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/last30days:由真实用户投票的 AI 多平台搜索引擎

/last30days:由真实用户投票与真实金钱驱动的 AI 多平台搜索引擎


📌 核心观点

"Google 聚合的是编辑,/last30days 搜索的是人。"

/last30days是一个 AI 智能体驱动的搜索技能(Skill),它并行抓取 Reddit、X(Twitter)、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket 等十余个平台,用真实点赞数、互动量、真实金钱下注的预测市场对内容进行评分,最终由 AI 综合生成一份"过去 30 天真相简报"。

它的核心主张:社交相关性(Social Relevancy),而非 SEO 相关性。


🧠 关键信息

1. 为什么要做这个工具?

  • 作者最初只是为了跟上 AI 领域的快速变化——Reddit 和 X 上的极客永远比正式资料早几个月。
  • 逐渐演变成:销售拜访前调研竞品、会议前了解对方动态、出行前掌握真实口碑、快速学习某个领域的全能情报工具。
  • 核心痛点:Google 搜不到 Reddit 评论和 X 帖子;ChatGPT 有 Reddit 但无 X/TikTok;Gemini 有 YouTube 但没 Reddit;Claude 原生都没有。每个平台都是"围墙花园",而/last30days用 AI 智能体将它们全部打通。

2. 支持的数据源及其信号价值

平台核心价值
Reddit真实民意,真实点赞,无需 API Key
X / Twitter最快反应,专家线程,热门争论
YouTube完整视频文字稿,提炼5句关键话
TikTok百万级创作者视角,主流媒体看不到的文化信号
Hacker News开发者共识,技术社区真实争论
Polymarket真钱下注的预测市场概率,比专家意见更难反驳
GitHubPR 速度、Stars、发布日志,人物/话题维度双搜索
arXiv研究论文,无需 Key,自动安装 CLI
Techmeme科技新闻编辑层,按时间窗口过滤
DiggAI 1000 高信号 X 账号聚合,无需 X 授权
LinkedIn职业信号,文章权重更高
StockTwits当话题是股票/加密货币时自动激活
Perplexity深度研究 + 搜索 API
Web博客、媒体报道(众多信号之一)

💡评分逻辑:1500 upvotes 的 Reddit 帖 > 无人读的博文;66K 美元交易量的 Polymarket 赔率 > 评论员猜测。


3. 实际使用场景示例

/last30days Peter Steinberger

→ 加入了 OpenAI Codex 团队、正在对抗 Anthropic 对第三方智能体的封禁、GitHub 合并了 23 个 PR(85% 合并率)、正在开发跨设备智能体控制系统 "LobsterOS"。r/ClaudeCode 569 upvotes 热议。这些全部不在 Google 上。

/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

→ 实时从 GitHub API 拉取 Stars,生成架构/内存/安全/适用场景对比表。

/last30days Universal Epic Universe

→ 新扩建施工中、烟火秀已确认但未官宣、矿车过山车平均等待 148 分钟、Stardust Racers 维修至 4 月 5 日。

/last30days Listen Labs --hiring-signals

→ 招聘信号分析:正在向企业安全、客户成功、基础设施方向扩张。


4. 安装方式

Claude Code(推荐,自动更新):

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill /plugin install last30days

Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ 主机:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g # -g 全局安装,跨项目可用;去掉 -g 则仅当前项目
  • 零配置:Reddit、HN、Polymarket、GitHub 开箱即用。
  • 首次运行向导:30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv、Techmeme 等高级源。

5. v3.11.1 重要更新(2026 年 7 月)

更新项内容摘要
OpenAI Codex 一等公民原生插件,输出格式适配渲染器,避免"URL 汤"
arXiv / Techmeme / Digg 免费接入首次运行自动安装 CLI,零 Key
Reddit 免费路径重建RSS + Shreddit 爬取,真实 upvote 数,含顶部评论
评论层默认开启Instagram/YouTube/Reddit 最佳评论权重计入 Best Takes
/doctor命令一键诊断所有数据源状态,精确指出缺失 Key/Cookie/CLI
X 搜索重建FROM(本人发帖)+ ABOUT(他人讨论)双通道,自动故障切换
StockTwits 自动激活话题为股票/加密货币时自动启用
Perplexity 异步深度研究新增 Direct API 模式 + Deep Research

社区贡献:175 个合并 PR,其中 122 个来自 52 名社区贡献者,横跨 15 个版本。


💻 代码/示例

# 人物调研(会议前必做) /last30days Elon Musk # 招聘信号分析 /last30days OpenAI --hiring-signals # 工具对比(实时 GitHub Stars) /last30days Cursor vs Windsurf vs Zed # 旅行前口碑调研 /last30days 东京迪士尼 2025 # 诊断数据源健康状态 /last30days --doctor

💡 个人启发

  1. "自带 Key"模式是真正的护城河:没有一家公司能同时拿到所有平台的数据授权,但用户可以"聚合自己的授权"。这种 BYOK(Bring Your Own Keys)+ AI 智能体的组合,创造了任何单一 AI 都无法复制的信息密度。

  2. 社会投票比算法排名更可信:真实金钱(Polymarket)、真实点赞(Reddit/X)比 SEO 排名更难造假。这种"人民评分制"搜索引擎的思路,值得在任何信息聚合产品中借鉴。

  3. 工具即工作流:这个项目的本质是把"信息收集→多源评分→AI 综合"这条工作流标准化成一个命令。任何重复性调研任务,都可以用这种思路设计成一个 Skill/命令。


🔭 延伸思考

  1. 数据源的可信度如何量化?平台参与度(upvotes、likes)能反映"关注度",但能代表"事实准确性"吗?极端情绪内容往往获得更多互动,/last30days的评分机制如何对抗"流量噪声"与"情绪泡沫"?

  2. 隐私与授权的边界在哪里?当用户输入一个真实人名(如"Peter Steinberger"),AI 会聚合其公开的推文、PR 记录、播客发言……这种"人肉搜索即服务"的能力,在 GDPR 等隐私法规框架下,合规边界如何划定?

  3. 这种范式能否复制到垂直领域?医疗(聚合患者论坛+临床论文+医生推文)、法律(聚合判例讨论+法律博客+Twitter 律师辩论)……专业领域的"人民评分搜索引擎"是否有更大的价值,还是信噪比会更低?

http://www.jsqmd.com/news/1158506/

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