给AI编程工具装个技能,搜索效率提升4倍是怎么做到的

给AI编程工具装个技能，搜索效率提升4倍是怎么做到的

这个项目最近在 GitHub 上冲到了日榜第一，目前攒了 44k ⭐，发布也就是最近几个月的事。做的事情说起来不复杂：给 AI 编程工具（Claude Code、Cursor、Copilot 这些）装一个技能插件，一条命令同时搜 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket、GitHub 等十几个平台，按真实互动量排序，出一份综合简报。

为什么需要这个

Google 搜出来的是编辑推荐、SEO 优化的。而 Reddit 的 1500 个赞、TikTok 的 360 万播放、Polymarket 上 66K 美元押注的赔率——这些是真实人群用注意力和钱投票的结果。这个工具搜的就是这些。作者说做这个是因为 AI 领域变化太快，社区里的人永远比官方文档先知道答案，他需要一个方法跟上。

装起来有多麻烦

Claude Code 用户两条命令搞定：

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

其他工具（Cursor、Copilot、Gemini CLI 等）用这个：

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

装完之后，Reddit、HN、Polymarket、GitHub 四个来源零配置直接可用。X、YouTube、TikTok 需要你自己的 API Key 或浏览器 Session，跑一次有向导引导配置，据说 30 秒内搞定。没有对应 Key 的平台自动跳过，不会报错卡住。

命令长什么样

用法就是一条命令加关键词。比如明天要见一个人，直接：

/last30days Peter Steinberger

它会搜这个人最近的 X 帖子、Reddit 讨论、YouTube 视频、GitHub 提交记录，汇成一份当月动态摘要。文档里的例子：加入了 OpenAI Codex 团队、在反对 Anthropic 对第三方 Agent 的封禁、GitHub 上 23 个 PR 以 85% 的合并率在合并、r/ClaudeCode 有 569 个赞的帖子在讨论他——都散落在不同平台，Google 上搜不到。

还支持对比模式 /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip，或者加 --hiring-signals 看招聘信号，--emit=html 输出能丢进 Slack 或 Notion 的独立 HTML 文件。

v3 改了什么

v3 最值得说的是搜索方式变了。旧版是关键词搜索，输入「Paperclip」就搜「paperclip」这个词。新版会先做一步预研究：识别出「Paperclip」对应的是 @dotta 这个账号、对应哪些 subreddit，然后带正确的实体去搜。这让它能找到旧版根本找不到的内容。

跨平台的同一事件合并成一个条目，不再三个平台分三条显示。对比两个工具原来要跑三次、十二分钟以上，现在一次并行完成，大约三分钟。

技术上怎么跑的

Reddit 搜索用 OpenAI 的 web_search 工具限定域名为 reddit.com，搜到结果后去 Reddit 的公开 JSON API 拉真实的赞数、评论数、热门楼层——这步不需要 Reddit API Key。X 搜索优先用浏览器 Session 认证的免费后端，其次是 xAI 的付费 API，都没有就跳过 X。所有来源并行跑，用 Python 的 ThreadPoolExecutor。

门槛和值不值得试

门槛主要在 API Key 上。Reddit、HN 开箱即用，X、YouTube 需要你自己有对应账号或开发者权限，Polymarket 也一样。如果你平时就在用 Claude Code 或 Cursor，装这个插件本身没有额外成本，只是搜索质量取决于配了多少来源。

这个工具适合信息密集行业里需要快速了解一个人、一个产品、一个事件近况的人，尤其是在 AI、科技圈，这类信息变化快且大量沉淀在社交平台而不是正式文档里。如果信息需求主要靠搜官网和新闻，用处没那么大。

如果觉得这个方向有意思，去 GitHub 点个 ⭐ 支持一下。你平时有没有「临时抱佛脚搜一个人或一件事」的场景？欢迎留言聊聊。

# GitHub 项目地址
https://github.com/mvanhorn/last30days-skill

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