last30days

概述

last30days 是一个给 AI agent 用的 skill（非框架），把 Reddit、X、YouTube、TikTok、HN 这些一起并行搜一遍，按真人真实互动量打分，再让 agent 综合成一份简报。它读的是真人在网上讨论、点赞的那部分，不是搜索引擎里那些 SEO 软文。

• 项目地址：github.com/mvanhorn/last30days-skill
• 星标：4.6 万（截至 2026-07-11 源文）
• 公众号：烹小鲜也（43 篇原创）

核心能力

预研脑子（v3 新增）

老版本拿关键词到处搜，新版 v3 先把主题搞懂再开搜。输入”OpenClaw”，它解析出该找作者 @steipete、去 r/ClaudeCode 子版块、去对的那几个 YouTube 频道和 TikTok 标签，然后才发第一个请求。内部有一张人、公司、创始人、GitHub 账号互相指向的网，输入一个名字能反查到他的公司、产品和代码仓库——这是它能挖到别人挖不到的东西的关键。

真人互动打分

• Reddit 赞、X 点赞、YouTube 播放、TikTok 互动 = 人在用注意力投票
• 1500 赞的帖子分量比没人看的博客重
• 第二个评委只评”哪条够妙、够好笑、够容易传”，每份简报末尾有精选一栏
• 同一件事在多平台冒头会合并成一条，不重复

免费档

• Reddit 带评论、HN、GitHub：零配置
• X：浏览器登录
• YouTube：装 yt-dlp
• TikTok/Instagram：走 ScrapeCreators（100 次免费后按量付费）
• 联网搜索：Brave（每月 2000 次免费）
• 合成：用 agent 自己的模型

国内局限

它告诉的是英文世界最近在聊什么，不是国内平台热议什么。小红书、B 站已在引擎里，但需本地架桥接服务，离即插即用还早。定位为了解英文科技圈风向的研究助手。

工程化

有版本号、写死的输出规矩、回归测试和质量评测。一版关键指令藏在文件第 1000+ 行，团队三次让模型自查，确认文件太长模型读不到，挪到前面——连这种翻车原因都写进更新记录。

适用场景

靠 Reddit、X 追 AI/科技动向的人；开会前查人、热点刚爆时摸底。免费档够日常用。

相关页面

• AI-Agent — Agent 定义
• AI-Tools — 工具生态
• Skill-Engineering — Skill 工程化方法论
• AI-Agent-Development
• 源：AI Agent 开源工具生态