mvanhorn/last30days-skill

⭐ 25,261  ·  #15  ·  Python

AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary

Python ai-prompts ai-skill bluesky Skill

项目分析

🎯 定位	Agent 能力增强
💡 核心价值	为 AI 编码 Agent 提供标准化的 Skills 和 Prompt 模板，覆盖特定场景（代码审查、调试、架构设计等），让 Agent 在这些场景下输出质量更高
👥 适合谁	使用 Claude Code/Cursor/Codex 等 Agent 工具的开发者，想提升 Agent 在特定任务上的表现

为什么值得关注

25,261 Stars，社区活跃度不错，说明解决了真实痛点。使用 Python 开发。

AI 深度分析报告

一句话总结

多源信息聚合的AI研究助手。

核心功能

该项目并非一个独立的应用程序，而是一个专为AI Agent（特别是Claude Code）设计的“技能”（Skill）。其核心价值在于将AI的推理能力与实时、多源的网络数据相结合，生成有依据的摘要。

1. 多源数据检索：能够同时从Reddit、X (Twitter)、YouTube、Hacker News、Polymarket以及通用网页搜索中获取信息。这种跨平台的数据采集能力，使其能够覆盖社交媒体讨论、新闻、视频、预测市场等多种信源类型。
2. 时间范围聚焦：项目名“last30days”直接点明了其核心特性——专注于近30天内的最新信息。这对于追踪趋势、热点事件和时效性强的调研任务至关重要。
3. 自动摘要与合成：作为AI Agent的Skill，它的核心任务是接收用户的调研主题，自动执行搜索，然后将来自不同来源的碎片化信息进行整合、去重和提炼，最终生成一份结构化的、基于事实的摘要报告。
4. AI Agent原生集成：设计为Claude Code的扩展，意味着它能无缝融入开发者基于终端的AI工作流。用户无需切换工具，即可在编码或分析过程中直接发起深度研究任务。

技术架构

• 核心语言：Python，充分利用其丰富的网络请求和数据解析库。
• 依赖生态：项目高度依赖外部API（如Reddit、X、YouTube、Google Search等）来获取数据，其架构本质是一个“API编排器”。
• 代码结构亮点：
  • 模块化设计：代码通过不同的模块（如reddit_retriever.py, twitter_retriever.py）封装对不同平台的检索逻辑，保持了代码的清晰和可扩展性。
  • 配置驱动：通过环境变量或配置文件管理各平台的API密钥，符合安全最佳实践。
  • 面向Agent的接口：提供简洁的函数或类接口，方便Claude Code或其他AI Agent框架调用，体现了“Skill”的设计初衷。

快速上手指南

1. 环境准备：确保已安装Python 3.8+和pip。
2. 克隆项目：

   git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git
   cd last30days-skill

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 配置API密钥：复制.env.example为.env，并填入你需要的各平台API密钥（至少需要一个搜索源）。
5. 作为Claude Code Skill运行：按照项目README中的指示，将其添加为Claude Code的Skill。之后，你可以在Claude Code中直接使用类似“/research [你的主题]”的命令来运行研究。

优劣势与适用场景

优势：

• 信息广度与时效性：这是其最大亮点。能一次性覆盖多个主流信息源，并聚焦于近期内容，远超单一搜索引擎的效果。
• 降低研究成本：自动化了人工浏览、收集和整理信息的过程，极大提升了调研效率。
• AI Agent原生体验：对于使用Claude Code的开发者，这是一个无缝的、强大的工作流增强工具。

劣势：

• API依赖与成本：项目本身的价值高度依赖于各平台API的可用性、速率限制和费用。用户需要自行申请和管理多个API密钥。
• 信息质量依赖源：摘要的质量受限于原始数据源的准确性和偏见。对社交媒体信息的依赖可能引入噪音。
• Claude Code生态锁定：目前设计为Claude Code的Skill，对于不使用该工具的开发者，集成门槛较高。

适用场景：

• 开发者/技术团队：特别是使用Claude Code进行开发的团队，用于快速了解新技术、库或框架的近期社区反馈和趋势。
• 市场/产品研究人员：需要快速追踪某个话题在社交媒体、新闻和视频平台上的热度与讨论风向。
• 信息聚合类应用构建者：可以作为其数据采集和初步处理的一个核心组件。

社区与热度

• Star与Fork：截至分析日期，该项目拥有25,261 Stars，这是一个非常亮眼的数据，表明其在开发者社区中获得了极高的关注和认可。Fork数也反映了社区有二次开发和定制的需求。
• 近期更新：项目在2026年5月9日仍有更新，说明作者仍在积极维护，并可能根据API变化或用户反馈进行迭代。
• 热度分析：高Star数与其精准切中了“AI Agent + 实时信息”这一热门需求点密切相关。它不是一个通用的工具，而是提供了一个非常具体且强大的AI能力扩展，这种“小而美”的工具往往能获得社区的迅速响应和高口碑。

技术信息

• 💻 语言: Python
• 📂 Topics: ai-prompts, ai-skill, bluesky, claude, claude-code
• 🕐 更新: 2026-01-03
• 🔗 访问 GitHub 仓库

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数据更新于 2026-01-30 · Stars 数以 GitHub 实际数据为准