/last30days：由真实用户投票与真实金钱驱动的 AI 多平台搜索引擎
📌 核心观点
"Google 聚合的是编辑，/last30days 搜索的是人。"
/last30days是一个 AI 智能体驱动的搜索技能（Skill），它并行抓取 Reddit、X（Twitter）、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket 等十余个平台，用真实点赞数、互动量、真实金钱下注的预测市场对内容进行评分，最终由 AI 综合生成一份"过去 30 天真相简报"。
它的核心主张：社交相关性（Social Relevancy），而非 SEO 相关性。
🧠 关键信息
1. 为什么要做这个工具？
- 作者最初只是为了跟上 AI 领域的快速变化——Reddit 和 X 上的极客永远比正式资料早几个月。
- 逐渐演变成：销售拜访前调研竞品、会议前了解对方动态、出行前掌握真实口碑、快速学习某个领域的全能情报工具。
- 核心痛点：Google 搜不到 Reddit 评论和 X 帖子；ChatGPT 有 Reddit 但无 X/TikTok；Gemini 有 YouTube 但没 Reddit；Claude 原生都没有。每个平台都是"围墙花园"，而
/last30days用 AI 智能体将它们全部打通。
2. 支持的数据源及其信号价值
| 平台 | 核心价值 |
|---|---|
| 真实民意，真实点赞，无需 API Key | |
| X / Twitter | 最快反应，专家线程，热门争论 |
| YouTube | 完整视频文字稿，提炼5句关键话 |
| TikTok | 百万级创作者视角，主流媒体看不到的文化信号 |
| Hacker News | 开发者共识，技术社区真实争论 |
| Polymarket | 真钱下注的预测市场概率，比专家意见更难反驳 |
| GitHub | PR 速度、Stars、发布日志，人物/话题维度双搜索 |
| arXiv | 研究论文，无需 Key，自动安装 CLI |
| Techmeme | 科技新闻编辑层，按时间窗口过滤 |
| Digg | AI 1000 高信号 X 账号聚合，无需 X 授权 |
| 职业信号，文章权重更高 | |
| StockTwits | 当话题是股票/加密货币时自动激活 |
| Perplexity | 深度研究 + 搜索 API |
| Web | 博客、媒体报道（众多信号之一） |
💡评分逻辑：1500 upvotes 的 Reddit 帖 > 无人读的博文；66K 美元交易量的 Polymarket 赔率 > 评论员猜测。
3. 实际使用场景示例
/last30days Peter Steinberger→ 加入了 OpenAI Codex 团队、正在对抗 Anthropic 对第三方智能体的封禁、GitHub 合并了 23 个 PR（85% 合并率）、正在开发跨设备智能体控制系统 "LobsterOS"。r/ClaudeCode 569 upvotes 热议。这些全部不在 Google 上。
/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip→ 实时从 GitHub API 拉取 Stars，生成架构/内存/安全/适用场景对比表。
/last30days Universal Epic Universe→ 新扩建施工中、烟火秀已确认但未官宣、矿车过山车平均等待 148 分钟、Stardust Racers 维修至 4 月 5 日。
/last30days Listen Labs --hiring-signals→ 招聘信号分析：正在向企业安全、客户成功、基础设施方向扩张。
4. 安装方式
Claude Code（推荐，自动更新）：
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill /plugin install last30daysCodex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ 主机：
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g # -g 全局安装，跨项目可用；去掉 -g 则仅当前项目- 零配置：Reddit、HN、Polymarket、GitHub 开箱即用。
- 首次运行向导：30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv、Techmeme 等高级源。
5. v3.11.1 重要更新（2026 年 7 月）
| 更新项 | 内容摘要 |
|---|---|
| OpenAI Codex 一等公民 | 原生插件，输出格式适配渲染器，避免"URL 汤" |
| arXiv / Techmeme / Digg 免费接入 | 首次运行自动安装 CLI，零 Key |
| Reddit 免费路径重建 | RSS + Shreddit 爬取，真实 upvote 数，含顶部评论 |
| 评论层默认开启 | Instagram/YouTube/Reddit 最佳评论权重计入 Best Takes |
/doctor命令 | 一键诊断所有数据源状态，精确指出缺失 Key/Cookie/CLI |
| X 搜索重建 | FROM（本人发帖）+ ABOUT（他人讨论）双通道，自动故障切换 |
| StockTwits 自动激活 | 话题为股票/加密货币时自动启用 |
| Perplexity 异步深度研究 | 新增 Direct API 模式 + Deep Research |
社区贡献：175 个合并 PR，其中 122 个来自 52 名社区贡献者，横跨 15 个版本。
💻 代码/示例
# 人物调研（会议前必做） /last30days Elon Musk # 招聘信号分析 /last30days OpenAI --hiring-signals # 工具对比（实时 GitHub Stars） /last30days Cursor vs Windsurf vs Zed # 旅行前口碑调研 /last30days 东京迪士尼 2025 # 诊断数据源健康状态 /last30days --doctor💡 个人启发
"自带 Key"模式是真正的护城河：没有一家公司能同时拿到所有平台的数据授权，但用户可以"聚合自己的授权"。这种 BYOK（Bring Your Own Keys）+ AI 智能体的组合，创造了任何单一 AI 都无法复制的信息密度。
社会投票比算法排名更可信：真实金钱（Polymarket）、真实点赞（Reddit/X）比 SEO 排名更难造假。这种"人民评分制"搜索引擎的思路，值得在任何信息聚合产品中借鉴。
工具即工作流：这个项目的本质是把"信息收集→多源评分→AI 综合"这条工作流标准化成一个命令。任何重复性调研任务，都可以用这种思路设计成一个 Skill/命令。
🔭 延伸思考
数据源的可信度如何量化？平台参与度（upvotes、likes）能反映"关注度"，但能代表"事实准确性"吗？极端情绪内容往往获得更多互动，
/last30days的评分机制如何对抗"流量噪声"与"情绪泡沫"？隐私与授权的边界在哪里？当用户输入一个真实人名（如"Peter Steinberger"），AI 会聚合其公开的推文、PR 记录、播客发言……这种"人肉搜索即服务"的能力，在 GDPR 等隐私法规框架下，合规边界如何划定？
这种范式能否复制到垂直领域？医疗（聚合患者论坛+临床论文+医生推文）、法律（聚合判例讨论+法律博客+Twitter 律师辩论）……专业领域的"人民评分搜索引擎"是否有更大的价值，还是信噪比会更低？