夜雨聆风一个命令搞定全网调研
你有没有过这种体验：明天要见一个重要客户，想快速了解他最近在做什么，结果 Google 搜出来的全是几年前的 LinkedIn 页面。
或者想了解某个技术工具到底好不好用，搜到的全是 SEO 优化过的营销软文，读完了还是一头雾水。
/last30days就是来解决这个问题的。它是 GitHub 上一个 3.2 万星的开源项目，由开发者 Matt Van Horn 创建。
你只需要输入一个命令，它就会同时搜索 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 等 12 个平台。
把最近 30 天的相关内容全部拉回来，按社区真实互动数据打分排序，最后合成一份简洁的研究报告。
个人觉得，这个工具的核心价值在于：它搜的是"真实人群在讨论什么"。
一个 Reddit 帖子有 1500 个赞，比一篇没人看的博客文章有说服力得多。
搜索引擎的盲区在哪
Google 的搜索结果基本由 SEO 和编辑偏好决定。你搜"最好的 AI 编程工具"，排在前面的往往是做了关键词优化的文章。
Reddit 上的深度讨论，Google 基本搜不到。X 上的实时热点，Google 也没法覆盖。
YouTube 视频里的 45 分钟长谈，Google 只能看到标题。更别提 TikTok 上 360 万播放的视频了。
还有 Polymarket 上用真金白银押注的预测市场——这种数据传统搜索引擎根本碰不到。
这就是所谓的"围墙花园"问题。每个平台都有自己的 API、认证体系和数据壁垒。
ChatGPT 跟 Reddit 有合作但搜不了 X。Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。Claude 原生一个都没有。
/last30days 的思路是：你带上自己的 API key 和浏览器会话，AI agent 就能同时搜索所有平台，把结果放在一起打分对比。
把十几个互不相通的平台桥接起来，我觉得这个思路挺巧妙的。
12个数据源各自管什么
先说免费开箱即用的：Reddit的帖子评论和点赞数，走公开 JSON 接口，完全免费。
Hacker News抓的是开发者共识，那些几百个赞几百条评论的技术讨论。Polymarket抓的是真金白银押注的预测概率。GitHub抓的是 PR 速度和星标数据。
这几个装完就能用，零配置，不需要任何 API key。
需要简单配置的有：X/Twitter的热门推文和专家观点、YouTube的完整视频字幕搜索。
还有TikTok的创作者内容和Instagram Reels的口播文字转录。运行一次后有个设置向导，大概 30 秒搞定。
另外还有Bluesky（去中心化社交）、Pinterest（视觉发现）、Perplexity（带引用的网页搜索）。
还有Digg从约 1000 个高信号 AI 账号中提取故事集群。社区还在持续贡献新数据源，据说小红书也在引擎里了。
我的理解是，每个数据源代表一种不同的"信号"。Reddit 是未过滤的真实观点，X 是第一时间的热议。
YouTube 是深度解析，Polymarket 是用钱投票的概率判断。把这些信号综合起来，比单一来源要立体得多。
按真实互动打分的机制
这个工具的评分逻辑很有意思。它不按传统搜索引擎的相关性排序，而是按"社交相关性"排序。
核心指标就是真实用户的参与度。一个有 1500 个赞的 Reddit 帖子权重很高。
一个 360 万播放的 TikTok 视频代表文化趋势。Polymarket 上有 6.6 万美元交易量支撑的概率判断，比任何专家预测都难反驳。
最后还有一个 AI judge 做综合判断，把所有平台的信号汇总成一份摘要。
这份摘要按重要性排序后给出结论性内容，帮你快速抓住重点。
打个比方，传统搜索像是去图书馆查目录卡，这个工具更像是同时派十几个人去不同集市打听消息，最后汇总给你。
几个实际使用场景
文档里给了几个很直观的例子。比如你要见一个人，输入/last30days Peter Steinberger。
它会告诉你：这个人最近加入了 OpenAI 的 Codex 团队，在 GitHub 上合并了 23 个 PR，合并率 85%。
正在做一个叫 LobsterOS 的跨设备 agent 控制项目。Reddit 上 r/ClaudeCode 板块有 569 个赞在讨论他。
这些信息你从 Google 和 LinkedIn 根本搜不到。
再比如你想对比几个 AI 工具，输入/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip。
它会从 GitHub 实时拉取星标数据，列出架构对比表，附上社区里的真实评价。
有个用户说"OpenClaw 是小火龙，Hermes 是喷火龙"，这种生动的类比只有社区里才有。
甚至出去旅游之前，可以搜/last30days Universal Epic Universe，它会告诉你哪个项目排队 148 分钟，哪个在维护。
安装使用很简单
安装非常简单。如果你用Claude Code，在插件市场搜mvanhorn/last30days-skill，一键安装就行。
如果你用 Codex CLI、Cursor、Copilot、Gemini CLI，运行npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g即可。
加-g是全局安装，不加就是当前项目级别。支持 50 多种 Agent Skills 宿主平台。
完全零配置。Reddit、HN、Polymarket、GitHub 这几个源装完直接能用。
第一次运行时会弹出一个设置向导，帮你配置 X、YouTube、TikTok 等需要认证的源，30 秒搞定。
v3 版本新增了可分享的 HTML 报告功能。命令里加--emit=html参数，就会生成一个自包含的深色主题 HTML 文件。
可以直接丢进 Slack、邮件或 Notion 里分享。没有 JavaScript，离线也能打开。
隐私方面也让人放心：没有追踪，没有分析，所有研究数据都留在你本地机器上。
我的看法
讲真，我在 AI 领域做内容，最大的痛点就是信息源太分散了。
每天 Reddit 上有新讨论，X 上有人放料，YouTube 上有深度分析，要一个个去看根本看不过来。
/last30days 把这些信息源用一个 agent 打通了，而且用社区真实互动数据做排序——这个思路我觉得是对的。
信息的价值不在于它存不存在，而在于有多少人觉得它重要。
当然，这个工具也不是万能的。它依赖各个平台的 API 和你的认证状态，有些源如果 cookie 过期了就需要重新配置。
而且它搜索的是最近 30 天的窗口，对于需要历史深度分析的场景不太适用。
但作为一个"快速了解某个话题最近在发生什么"的工具，我觉得它目前是我见过最好的方案之一。
尤其适合内容创作者、产品经理、投资人，以及任何需要在短时间内快速做背景调研的人。
原文链接：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
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