一、你搜「真实的人」，Google 搜不到
明天要见一个 AI 圈大佬，你 Google 一下他——大概率看到 2023 年的 LinkedIn 简介。但过去 30 天他到底在做什么？跳槽去了哪家、发过什么暴论、代码提交频率如何、Reddit 上大家怎么撕他——这些 Google 全都没有。
这正是 mvanhorn/last30days-skill 想解决的痛点：它不搜「编辑精选」的内容，而是并行搜 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 等十几个平台，按真实用户的点赞、转发、真金白银的赌注来排序，再由 AI 综合成一份「过去 30 天，真正关注这事的人在聊什么」的简报。61k Star、拿过 GitHub Trending 单日第一，2026 年 1 月才建仓、9 月还在更新——它把这层能力装进任何 AI Agent（Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等 50+ 宿主），一句话触发。
二、本质：一个 240KB 的「跨平台近 30 天研究引擎」
先说清楚：这不是一个普通 skill，它是一套完整产品。skill 目录 141 个文件，光主引擎 last30days.py 就有 166KB，SKILL.md 指令契约 2307 行（240KB），CHANGELOG 128KB。
它的核心设计是「把模型当规划器，把脚本当执行器」：你输入 /last30days <主题>，托管它的 AI 先解析意图（普通查询/对比/发现模式），生成查询计划；Python 引擎并行抓各平台近 30 天数据，跑多信号综合评分——文本相关性、互动量、传播速度、来源权重、跨平台收敛、时间衰减，Polymarket 还看 24h 交易量和流动性；最后 AI 按严格输出契约（文件里叫 LAW 1-8）综合成简报，禁止发明标题、禁止堆 URL 列表、每条结论带来源。
| 维度 | 细节 |
|---|---|
| 默认免 key 源 | Reddit（公共通道）、Hacker News、Polymarket、GitHub |
| 需配置源 | X/Twitter、YouTube、TikTok、Instagram、LinkedIn、Threads、Bluesky、Pinterest 等 12+ |
| 输出 | 带徽章+分簇证据的简报；自动存档到 ~/Documents/Last30Days/ |
| 模式 | 普通查询 / 对比（A vs B）/ 发现（–discover 找爆发话题）/ 找人 / 招聘信号 |
| 时间 | 完整跑 2-8 分钟，–quick 约 2-4 分钟 |
版本节奏夸张：v3.3 到 v3.11.1 五个月合并 175 个 PR，其中 122 个来自 52 位社区贡献者；9 月 1 日刚发 v3.23.0，9 月 2 日还有提交。小红书的源已经在 issue 里排队加入。
三、实测：免配置状态，和 README 说的差很远
我把它 clone 下来真跑了一遍（沙盒 Python 3.12.13，正满足它要求的 ≥3.12）。先说结论——「开箱即用」要打折扣。
跑 last30days.py doctor 健康检查，四个状态一目了然：
| doctor 状态 | 源 |
|---|---|
| ✅ WORKING | hackernews、github、library |
| ❌ NOT WORKING | reddit（公共通道实际超时）、web（keyless 降级不可达）、polymarket |
| ○ COULD BE ON（需配 key/CLI） | x、youtube（要装 yt-dlp）、tiktok、instagram、threads、bluesky、linkedin、digg、techmeme、arxiv、perplexity 等 12+ |
| ⚠️ 依赖下载 | yt-dlp、gh、digg-pp-cli、techmeme-pp-cli、arxiv-pp-cli、brightdata 全缺失 |
实测跑 --quick 查「AI agent skills trend」：跑了 230 秒，只有 Hacker News 一个源出了 6 条结果（1257 分/918 评论）；Reddit 超时 0 条、Web keyless 不可达 0 条。原始存档里 Source Coverage 白纸黑字：Reddit: 0 items (timeout)、Web: 0 items (unreachable)。
而 README 中文版明明白白写着「Reddit、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 无需配置即可搜索」——实测只有 HN 稳定可用。Reddit 公共 RSS 通道时通时断，Polymarket 直连基本不通，web 必须自己配 Brave/Serper key。
想解锁完整能力，配置向导宣称「30 秒搞定」，实际是按平台逐个来：X 要么给 cookies、要么 ScrapeCreators key、要么 xAI/Grok CLI；YouTube 要装 yt-dlp；TikTok/Instagram 要 ScrapeCreators key（GitHub device flow 免费 1 万次调用）。每个围墙花园都有自己的钥匙——这正是它产品逻辑的一部分，但对只想「装上就用」的人，门槛比 README 暗示的高。
值得肯定的翻车防护：SKILL.md 开头就有一段「stale-clone 自查」防加载到旧版本文档，还内置 doctor --postmortem 复盘上次运行哪个源真断了。这种工程自律在 skill 生态里罕见。
四、同类对比：为什么不用 Google/Perplexity？
它的卖点不是「更强的搜索」，而是「AI 原生地桥接围墙花园」。用一张小表看清生态位：Google 搜不到 Reddit 评论、X、YouTube 字幕，也不按互动排序；ChatGPT 虽有 Reddit 合作却搜不了 X 和 TikTok；Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit；而 last30days 的目标是全部覆盖、统一按真实互动排序——当然，X 和 YouTube 要配置后才通。
用它的典型姿势：开会前查人（/last30days Peter Steinberger 这种，能挖出「本月加入 OpenAI、23 个 PR 合并率 85%」）；选题前找爆发话题（–discover 模式）；产品决策前看社区真实口碑而非 SEO 文章；连预测市场 Polymarket 的赔率也当信号——「不是谁声音大，而是谁愿意下注」。
适合谁：内容创作者（找社区已验证的叙事方向）、产品经理/创业者（赛道冷热、口碑走向）、投资人（共识是否形成）。不适合谁：只想「快查一个事实」的人——2-8 分钟等不起，普通搜索更快；不愿折腾 API key 的轻度用户——装完不配置，体验只有 HN 一个源。
五、安装与判断
安装三选一：
# Claude Code（官方推荐，自动更新）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days
# Codex/Cursor/Copilot/Gemini CLI 等 50+ 宿主
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
# 手动（开发者，软链随仓库实时同步）
git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git
ln -s "$(pwd)/last30days-skill/skills/last30days" ~/.claude/skills/last30days我的判断：值得装进观察清单，主力使用前先想清楚配置成本。如果你是重度 AI 使用者、研究/选题/尽调是日常，它解决的是真问题——训练数据永远落后社区几个月，而它能给你「此刻真实的人在讨论什么」。装完务必先跑一遍 doctor 看哪些源真的通了，别信 README 的「零配置」。61k Star 和 52 位贡献者证明了需求是真的，但「能不能发挥全力」取决于你愿意配几把钥匙。
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评测基于 2026-09-05 实测（last30days v3.23.0，沙盒 Python 3.12.13）；星数 61,257 截至 2026-09-05。