Last30Days：让 AI Agent 用过去 30 天的互联网数据做研究

传统的搜索引擎靠爬虫和算法排名，Last30Days 靠的是 AI Agent + 社交信号 + 真实金钱投票。

Last30Days 是一个 AI Agent 技能，由 mvanhorn 开发，在 GitHub 上曾获得 #1 Repository of the Day 的殊荣。它能够在 Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket 和整个网络搜索过去 30 天的信息，并以全新的排序逻辑整合出有据可查的研究摘要。

与众不同的搜索哲学

传统搜索引擎的排序逻辑是：编辑算法决定什么内容重要。

Last30Days 的排序逻辑是：用户的点赞、投票和真实金钱决定什么内容重要。

这种”社交信号排序”的逻辑直观而有效：被最多人认可的内容，通常最有价值。而 Polymarket 的加入更引人注目——真金白银的预测市场代表了最真实的”集体智慧”。

核心能力

跨平台一站式搜索

过去如果你想了解某个话题的近期讨论，可能需要分别打开 Reddit、X、YouTube、HN 等平台逐一搜索。Last30Days 通过一个 AI Agent 技能，将这些数据源整合在一起。

30 天时间窗口

聚焦”最近 30 天”的信息，确保研究的时效性。这在快速变化的技术领域（如 AI、加密货币、新兴工具）中尤为重要。

AI 合成摘要

搜索完成后，AI Agent 会自动将来自多个平台的信息整合为一份结构化的摘要，包含：

• 主要发现和趋势
• 来源引用（具体链接）
• 不同平台的观点对比

使用场景

1. 技术调研：了解某个框架或工具的最新社区评价
2. 市场研究：追踪某个产品发布后的用户反馈
3. 趋势判断：通过 Polymarket 的真实资金流向判断市场信心
4. 内容创作：获取多平台的素材和观点，辅助写作

为什么它是 GitHub #1？

Last30Days 解决了 AI Agent 的一个核心痛点——AI 的训练数据是有截止日期的（通常是几个月甚至几年以前），但用户需要的往往是最新信息。Last30Days 为 AI Agent 装上了”实时搜索”的眼睛。

快速使用

# 安装技能（取决于你的 Agent 平台）
# 然后在对话中使用：
/research topic="Kubernetes 2025 最佳实践"

结语

Last30Days 的核心理念很清晰：让信息检索回归到人的判断。不是编辑选什么你就看什么，而是大家都在关注什么、用真金白银在押注什么，你就看什么。这是一种更民主、更动态、更真实的信息获取方式。

项目地址：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill 曾获荣誉：GitHub Trending #1 Repository of the Day