一种AI代理技能，能够研究Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket及全网上的任意主题，并生成基于事实的综合摘要
last30days-skill 是一个基于Claude Code的AI代理技能，专门用于追踪和分析近30天内的网络热点与趋势。该工具能够自动搜索并整合来自Reddit、X（原Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket预测市场以及全网的最新内容，通过分析社区的点赞、分享、讨论甚至市场预测行为，生成一份带有真实引用来源的综合摘要报告。 其核心价值在于帮助用户高效获取经过验证的近期信息，避免被过时内容误导。无论是了解最新的AI工具（如Claude Code）、热门的技术讨论，还是特定领域的社会趋势，该技能都能快速梳理出社区真正关注的核心议题。项目持续更新，近期增加了对Bluesky社交网络的支持、用于对比分析的“X vs Y”模式，并能将每次的研究结果自动保存为Markdown文件，便于用户建立个人知识库。对于需要紧跟技术动态、进行市场研究或内容创作的用户而言，这是一个能显著提升信息获取效率的实用工具。
💡 应用场景
这个项目最适合需要基于近期多平台真实数据快速了解技术趋势、市场动态或做决策研究的场景。
技术选型决策
问题：开发者需要在Claude Code和Codex等AI编程工具之间做选择，但网上信息分散且时效性差，难以获得近期真实用户反馈。
方案：使用项目的Comparative模式，输入“/last30 Claude Code vs Codex”，系统会并行研究Reddit、HN、YouTube等平台近30天的讨论，生成对比分析报告，包括优缺点对比和数据驱动的建议。
示例：想了解近期开发者对Claude Code和Codex的实际使用体验，避免基于过时信息做技术决策。
追踪技术趋势
问题：AI技术更新太快，开发者难以跟上最新工具（如Seedance 2.0、paper.design prompts）的实际应用情况和社区反馈。
方案：输入具体技术名称，系统自动搜索Reddit、X、YouTube等平台近30天的热门讨论，筛选出真正被社区关注和分享的内容，生成带真实引用的综合摘要。
示例：想知道“Nano Banana Pro”技术最近一个月在技术社区的真实讨论热度、应用案例和潜在问题。
市场预测分析
问题：需要了解特定事件（如伊朗局势、体育赛事）的实时市场预测，但传统新闻缺乏量化数据支撑。
方案：利用项目的Polymarket集成功能，搜索相关主题，系统会从50+预测市场中提取实时赔率、概率数据，结合Reddit、HN等讨论生成数据驱动的分析报告。
示例：搜索“Iran War”可获得15个实时预测市场的政权更迭概率、战争爆发赔率等量化数据，而非仅依赖媒体观点。
构建个人知识库
问题：开发者经常研究各种主题，但研究成果分散在不同地方，难以系统化保存和回顾。
方案：项目每次运行都会自动将完整简报保存为Markdown文件到~/Documents/Last30Days/，按主题命名，形成可搜索的个人研究库。
示例：研究“AI代理框架”后，系统自动生成带时间戳和所有引用的.md文件，方便后续查阅和分享。
📊 项目信息
- 语言
- Python
- Stars
- ⭐ 27,552
- Forks
- 2,345
- 今日新增
- +199
- 排名
- #14
- 收录
- 总榜
- 趋势日期
- 2026年6月4日
- 最后推送
- 2026/6/1
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