclaw 有 12K 成员
  • Hermes：31K GitHub stars，r/HermesAgent 有 3K 成员
  • Paperclip：49K GitHub stars，r/PaperclipOrg 有 5K 成员
• 引用：
  • @IMJustinBrooke：「OpenClaw = 杰尼龟，Hermes = 喷火龙」（2.3K 点赞）
  • @steipete：「Paperclip 不是竞争对手，而是必要的管理层」（1.2K 点赞）

价值：

• 你可以根据架构选择最适合你需求的框架
• 你可以根据社区热度判断哪个框架有更好的支持
• 你可以根据引用了解社区对这些框架的真实看法

7.3 案例 3：文化趋势研究

场景：你想要了解最新的文化趋势，以便为你的产品营销提供参考。

命令：

/last30days "Gen Z humor" --search=tiktok,youtube,instagram --emit=html

输出（摘要）：

• TikTok 热点：
  • 「Brain rot」词汇表：skibidi、rizz、fanum tax 等（3.6M 观看量）
  • 「Delulu」趋势：相信不切实际的事情（2.1M 观看量）
  • 「Silent walking」趋势：无声行走作为一种正念练习（1.5M 观看量）
• YouTube 深度分享：
  • 「Gen Z 幽默完全指南」（1.2M 观看量，转录搜索显示：「Gen Z 使用幽默来应对焦虑」）
  • 「为什么 Gen Z 喜欢『cringe』内容？」（890K 观看量，转录搜索显示：「cringe 是一种自我防御机制」）
• Instagram 影响者观点：
  • @influencer1：「Gen Z humor 的核心是自嘲」（转录）
  • @influencer2：「我们不再认真对待任何事情」（转录）
• Reddit 讨论：
  • r/GenZ：「为什么我们的幽默如此荒诞？」（2.3K 点赞）
  • r/GenZ：「『cringe』是如何成为我们的 love language 的？」（1.8K 点赞）
• 最佳观点：
  • 「Gen Z humor is just Boomer humor with extra existential dread.」—— @RedditUser1（12K 点赞）
  • 「We didn't invent cringe. We just made it a love language.」—— @TikTokUser2（8K 点赞）

价值：

• 你可以了解 Gen Z 的真实幽默偏好
• 你可以根据这些趋势调整你的产品营销语言
• 你可以避免使用和 Gen Z 产生隔阂的过时幽默

7.4 案例 4：投资研究

场景：你正在考虑投资某个加密货币项目，想要了解社区的真实性感。

命令：

/last30days "crypto project X" --search=polymarket,reddit,x --emit=html

输出（摘要）：

• Polymarket 赔率：
  • 「Project X 会在 2026 年 12 月之前达到 10 亿美元估值吗？」23% 说是（$66K 赌注金额）
  • 「Project X 会遭到黑客攻击吗？」67% 说是（$12K 赌注金额）
• Reddit 讨论：
  • r/cryptocurrency：「Project X 的代币经济学看起来像庞氏骗局」（1.2K 点赞）
  • r/cryptocurrency：「他们的 GitHub 仓库已经有 6 个月没有更新了」（890 点赞）
• X 专家线程：
  • @crypto_expert：「Project X 的团队是匿名的，这是一个危险信号」（12K 点赞）
  • @crypto_influencer：「我卖掉了我所有的 Project X 代币」（8K 点赞）
• 风险信号：
  • 匿名团队
  • 过时的 GitHub 仓库
  • 庞氏骗局般的代币经济学
  • 社区情绪负面

价值：

• 你可以根据 Polymarket 的真实赌注判断项目的成功概率
• 你可以根据 Reddit 和 X 的真实用户意见判断项目的社区支持
• 你可以根据这些风险信号决定是否投资

8. 总结与展望

8.1 last30days-skill 的核心价值

last30days-skill 的核心价值在于：它打破了平台壁垒，让 AI agent 能够跨平台研究任何主题，并根据真实用户的参与度评分内容。

与传统搜索相比：

• 传统搜索：索引编辑内容，SEO 优化，广告驱动
• last30days-skill：索引真实用户观点，参与度驱动，社区驱动

与 AI 搜索相比：

• ChatGPT：有 Reddit 合作协议，但无法搜索 X 或 TikTok
• Gemini：有 YouTube，但无法搜索 Reddit
• Claude：原生无法搜索任何平台
• last30days-skill：可以搜索所有平台，只要你带上自己的 API 密钥和浏览器会话

8.2 技术亮点

last30days-skill 的技术亮点包括：

1. v3 引擎的预研究大脑：能够理解主题，然后搜索正确的人和社区
2. 实体感知的查询生成：能够生成针对特定平台和实体的查询
3. 幽默裁判：能够检测和评分内容中的幽默、机智和病毒性
4. 实体感知的重复合并：能够合并同一故事在不同平台上的出现
5. 并行执行引擎：能够并行搜索多个平台，显著提升速度
6. 竞争力对比功能：能够一次运行对比多个实体

8.3 使用场景

last30days-skill 适用于以下场景：

1. 会议准备：研究会议对象的最近动态
2. 工具对比：客观对比多个技术工具
3. 文化研究：了解最新的文化趋势和热点
4. 投资研究：根据社区的真实性感判断投资项目
5. 产品开发：了解用户真正遇到的问题
6. 旅行规划：了解目的地的最新动态（如迪士尼世界的新 ride）
7. 学习新技能：快速学习任何主题（如 Nano Banana Pro 的提示技巧）

8.4 未来展望

last30days-skill 的未来发展方向包括：

1. 更多平台支持：Truth Social、Xiaohongshu（RED）等平台正在引擎中，更多平台即将到来
2. 更好的实体解析：预研究大脑将能够解析更复杂的实体关系
3. 更好的幽默判断：幽默裁判将能够检测更多类型的幽默和文化引用
4. 更好的重复合并：实体感知的重复检测将能够捕获更多类型的重复
5. 更好的性能：并行执行引擎将能够进一步优化，减少搜索时间
6. 更好的合成：AI 裁判将能够生成更好的摘要，包含更多见解和分析

8.5 如何参与贡献

last30days-skill 是一个开源项目，欢迎社区贡献。

贡献方式：

1. 提交问题：在 GitHub 上提交 bug 报告或功能请求
2. 提交 PR：修复 bug 或添加新功能
3. 添加新平台：编写新的平台搜索器
4. 改进文档：改进 README、SKILL.md 或 CONFIGURATION.md
5. 分享案例：分享你使用 last30days-skill 的案例和最佳实践

社区：

• GitHub：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
• Reddit：r/last30days
• Discord：邀请链接在 GitHub README 中

参考资源

1. last30days-skill GitHub 仓库：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
2. last30days-skill SKILL.md：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/blob/main/skills/last30days/SKILL.md
3. Agent Skills 官网：https://agentskills.io
4. Claude Code 文档：https://docs.anthropic.com/claude-code
5. ScrapeCreators API：https://scrapecreators.com
6. Polymarket：https://polymarket.com
7. Hacker News API：https://github.com/HackerNews/API
8. Reddit API：https://www.reddit.com/dev/api/
9. GitHub API：https://docs.github.com/en/rest
10. YouTube Data API：https://developers.google.com/youtube/v3

结语

last30days-skill 是一个革命性的 AI agent 技能，它让 AI 能够跨平台研究任何主题，并根据真实用户的参与度评分内容。无论你是准备会议、对比工具、研究文化趋势还是评估投资项目，last30days-skill 都能为你提供传统搜索无法获取的真实用户观点。

通过本文的深度实战指南，你应该已经掌握了 last30days-skill 的核心原理、架构设计、安装配置、实战用法和性能优化技巧。现在，是时候让你的 AI agent 学会「跨平台研究」，并成为你的全能研究助手了！

安装命令回顾：

# Claude Code（推荐）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

# Agent Skills CLI（支持 50+ 宿主）
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

# OpenClaw
clawhub install last30days-official

第一次研究：

/last30days OpenClaw

祝你的 AI agent 研究之旅愉快！🚀