1. 项目概述一个由AI代理驱动的跨平台实时信息聚合引擎如果你和我一样每天需要花大量时间在Reddit、X原Twitter、Hacker News、YouTube、GitHub这些平台上手动搜索、对比信息只为搞清楚过去一个月里某个技术、某个人或某个事件到底发生了什么那你一定明白这种“信息缝合”工作的痛苦。每个平台都是一个信息孤岛有自己的API、自己的认证、自己的数据格式。你需要在十几个标签页之间来回切换试图拼凑出一个完整的图景结果往往是信息过载、视角单一还错过了那些真正被社区热议但未被主流媒体收录的“隐藏信号”。/last30days这个项目就是为了解决这个痛点而生的。它本质上是一个AI代理驱动的“跨平台搜索引擎”但它搜索的不是网页而是过去30天内人们在各大社交平台、开发者社区、视频平台和预测市场上留下的真实足迹。它的核心逻辑不是靠编辑推荐或SEO排名而是靠“群众投票”——用点赞数、转发量、评论热度、预测市场的真实资金押注来衡量一条信息的真实影响力。你可以把它理解为你个人专属的“社会感知雷达”输入一个名字、一个产品、一个事件它就能在几分钟内给你一份综合了Reddit的尖锐评论、X上的专家观点、YouTube深度访谈的精华、GitHub上的代码提交动态甚至Polymarket上基于真金白银的预测概率的综合性简报。这个项目最初是开发者为了在AI领域快速跟进社区动态而构建的因为官方文档和训练数据总是滞后于社区实践。但后来它的应用场景远远超出了技术圈。无论是准备一场重要的商务会议、了解一个竞争对手的最新动向、规划一次旅行还是快速学习一个新概念/last30days都能让你在对话开始前就掌握对方过去30天在公开场合的所有“数字痕迹”。这不再是基于陈旧LinkedIn资料或公司新闻稿的了解而是基于当事人最近的推文、参与的播客、合并的代码和社区对其的真实评价。在信息即权力的时代这无疑是一种降维打击。2. 核心设计哲学从“关键词匹配”到“实体理解”的范式转变2.1 为何传统搜索在社交时代失效在深入拆解/last30days之前我们需要先理解它要解决的根本问题。传统的搜索引擎如Google和当下的主流AI助手如ChatGPT、Claude、Gemini在获取实时、跨平台的社交信息时存在几个结构性缺陷平台壁垒每个社交平台都是围墙花园。Google搜索抓取不到Reddit的深度讨论和X的实时快讯ChatGPT虽然与Reddit有数据合作但无法触及X和TikTokGemini能看YouTube但对Reddit无能为力。没有一个单一的AI拥有所有平台的完整、实时访问权限。信息形式碎片化有价值的信息可能藏在YouTube视频的45分钟字幕里、Reddit帖子的第237条高赞回复中或者TikTok一段15秒视频的文案里。传统搜索基于标题和摘要极易遗漏这些深度内容。信号噪声比低SEO优化过的博客文章可能排在前面但一个在相关Subreddit里获得1500个赞的帖子其观点可能更接近社区共识却因为不在传统搜索的索引范围内而被完全忽略。缺乏综合研判即使你手动收集了所有信息如何权衡一条推文和一段视频的影响力一个拥有360万观看量的TikTok视频和一个押注了6.6万美元的预测市场合约哪个信号更强人类很难进行量化比较。/last30days的设计哲学正是直面这些挑战。它不试图建立一个更好的通用搜索引擎而是构建一个“桥梁代理”。这个代理的核心任务是代表用户同时潜入所有围墙花园用统一的“影响力”标尺打捞出过去30天最有价值的碎片并拼合成一份连贯的叙事。2.2 V3引擎的智能跃迁从搜索到理解项目的V3版本实现了一次关键升级这直接决定了其效用的天花板。早期的版本V2本质上还是一个增强版的并行关键词搜索器。你输入“OpenClaw”它就去所有配置的平台搜索“OpenClaw”这个关键词。而V3引入了一个名为“预研究大脑”的Python模块。在你按下回车键的瞬间引擎的第一件事不是搜索而是理解。它会尝试解析你输入的主题究竟指代什么实体Entity。人物解析输入“Peter Steinberger”引擎会解析出这是一个人物进而关联到他的X账号steipete、他的GitHub账号steipete、与他最相关的Subreddit如r/ClaudeCode以及YouTube上谈论他的主要频道。产品/公司解析输入“OpenClaw”引擎会解析出这是一个开源项目关联到其GitHub仓库openclaw/openclaw、官方X账号、相关的技术社区如Hacker News讨论标签。双向关联这种解析是双向的。知道产品能找到创始人知道创始人也能回溯其参与的所有项目。这种实体网络的理解是精准搜索的前提。这个“理解先行”的步骤解决了传统搜索最大的痛点之一语境缺失。搜索“Paperclip”传统引擎可能给你一堆回形针的图片或办公用品商店链接。而V3引擎能通过上下文或附加信息解析出你指的是AI研究机构“Paperclip AI”并关联其创始人dotta和相关讨论。这确保了后续的搜索是在正确的“语义场”中进行的极大地提升了召回率和精准度。实操心得实体解析的边界与调优在实际使用中实体解析的准确性并非100%。对于高度歧义的名词如“Apple”、“Java”或者新兴的、尚未建立广泛认知的初创公司引擎可能无法准确关联。这时V3提供了手动覆盖的选项。例如你可以使用--github-usersteipete这样的参数明确指定GitHub用户引导引擎进行定向搜索。理解引擎的能力边界并在关键查询中善用高级参数是获得最佳结果的关键。3. 多源数据采集与加权评分体系3.1 覆盖的信息源矩阵/last30days的强大建立在它广泛而深入的数据源接入上。它将这些源分为几个层次1. 零配置即用层免费、公开Reddit通过公开的JSON接口获取帖子及高赞评论。这是社区情绪的“金矿”提供了未经修饰的、由投票机制筛选出的真实观点。Hacker News获取帖子和评论代表技术开发者社区的共识与争议焦点。Polymarket获取预测市场的合约和概率。这不是观点而是用真金白银投票形成的“群体智慧”概率信号强度极高。GitHub获取仓库的Star数、Issue、Pull Request、Release Notes。对于技术话题和个人开发者这是衡量活跃度和影响力的硬指标。2. 需简单配置层免费或低成本X (Twitter)通过模拟浏览器登录获取数据。需要用户提供已登录状态的Cookie或使用无头浏览器授权。这是获取实时动态和专家观点最快的渠道。YouTube通过yt-dlp工具下载视频并提取字幕/转录文本。实现了对长视频内容的深度语义搜索。Bluesky通过App Password调用其API。作为去中心化社交网络提供了另一批高质量用户的视角。3. 需API密钥层提供更丰富数据TikTok, Instagram Reels, Threads, Pinterest通过集成ScrapeCreators API来获取视频、图文和评论数据。这些平台是视觉文化和大众趋势的风向标。Perplexity Sonar通过OpenRouter API接入。提供基于最新网页信息的、带引证的搜索作为对社交信息的补充和事实核查。Brave Search作为备用的通用网页搜索源获取新闻报道和博客文章。这种分层设计非常巧妙让用户可以从“开箱即用”的核心功能入手再根据自身需求像解锁关卡一样逐步接入更多、更深度的信号源。3.2 “群众投票”评分算法收集到数据只是第一步如何给来自不同平台、形式各异的信息打分并整合成一份有层次的报告才是核心算法所在。/last30days的评分体系可以概括为“参与度加权多因子模型”。基础参与度分数每个结果都会根据其原生平台的互动指标得到一个基础分。例如Reddit帖子的(点赞数 评论数 * 权重)。X推文的(点赞数 引用转发数 * 权重)。YouTube视频的(观看数 点赞数)。Polymarket合约的(交易量 概率置信度)。GitHub仓库的(Star增长数 近期Commit频率)。 这个分数量化了该内容在其原生社区的“热度”或“影响力”。跨平台归一化与加权不同平台的互动量级天差地别。一个1000赞的推文可能已经是热门而一个1000赞的Reddit帖子可能平平无奇。引擎内部会有一个归一化处理并可能根据查询主题的类型人物、技术、娱乐动态调整各平台的权重。例如查询一个程序员GitHub和Hacker News的权重会调高查询一个娱乐事件TikTok和YouTube的权重则更重要。时效性衰减过去30天内的信息越新的内容通常权重越高。引擎会应用一个衰减函数确保7天前的爆款内容不会淹没昨天刚发生的重要但互动量暂时不高的事件。来源权威性修正虽然主打“群众投票”但引擎也会隐性地考虑来源的权威性。例如一个被验证的领域专家如某项目的创始人发布的推文其权重可能会比一个匿名账号的类似内容稍高。Polymarket上高交易量的合约其概率信号也具备很强的权威性。V3新增“趣味性”法官这是V3一个非常人性化的改进。除了相关性和影响力引擎新增了一个“趣味性”评分维度专门识别Reddit和X上那些机智、幽默、具有病毒式传播潜力的神回复或评论。这些内容可能不符合传统意义上的“高相关性”但却是社区文化的精华能让研究报告读起来生动有趣。现在简报的末尾会有一个“最佳吐槽”或“神评论”板块专门收录这些内容。最终所有经过加权和修正的分数会被用来对信息进行排序和筛选并指导AI代理在合成简报时优先强调哪些高权重信息如何组织叙事结构。注意事项评分体系的透明性与偏见需要明确的是具体的权重参数和算法细节是项目的核心并未完全公开。这意味着评分过程是一个“黑箱”。虽然其设计理念是民主化的“群众投票”但任何算法都可能存在无意中引入的偏见例如对某些平台或内容形式的过度青睐。作为使用者我们应该将/last30days的输出视为一个极其强大的、多维度的信息聚合视角而不是绝对客观的真理。对于关键决策它提供的是一份无与伦比的“背景调查报告”但最终判断仍需结合人类的情境理解和多方验证。4. 从安装到实战全流程操作指南4.1 多平台安装与配置详解/last30days以“Skill”技能或“Plugin”插件的形式存在可以嵌入到不同的AI助手环境中。以下是针对不同平台的详细安装指南。4.1.1 Claude Desktop (Claude Code) 安装这是目前最流畅的使用方式之一尤其适合开发者。确保你使用的是支持插件的Claude Code版本。在聊天窗口中直接输入安装命令/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill系统会自动从市场拉取并安装。安装成功后在输入框输入/last30days并跟上你的查询主题即可触发。更新当有新版本发布时可以通过以下命令更新claude plugin update last30dayslast30days-skill4.1.2 原生OpenClaw安装如果你使用的是OpenClaw这个AI代理框架安装更为简单。clawhub install last30days-official这条命令会从OpenClaw的官方技能中心ClawHub拉取并安装。安装后技能会集成到OpenClaw的命令行或图形界面中通常可以通过类似的/last30days命令调用。4.1.3 Claude.ai (Web端) 手动安装对于Web端的Claude用户需要手动下载并上传技能文件。访问项目的GitHub Release页面下载最新的last30days.skill文件。登录 claude.ai 点击左下角你的头像进入SettingsCapabilities。在Skills面板中点击按钮。将下载好的.skill文件拖入上传区域。关键步骤在Capabilities设置中务必开启Code execution and file creation代码执行与文件创建选项否则技能将无法正常运行。4.1.4 开发者手动安装对于想要深入研究或进行二次开发的用户可以克隆源码。git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days或者你也可以在本地构建.skill文件# 进入项目目录后 bash scripts/build-skill.sh构建产物会在dist/last30days.skill可以用于手动安装。4.1.5 初始配置向导无论通过哪种方式安装首次运行/last30days命令时都会触发一个交互式的配置向导。这个向导会一步步引导你配置各种API密钥和访问令牌以解锁更多数据源。整个过程大约只需30秒非常友好。4.2 核心功能与高级查询实战安装配置完成后就可以开始体验其强大的研究能力了。其基本语法非常简单/last30days [查询主题]。但通过不同的查询方式和参数可以实现多种高级研究场景。4.2.1 基础人物/公司调研这是最常用的场景。输入一个人名或公司名获取其全方位的近期动态。/last30days Satya Nadella引擎会解析出这是微软CEO然后并行搜索X他本人satyanadella及科技媒体关于他的推文。Redditr/microsoft, r/tech 等子版块的相关讨论。YouTube近期有他出席的访谈、演讲如微软Build大会的转录文本。GitHub微软官方及重要开源项目的动态如果相关。Polymarket是否有关于微软股价、收购等的预测合约。新闻/博客通过Perplexity或Brave获取媒体报道。输出结果将是一份结构化简报包含近期重要动态概述、在各大平台的热度分析、社区的主要正面/负面评价、相关的预测市场概率等。4.2.2 竞品对比分析这是V3引擎的杀手级功能之一。你可以直接比较两个或多个产品、技术或公司。/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip引擎会分别解析三个实体。为每个实体并行执行完整的搜索流程。自动生成一个对比表格涵盖架构、特性、社区热度GitHub stars、近期更新、市场预测等维度。在合成简报中会横向对比它们的优缺点和适用场景并引用社区中的典型评论例如可能引用一条推文说“OpenClaw是执行层Hermes是大脑”。4.2.3 事件深度追踪对于正在发展的新闻事件或技术趋势它能提供多维度的快照。/last30days Rust in Linux kernel这会搜索过去30天内关于Rust语言进入Linux内核这件事在开发者社区Reddit, Hacker News, GitHub、社交媒体X、技术视频YouTube上的所有讨论。你会看到代码合并的进展、核心开发者的态度、社区的支持与反对声浪、以及相关的技术博客文章。这对于跟踪一个快速演进的技术决策过程至关重要。4.2.4 GitHub开发者模式当查询对象是个人开发者时使用--github-user参数可以激活特别针对GitHub的深度分析。/last30days Peter Steinberger --github-usersteipete报告将重点呈现贡献活跃度过去30天提交了多少PR被合并了多少合并率是多少核心项目他主导或积极参与了哪些仓库这些仓库的Star增长情况如何代码动态他最近主要在处理哪些类型的Issue或Feature发布节奏他负责的项目是否有新版本发布Release Notes里强调了什么这为技术招聘、合作评估或单纯的技术偶像追踪提供了数据化的视角。4.2.5 “说人话”模式 (ELI5)对于复杂的技术或商业话题可以在查询后加上eli5 on指令。/last30days quantum supremacy eli5 onAI在合成简报时会避免使用专业术语用最通俗易懂的语言解释核心概念、现状和争议。这对于快速向非专业人士解释一个话题或者自己快速建立初步认知非常有帮助。完成后可以输入eli5 off切回标准模式。4.3 结果解读与信息整合/last30days的输出不是简单的链接列表而是一份由AI生成的、带引证的综合性简报。阅读这份报告时应关注以下几点叙事结构报告通常以“执行摘要”开头概括最重要的发现。随后按主题或平台分节详细展开。注意AI是如何将不同来源的信息编织成一个连贯故事的。信号强度关注被多次提及、高赞或高概率的信息。一条在Reddit、X和YouTube上都被热议的消息其可信度和重要性远高于单一来源的信息。矛盾与争议好的报告会呈现不同观点。注意社区内部的争论点在哪里例如关于某个新技术的利弊。这些争议点往往是理解问题复杂性的关键。数据引用每一条重要陈述都应附带其来源如“根据r/programming上一篇获得1.2k赞的帖子…”“Polymarket显示此事发生的概率为87%”。这让你可以追溯和验证。“最佳吐槽”板块不要忽略报告最后的趣味性内容。这些神评论往往能最精辟、最尖锐地反映社区情绪有时比长篇大论的分析更有洞察力。得到报告后你可以直接基于此报告与AI助手进行深度对话。例如“根据这份报告为我和Peter Steinberger设计三个最有价值的会议讨论话题。”或者“基于社区对Rust in Kernel的担忧写一份内部风险评估简报的提纲。” 这时你的AI助手已经“消化”了所有这些实时信息能够给出高度情境化的优质回答。5. 高级技巧、常见问题与避坑指南5.1 提升查询效果的技巧具体化你的查询/last30days AI这样的查询太宽泛结果会杂乱。尝试/last30days multimodal AI reasoning 2024或/last30days OpenAI o1 model。越具体结果越精准。使用引号进行精确短语匹配当你需要搜索一个固定词组时使用引号。例如/last30days “retrieval augmented generation”可以避免引擎将这三个词拆开搜索。组合查询与排除虽然技能本身不支持像高级搜索引擎那样的AND、OR、-语法但你可以通过描述来实现。例如/last30days Tesla earnings but not stock priceAI在理解查询意图时会倾向于聚焦在财报电话会议、分析师评论等内容而非单纯的股价讨论。利用“竞品分析”模式即使你不想比较单纯在查询主题后加上vs和一个相关词有时也能帮助引擎更好地界定主题范围。例如/last30days Rust memory safety vs C。关注时间范围技能固定搜索过去30天。对于发展极快的事件如某AI模型发布后一周你可以通过后续对话让AI聚焦在“过去7天”的信息虽然底层数据不变但AI在总结时会侧重更近期的内容。5.2 常见问题与解决方案1. 运行速度慢或超时原因并行查询多个源特别是需要调用外部API如ScrapeCreators, OpenRouter或处理大量视频转录时可能耗时较长。解决精简数据源在配置中暂时关闭你不太需要的源如TikTok, Pinterest。零配置的Reddit, HN, GitHub, Polymarket通常最快。检查网络确保对XTwitter、YouTube等网站的访问畅通。耐心等待复杂查询如竞品对比可能需要3-5分钟这是正常现象。V3的“单次对比”已比之前的串行查询快了很多。2. 结果中缺少某个预期的重要平台信息原因该平台可能未在配置中启用或API密钥失效/调用次数用尽或该平台在过去30天确实没有关于此主题的高热度讨论。解决运行配置向导检查并确保该平台已正确配置且密钥有效。对于ScrapeCreators负责TikTok等确认免费调用额度通常每月1万次是否充足。理解算法的“热度”阈值。一个只有零星讨论的帖子可能因为分数不够高而未进入最终简报。3. 实体解析错误原因如前所述对于歧义名称或新兴实体预研究大脑可能无法正确关联。解决在查询中提供更多上下文。例如用“OpenAI CEO Sam Altman”代替“Sam Altman”。使用高级参数直接指定。如--github-usertorvalds来指定查询Linus Torvalds的GitHub活动。如果解析完全错误例如把“Mallorca”度假岛解析成了某个俱乐部目前没有直接纠正的UI可以尝试用更独特的查询词或在后续对话中要求AI忽略错误部分。4. Claude.ai Web端技能不运行原因最常见的原因是未在Claude设置中开启“代码执行与文件创建”权限。解决务必前往SettingsCapabilities确认Code execution and file creation开关已打开。技能需要此权限来执行Python脚本和访问网络。5. 报告内容感觉肤浅或重复原因可能查询的主题过于小众过去30天内在各平台产生的公开讨论数据本身就不足。解决尝试放宽时间范围虽然技能固定30天但你可以让AI在总结时参考更早的“背景”。将查询从具体产品转向更宽泛的领域。例如从“XX型号无人机”转向“消费级无人机航拍 2024”。检查是否因为“每作者上限”设置默认为3条过滤掉了同一个人大量的发言导致视角单一。这个设置是为了防止单一声音垄断简报但有时可能需要调整。5.3 安全、隐私与合规性考量数据本地化与隐私该项目是开源工具核心逻辑运行在你的本地环境或你授权的AI助手环境中。你的查询历史和获取的原始数据不会发送到开发者的服务器。但请注意你配置的API密钥如OpenRouter, ScrapeCreators的使用会遵循相应服务商的条款。API使用成本虽然Reddit、HN、GitHub公开数据等是免费的但X的模拟访问可能触发风控。使用ScrapeCreators、OpenRouterPerplexity、Brave Search等服务可能需要付费或受限于免费额度。务必了解各服务的计价模式避免意外费用。遵守平台条款通过工具聚合数据用于个人研究和分析通常属于合理使用范畴。但大规模、自动化的抓取或将数据用于商业用途可能违反某些平台的服务条款。请务必尊重各数据源的使用政策。信息验证/last30days提供的是基于公开社交信号的聚合视图不是事实核查工具。它反映的是“人们正在谈论和相信什么”而不一定是“真相”。对于重大信息尤其是来自匿名社交媒体的消息应通过权威新闻源进行交叉验证。Polymarket的预测概率虽然基于真金白银但市场也可能出错或受到操纵。6. 技术架构浅析与自定义扩展可能性对于技术爱好者和潜在贡献者理解/last30days的架构有助于更好地使用和扩展它。6.1 核心工作流拆解查询接收与解析技能接收用户查询字符串。实体识别与扩展V3核心调用预研究模块将查询主题解析为实体人、产品等并扩展出相关的X账号、Subreddit、GitHub仓库等搜索目标。多源并行采集根据配置向各数据源的适配器分发搜索任务。这些适配器可能是API客户端用于GitHub、Bluesky等提供官方API的平台。无头浏览器/模拟请求用于X、Reddit部分数据等反爬严格的平台。第三方服务封装通过ScrapeCreators API获取TikTok等数据通过OpenRouter调用Perplexity。命令行工具封装调用yt-dlp下载并转录YouTube视频。数据清洗与评分对抓取到的原始数据标题、正文、评论、元数据进行清洗并应用前文所述的评分算法计算每条结果的综合得分。跨源聚类与去重V3的“聚类合并”功能会识别不同平台关于同一事件/话题的报道将其合并为一个信息簇避免重复。AI合成与报告生成将筛选和聚类后的高质量数据连同其分数和来源发送给AI大模型如Claude指令其生成一份结构清晰、引证详实的综合性简报。此过程会注入“趣味性”筛选结果并可以按需启用ELI5模式。结果交付与上下文注入将生成的简报返回给用户同时将这些信息作为“上下文”注入当前的AI会话中使后续对话基于这份最新的研究进行。6.2 自定义与扩展方向作为一个开源项目/last30days提供了丰富的自定义可能性添加新的数据源项目结构是模块化的。如果你想接入一个新的平台例如一个新兴的技术论坛或小众社交网络可以参照现有数据源适配器的代码结构编写一个新的采集模块并将其注册到引擎中。这需要一定的Python编程能力。调整评分权重如果你认为对于你的使用场景GitHub的Star数比Reddit的点赞数更重要或者你想完全忽略Polymarket的信号你可以修改评分算法的权重配置文件。这让你能定制符合个人需求的“信息调音台”。修改报告模板AI生成报告所遵循的提示词Prompt是项目的一部分。你可以修改这个提示词改变报告的语气、结构、重点。例如你可以让它生成更侧重于投资分析的报告或者更侧重于技术风险评估的报告。集成到其他工作流你可以将/last30days作为后端服务调用将其强大的信息聚合能力嵌入到你自己的应用程序、聊天机器人或自动化工作流中。其命令行接口和清晰的代码结构为此提供了便利。6.3 性能优化与规模化思考对于重度用户或企业级应用可能需要考虑以下方面缓存策略相同的查询在短时间内重复执行是一种浪费。可以实现一个缓存层将查询结果缓存一段时间例如1小时显著提升响应速度并减少API调用。异步与队列对于超长或极复杂的查询可以引入任务队列如Celery将查询任务异步化避免阻塞主交互界面。分布式采集当数据源非常多时可以将不同数据源的采集任务分发到不同的服务器或进程上执行进一步提升并行效率。结果存储与检索可以考虑将历史查询结果存储到数据库如SQLite或PostgreSQL并建立索引。这样不仅可以回顾历史还能实现类似“向我展示所有我调研过的AI初创公司”的元查询功能。/last30days代表了一种新的信息获取范式不再是人类去适应不同搜索平台的规则而是让AI代理去统一所有平台并将结果以人类理解的方式呈现。它极大地压缩了从“产生信息需求”到“获得多维度的、经过加权处理的现状报告”之间的时间和认知成本。无论你是投资者、研究者、产品经理、记者还是只是一个充满好奇心的终身学习者这个工具都能为你打开一扇实时观察世界动态的新窗口。它的价值不在于替代深度思考而在于为深度思考提供最肥沃、最即时的信息土壤。