last30days：一个把 Reddit 投票、X 点赞和 Polymarket 赔率当搜索排序依据的 AI 技能

它解决的是信息差，不是搜索效率

这个项目解决的具体问题是：当你要了解一个人、一家公司或一个话题在最近 30 天的真实动态时，传统搜索引擎给的是编辑排序的结果，而真正有价值的信息往往散落在 Reddit 评论、X 帖子、YouTube 转录和 GitHub 提交里。README 里举的例子是 Peter Steinberger，一个在 AI 圈活跃的开发者，Google 能搜到他的 LinkedIn，但搜不到他最近加入 OpenAI、在 r/ClaudeCode 被 569 个 upvote 讨论。last30days 把这些平台的数据并行抓取，按互动量打分，再由一个 AI 代理综合成一份简报。它面向的是销售、产品经理、技术决策者，以及任何需要在短时间内掌握某个话题社区共识的人。作者在 README 里说，他会在销售电话前、开会前、去迪士尼前运行这个技能，这个使用场景很能说明问题：它不是给你一个搜索引擎，而是给你一个已经读完所有相关帖子并总结好的助理。

排序逻辑：用 upvote、like 和真金白银替代编辑

核心机制是信号加权。Reddit 的顶帖按 upvote 数，X 按 like 数，YouTube 搜索完整转录文本并提取最值得引用的句子，Polymarket 直接使用赔率和交易量，README 特别强调这些赔率背后是真实资金和内部信息。GitHub 对人物查询返回 PR 速度、仓库 star 数和 release notes，对话题查询返回 issues 和 discussions。每个平台的数据源被并行抓取，然后由一个 AI 代理扮演裁判，把不同平台的信号合成一个连贯的摘要。这种设计的隐含假设是：一个 Reddit 帖子有 1500 upvote 比一篇没人读的博客更有说服力，一个 TikTok 有 360 万次观看比一份新闻稿更能反映文化趋势。作者称之为社交相关性，而不是 SEO 相关性。这个排序逻辑有它的道理，但也有明显漏洞：高互动不等于高准确性，一个错误的观点如果足够有争议，照样能获得大量 upvote。文档没有说明代理如何过滤虚假信息或平衡不同立场的观点。

安装与运行：零配置起步，但部分平台要额外设置

安装方式分两条路径。Claude Code 用户用插件市场命令：/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill，然后 /plugin install last30days，README 说这种方式会自动更新。其他宿主，包括 Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 以及 50 多个支持 Agent Skills 的环境，用 npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g，-g 表示全局安装，去掉则按项目安装。运行命令是斜杠命令，例如 /last30days Peter Steinberger。零配置的说法只对部分平台成立，README 明确列出 Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 立即可用，而 X、YouTube、TikTok、arXiv、Techmeme 需要先运行一次设置向导，向导会在 30 秒内解锁这些源。另外，Digg 和 arXiv 是自动启用的，前提是 digg-pp-cli 或 arxiv-pp-cli 在 PATH 里，首次运行设置会安装它们。小红书需要显式用 --search xhs 请求，并且要求本地运行 x-mcp 浏览器插件或 xiaohongshu-mcp 服务。这些细节说明，所谓零配置只是对核心源而言，完整功能需要你自带密钥或本地服务。

源列表的广度与深度：从 Bluesky 到 StockTwits

README 列出的源超过 15 个，除了常见的 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram Reels、Hacker News、Polymarket、GitHub，还有 Digg、arXiv、Techmeme、LinkedIn、StockTwits、Threads、Pinterest、小红书、Bluesky、Perplexity。每个源有特定的信号类型，LinkedIn 的文章被加权为高信号，StockTwits 在话题是股票代码或加密货币时自动激活，Perplexity 提供受控的 Agent API 合成和 Deep Research。这个广度是项目的主要卖点，因为没有任何单一 AI 能原生访问所有这些平台，ChatGPT 有 Reddit 协议但搜不了 X，Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit，Claude 一个都没有。last30days 的做法是让你自带各平台的 API 密钥和浏览器会话，然后代理同时搜索所有平台。但广度也带来维护成本，每个源都需要单独的 API 适配和认证处理，README 提到社区在持续添加新源，比如 Truth Social，但这意味着代码库会持续膨胀，每个源的稳定性取决于上游 API 是否变动。

一个明显的局限：依赖第三方 API 和本地服务

项目的最大失败模式是它不能独立工作。X、YouTube、TikTok 需要你提供自己的 API 密钥和浏览器会话，这意味着如果你没有这些平台的付费 API 配额，或者你的浏览器会话过期，这些源就会静默失败或直接不可用。小红书甚至要求本地运行一个 MCP 服务，这排除了纯云端部署的场景。另一个局限是排序逻辑本身，互动量可以被操纵，一个精心策划的投票或刷量活动能让低质量内容排在前面。README 没有提到任何反操纵机制。此外，合成摘要的质量完全依赖代理的判断，代理可能遗漏关键的反方观点，或者把某个平台的噪音当成主流共识。文档没有说明合成过程是否可配置，比如能否调整不同源的权重，或者能否排除某个平台。这些不确定性意味着，你不能把 last30days 的输出当作事实，只能当作一个需要人工核实的起点。

替代方案：不是另一个搜索引擎，而是另一种工作流

最直接的替代方案是手动搜索各个平台，但这正是项目想消除的痛点。更现实的替代是使用专门的搜索工具，比如 Reddit 的官方搜索或第三方工具如 Pushshift（如果还能用），或者用 Google 的 site: 限定语法搜索特定域名。但这些方案都是单平台搜索，无法跨平台比较信号强度。另一个方向是使用 Perplexity 的 Deep Research，它也能合成多源信息，但 Perplexity 的源主要是网页和新闻，不深入 Reddit 评论或 X 帖子。last30days 的差异在于它把互动数据作为排序依据，而 Perplexity 仍然依赖网页内容的文本相关性。如果你只需要网页级信息，Perplexity 更简单，不需要安装任何技能，但如果你需要社区情绪和实时动态，last30days 的源覆盖更广。还有一个替代是直接用 Claude Code 的插件系统，但那是宿主层面的差异，不改变搜索逻辑。

维护与升级成本：活跃开发，但需关注版本变化

仓库最后推送是 2026 年 8 月 18 日，最近发布了 v3.21.1、v3.21.0 和 v3.20.0，说明开发活跃，迭代频繁。README 明确说 SKILL.md 是运行时技能规范的唯一事实来源，而 README 本身只追踪 v3 管道，这意味着如果你阅读的是旧版本的文档，实际行为可能已经变化。对于采用者来说，维护成本主要体现在两方面：一是每次升级可能需要重新配置密钥或本地服务，二是当你使用的宿主环境更新时，插件兼容性需要验证。许可证是 MIT，允许自由使用和修改，没有商业限制，但如果你分发修改版本，需要保留版权声明。文档没有提到升级的具体步骤或回滚机制，所以建议在升级前备份你的技能配置。考虑到项目更新频率高，如果你依赖它做日常决策，需要定期检查 release notes，确认源列表和命令行为没有破坏性变化。

编辑结论

适合需要快速掌握某个人或话题近 30 天动态的人，比如销售拜访前的客户调研、技术选型前的社区反馈收集、出行前的景点实况确认。不适合需要严谨学术引用或深度行业分析的用户，因为它的排序依据是互动热度而非事实准确性，且部分平台需要自带 API 密钥或本地服务。采用前先核实两点：一是你需要的平台是否在零配置列表里，Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 开箱即用，但 X、YouTube、TikTok 需要运行一次设置向导并配置密钥；二是确认代理运行环境是否支持 npx 或插件市场安装，Claude Code 用户走插件市场，其他 50 多个宿主走 npx skills add。最后，用它输出的简报做决策前，务必抽查原始链接，因为合成结果依赖代理的判断，而代理可能漏掉反方观点。

官方来源

1. Official README
2. Project repository
3. Release notes