last30days
AI 驱动的搜索引擎，搜索的是人，而非编辑。聚合 Reddit、X、YouTube 等平台，按真实互动评分，合成一份有依据的简报。
证据显示有预检命令(--preflight)和doctor命令，提供配置来源和健康检查，但未明确最小权限原则；安装时需用户确认(如--trust跳过)，但默认行为未明确；数据流透明性较好，有配置说明和预检；敏感数据处理涉及浏览器cookies和API密钥，但未详细说明存储和加密；依赖安全有OSV扫描和依赖审查，但未提供漏洞缓解细节；外部影响包括网络请求和文件写入，但未明确限制；回滚机制未明确；来源归属有引用和来源列表，但未验证真实性。
自一致性较好，README和SKILL.md描述一致，但未提供完整代码审查；依赖可用性未明确，但提供了多种安装方式；失败消息有doctor命令和错误处理，但未提供具体示例。
受众和场景广泛，覆盖多种用户和用例；能力边界有说明，但未明确限制；触发精度有命令示例，但未详细说明；环境适配支持多种宿主和平台，但未提供详细配置。
信息架构清晰，有README、SKILL.md、CONFIGURATION.md等；安装说明详细，覆盖多种环境；命名稳定，版本号明确；示例和FAQ有示例，但无FAQ；已知限制未明确；许可证为MIT；版本变更日志有CHANGELOG和towncrier；维护责任有社区贡献和发布流程。
输出可用性有HTML和JSON格式，但未提供示例；边际价值高，提供多源搜索和综合；成本效益未明确，但提供免费来源和可选API。
声明可追溯，有来源和引用；跨源验证有多源交叉；事实和推断分离有意图识别和来源标注，但未明确区分。
- 未明确最小权限原则，可能请求过多权限。
- 敏感数据处理细节不足，需关注cookies和API密钥的存储安全。
- 依赖安全虽有扫描，但未提供漏洞缓解措施。
- 外部影响未明确限制，可能产生意外网络请求或文件写入。
- 回滚机制未说明，更新失败时可能无法恢复。
- 来源归属未验证，可能存在虚假引用。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
last30days 是一个 AI 代理驱动的搜索引擎技能，可并行搜索多个社交平台和网络，按真实用户互动（如 Reddit 赞同、X 点赞、Polymarket 赔率）对结果进行评分，并由 AI 代理评判员综合成一份简报。该仓库包含技能规范（skills/last30days/SKILL.md）、Python 引擎（skills/last30days/scripts/last30days.py）、安装脚本和配置文档。通过 Claude Code 插件市场、Agent Skills CLI（支持 50 多种宿主）或手动 symlink 安装。Reddit、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 无需配置即可使用；X、YouTube、TikTok 等可通过提供 API 密钥或浏览器 cookie 启用。它以 MIT 许可证开源，拥有 2700+ 测试，主要用 Python 3.12+ 构建，并依赖 yt-dlp 和 Node.js。
它接受一个主题（如人名、公司、产品或话题），通过预研究大脑解析相关的 X 账号、GitHub 仓库、subreddit 和 hashtag。然后并行查询多来源：Reddit（通过 RSS 和 shreddit 抓取）、Hacker News（通过 API）、Polymarket（通过 API）、GitHub（通过 API）、X（通过浏览器 cookie 或 API，经内置 Node.js Bird 客户端）、YouTube（通过 yt-dlp 获取转录）、TikTok 和 Instagram（通过 ScrapeCreators）、arXiv、Techmeme、Digg（通过 CLI）、Perplexity（通过 API）以及网络搜索（通过 Brave API）。结果按参与度、相关性和新鲜度评分。跨来源的相同故事被合并为聚类，并由 AI 评判员综合成一份简报，包含引用来源、最佳评论和最佳观点评分。可通过 CLI 命令直接使用，如 python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json。
- 销售人员在会议前研究潜在客户，快速了解其近期动态和社区讨论。
- 求职者通过 /last30days 检查公司的招聘信号，了解其业务重心。
- 内容创作者寻找即将爆发的趋势话题，使用发现模式。
- 旅行者在出行前了解主题公园的排队时间、关闭设施和社区评价。
- 开发者比较工具（如 OpenClaw vs Hermes），获取实时 GitHub star 数据。
- 分析师跟踪地缘政治或市场事件，结合 Polymarket 赔率。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 跨多个平台进行深度搜索，包括 Reddit 评论、YouTube 转录和 TikTok 参与度，这些是主要搜索引擎不可用的。
- 基于真实用户互动的信号（赞同、点赞、预测市场赔率）进行评分，而非 SEO。
- 免费和开源，Reddit、HN、Polymarket 和 GitHub 无需配置。
- 支持多种安装路径，包括 Claude Code 插件市场、Agent Skills CLI 和手动 symlink。
- X、TikTok、Instagram 和 YouTube 评论等来源需要 API 密钥或浏览器 cookie，这需要设置和潜在的持续成本。
- Windows 上 Claude Desktop 的支持被延迟，需要 Python 3.12+ 在 PATH 中。
- 安装方法之间没有去重；同时使用插件市场安装和 npx skills 安装会导致重复条目。
- 引擎依赖多个外部工具（yt-dlp、Node.js、ScrapeCreators），可能带来维护负担。
如何安装或部署这个 Agent？
Claude Code: /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill 然后 /plugin install last30days。对于 Codex、Cursor 等：npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g。也可下载 last30days.skill 上传到 claude.ai，或使用 .mcpb 包用于 Claude Desktop。需要 Python 3.12+，X、YouTube 等来源需要 API 密钥或浏览器 cookie。
如何使用这个 Agent？
在支持的主机中运行 /last30days <topic>，例如 /last30days Peter Steinberger。首次运行会启动设置向导，解锁额外来源。对于直接引擎使用：python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json。使用 --discover 进行话题发现，使用 --store 用于趋势监控，使用 --output 指定输出文件，并使用 --preflight 检查计划操作。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
该 README 提到 Google 和 ChatGPT 作为替代品，指出它们无法访问 Reddit 评论、X 帖子或 TikTok 内容，这是 last30days 的优势。
常见问题
使用 last30days 的成本是多少？
我的数据是私有的吗？
如果某个来源不可用会发生什么？
--diagnose 命令会探查认证问题，--preflight 在运行前检查配置。