你每天 Google 搜出来的热点，有一半是 SEO 买来的——5 万人决定去翻真实讨论
Google 搜"OpenClaw 怎么样"，前三条大概率是软文。Reddit 上 569 个 upvote 在吵同一件事，你翻不到。
因为 SEO 能买，upvote 买起来费劲。
这就是 last30days-skill 的逻辑——跳过编辑筛选和 SEO 排名，直接去 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket、GitHub 等十几个平台翻最近 30 天的高互动内容，按真实互动排序，整理成带出处的总结。
一行命令：/last30days 任意话题，30 秒出结果。
GitHub 上 14,000+ Star，Claude Code / Codex / Cursor / Copilot 都能装。但 Star 数不等于好用——先看它到底能干什么，再看代价。
它不是搜索引擎，是"舆情聚合器"
传统搜索给的是编辑筛选过的内容，SEO 能买排名。last30days 不搜网页索引，它去翻人正在讨论的东西——Reddit 的 upvote、X 的 like、HN 的 point、Polymarket 的真金白银赔率。
这些信号买起来费劲，可信度更高。
五个典型场景：
搜人比 LinkedIn 准：/last30days Peter Steinberger——30 秒返回这人最近一个月在干什么，23 个 PR、85% 合并率、Reddit 上 569 upvote 在争论他是英雄还是"讨人嫌"。这些信息分散在 X、Reddit、YouTube、GitHub 里，Google 搜不全。
工具对比不用翻旧博客：/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip——GitHub star 数实时拉取，不是三年前的博客文章，引擎自动解析创始人、仓库、社区，两边放一起比。
事件：人在吵什么：/last30days Kanye West——Reddit 23 个帖子、17 个 YouTube 视频、86K upvote。Polymarket 上"Will Kanye tweet again?" 86% Yes。不是通稿，全是真实讨论。
招聘信号：/last30days Listen Labs --hiring-signals——从招聘页看出这公司往哪使劲，招安全工程师、招客户成功、招基础设施，每个岗位都在透露下一步。
旅行攻略：/last30days Universal Epic Universe——Mine-Cart Madness 平均排队 148 分钟，本地人在 Reddit 上骂，比官方通告真实。
十几个数据源：四个零配置，其余要带 Key
| 平台 | 能告诉你什么 | 配置 |
|---|---|---|
| 真实观点，top 评论带 upvote | 零配置 | |
| Hacker News | 开发者共识，技术争论 | 零配置 |
| Polymarket | 真金白银押出来的赔率 | 零配置 |
| GitHub | PR 速度、repo、release note | 零配置 |
| X / Twitter | 热评、专家串、突发反应 | 浏览器登录或 API Key |
| YouTube | 完整转录，45 分钟深度内容 | yt-dlp |
| TikTok / Instagram / Threads | 创作者视角 | ScrapeCreators Key |
| Perplexity | Sonar 合成、Deep Research | Perplexity 或 OpenRouter Key |
| Web | 编辑报道、博客 | Brave Search Key |
Reddit、HN、Polymarket、GitHub 这四个零配置直接用。X 需要浏览器登录或 XQUIK_API_KEY，YouTube 需要 brew install yt-dlp，TikTok/Instagram/Threads 要 ScrapeCreators 的 API Key（1 万次免费调用）。
装完就能跑的只有四个源——但恰恰是信息密度最高的四个。
Agent Skill 生态：last30days 不是唯一选择
last30days-skill 是 Agent Skill 生态的一个缩影。2026 年 GitHub Trending 上，Agent Skills 项目扎堆上榜——从"模型能不能回答"到"工作方法能不能安装、复用、验证"。
| 维度 | last30days-skill | GitHub Trending Monitor | Context7 | Superpowers |
|---|---|---|---|---|
| 定位 | 舆情聚合 | 仓库趋势监控 | 实时文档检索 | 工程流程规范 |
| 数据源 | Reddit/X/YouTube/HN/Polymarket/GitHub | GitHub Trending 页面 | npm/PyPI 文档 | 无（流程层） |
| 零配置源 | 4 个 | 0（需爬虫） | 0（需 API） | 全部零配置 |
| 适用场景 | 热点追踪/舆情/竞品分析 | 技术趋势发现 | 编码时查最新 API | 代码质量/流程 |
| Star | ~14K | ~2K | ~8K | ~50K |
last30days 的差异化：跨平台聚合+按互动排序。GitHub Trending Monitor 只看 GitHub，Context7 只看文档，Superpowers 只管流程。last30days 是唯一一个把 Reddit+X+YouTube+HN+Polymarket+GitHub 串起来的。
代价清醒
1. 它是 Skill，不是独立工具
last30days 必须装在 Claude Code / Codex / Cursor / Copilot 这些 Agent 工具里才能用。没有独立 CLI，没有 Web 界面。如果你不用这些 Agent 工具，它对你没用。
2. Reddit 批评：Skills 生态鱼龙混杂
Reddit r/AI_Agents 上有人吐槽："Half of GitHub trending AI repos are skills packs but the quality varies wildly"——karpathy-skills 就 1 个 markdown 文件、4 条规则，70K star。Star 数不等于质量，last30days 的 14K Star 需要实际验证。
3. 数据源依赖第三方 API
X 的数据需要浏览器登录或付费 API，YouTube 需要 yt-dlp，TikTok/Instagram 需要 ScrapeCreators。平台随时可能收紧 API 访问——X 已经多次限制第三方数据获取，ScrapeCreators 的 1 万次免费额度用完就要付费。
4. 30 天窗口是硬限
只看最近 30 天的内容。如果你要研究一个持续了半年的话题，早期讨论会丢失。这不是历史研究工具，是实时舆情快照。
5. Agent 执行成本
每次 /last30days 调用，Agent 要去十几个平台抓数据、解析、排序、总结。这消耗的是你的 Agent token 额度——Claude Code 按 token 计费，一次完整查询可能消耗数万 token。频繁使用，成本不低。
6. 结果质量取决于 Agent 的总结能力
数据源是真实的，但总结是 Agent 做的。Agent 可能遗漏关键信息、过度简化复杂讨论、或把讽刺当事实。重要决策前，必须回查原始出处。
怎么选
- 日常热点追踪、舆情监控 → last30days-skill（跨平台聚合+互动排序，四个零配置源够用）
- 只看 GitHub 技术趋势 → GitHub Trending Monitor（更轻量，专注仓库）
- 编码时查最新 API 文档 → Context7（实时文档检索，不碰舆情）
- 不需要 Agent 工具、只想快速搜 → 直接用 Reddit/HN 搜索，不装 Skill
一句话：last30days-skill 是目前最好的 Agent 舆情聚合工具——但它的价值上限取决于你用的 Agent 工具质量和你的 token 预算。装之前先确认：你真的需要跨平台聚合，还是 Reddit 搜索就够了？
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