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정상록
정상록

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last30days: 10개 소스 30일 트렌드를 AI가 종합 분석하는 Claude Code 스킬

#ai #opensource #automation #productivity

AI는 한 달마다 바뀐다고 해도 과언이 아닙니다. 그런데 매번 트렌드를 따라가기 위해 Reddit을 뒤지고, X를 검색하고, YouTube를 훑는 데 반나절을 써야 한다면?

그 과정을 30분으로 줄일 수 있다면?

last30days는 정확히 그걸 하는 Claude Code 스킬입니다.

last30days란? 

/last30days [주제]
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이 한 줄로 10개 이상의 플랫폼에서 최근 30일 데이터를 수집하고, AI가 종합 분석한 리포트를 얻습니다.

개발자 Matt Van Horn(비개발자 출신)이 만든 오픈소스이며, 현재 GitHub에서 10,484개의 스타를 받고 있습니다. MIT 라이선스로 완전 무료입니다.

지원하는 소스 (10개+)

카테고리 플랫폼
소셜 미디어 Reddit, X, Bluesky, Truth Social
영상/숏폼 YouTube, TikTok, Instagram
개발자 커뮤니티 Hacker News
예측 시장 Polymarket
웹 전체 검색

핵심은 단순 검색이 아니라 분석이라는 점입니다. 각 플랫폼에서:

  • 업보트 수
  • 공유 횟수
  • 댓글 감정 분석
  • 예측시장 베팅 금액

이런 커뮤니티 신호를 종합해 "사람들이 실제로 관심 있어하는 것"을 파악합니다.

사용 예시 

/last30days nano banana pro prompts for Gemini
→ Gemini 프롬프팅 최신 트렌드 + 바로 쓸 수 있는 프롬프트까지 생성

/last30days Claude Code vs Cursor
→ 두 도구의 30일 커뮤니티 반응 비교

/last30days AI agent frameworks
→ 에이전트 프레임워크 시장 흐름 분석
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vs 포맷으로 입력하면 Comparative Mode가 작동합니다. 3-pass 분석으로 양쪽을 깊이 있게 비교해줍니다.

핵심 기능

1. Comparative Mode (X vs Y)

단순 언급량 비교가 아닌 각 주제의 커뮤니티 반응, 감성, 성장 추이를 함께 분석합니다.

2. Watchlist

관심 주제를 등록하면 자동으로 변화를 모니터링합니다. 경쟁사 추적, 기술 트렌드 감시에 활용할 수 있습니다.

3. Briefings

등록한 주제에 대해 정기적으로 브리핑을 자동 생성합니다. 매일 아침 새로운 인사이트가 준비되는 방식입니다.

4. Agent Mode 

claude -p "/last30days AI agents --agent" > trend-report.md
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--agent 플래그로 비대화형 자동 실행이 가능합니다. CI/CD 파이프라인이나 스케줄 자동화에 연동할 수 있습니다.

5. 도구별 프롬프트 자동 생성

리서치 결과를 기반으로 ChatGPT, Midjourney, Gemini 등에 바로 입력할 수 있는 프롬프트를 자동 생성합니다.

설치 방법

ClawHub으로 설치 (권장) 

clawhub install last30days-official
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Git으로 직접 설치 

git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days
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필수 API 키 

# 필수 (소셜 미디어 스크래핑)
export SCRAPECREATORS_API_KEY="your-key-here"

# 선택 (기능 확장)
export OPENAI_API_KEY="your-key-here"      # GPT 기반 분석
export BRAVE_API_KEY="your-key-here"       # Brave 웹 검색
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SCRAPECREATORS_API_KEY는 가장 중요한 키입니다. 무료 티어가 있어 소규모 사용은 별도 비용 없이 시작할 수 있습니다.

기존 방법과 뭐가 다를까?

기존: Google 검색 → SEO 최적화 6개월 전 블로그 포스트 → 구시대 정보

last30days: 10개 플랫폼 실시간 신호 → AI 종합 분석 → 현재 커뮤니티 반응 → 근거까지 링크

특히 Polymarket 베팅 데이터가 포함되어 있다는 게 중요합니다. 사람들이 실제로 돈을 걸 만큼 확신하는 트렌드가 뭔지도 알 수 있거든요.

어떤 상황에 유용한가?

콘텐츠 크리에이터:
YouTube나 블로그 주제를 정할 때, 지금 커뮤니티가 실제로 반응하는 것을 데이터로 확인할 수 있습니다.

개발자/기술 팀:
새로운 프레임워크나 도구 도입을 고민할 때, Hacker News와 Reddit의 실사용자 후기를 빠르게 수집합니다.

마케터:
경쟁사 제품이나 업계 키워드에 대한 소셜 반응을 파악할 수 있습니다.

리서처:
특정 기술의 최근 담론 흐름을 10개 플랫폼에서 동시에 파악해 종합적 시각을 확보할 수 있습니다.

프로젝트 현황

항목 수치
GitHub 스타 10,484+
Fork 894
현재 버전 v2.9.5 (2026-03-24)
기여자 8명
라이선스 MIT (무료)
주요 언어 Python 98.9%

FastMCP, LobeHub, ClawHub 3개 마켓플레이스에 모두 등록되어 있으며 활발하게 유지보수되고 있습니다.

개발자 이야기

Matt Van Horn은 비개발자 출신입니다. 코딩 전공이 아니었는데 Claude Code만으로 이 스킬을 만들었다는 점이 흥미로워요.

이게 시사하는 바는:

요즘은 개발자가 아니어도 AI 도구를 만들 수 있다.

10K 스타를 받은 오픈소스 프로젝트를 만드는 데 과거의 진입장벽이 많이 낮아졌다는 증거입니다.

마무리

리서치는 느립니다. 하지만 그럴 필요가 없습니다.

last30days는 리서치의 구조를 바꿉니다:

  • Before: 플랫폼 하나씩 → 수동 수집 → 3-4시간
  • After: Claude Code 한 줄 → 자동 종합 분석 → 30분

설치는 한 줄:

clawhub install last30days-official
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궁금한 점이 있으시면 댓글 남겨주세요.

자주 묻는 질문

Q: 한국어 주제도 가능한가요?
A: 한국어 입력은 가능하지만, Reddit, HN, Polymarket 등 영어권 플랫폼이 중심이므로 글로벌 트렌드 파악에 더 적합합니다.

Q: 분석에 얼마나 시간이 걸리나요?
A: 단일 주제는 1-3분, 비교 분석(3-pass)은 3-7분 정도 소요됩니다.

Q: Claude Code가 반드시 필요한가요?
A: 네, last30days는 Claude Code용 MCP 스킬이므로 Claude Code 환경이 필수입니다.

참고 자료

Top comments (1)

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PEACEBINFLOW •

이 포스트는 단순히 새로운 도구를 소개하는 것을 넘어, 우리가 정보의 홍수(Information Overload)를 어떻게 처리해야 하는지에 대한 패러다임의 변화를 보여주네요. 기존의 리서치가 '탐색' 중심이었다면, last30days는 그것을 '신호 추출(Signal Extraction)'의 영역으로 옮겨놓은 것 같습니다.

데이터 스트림의 입체적 재구성
가장 흥미로운 지점은 Polymarket 같은 예측 시장 데이터를 포함했다는 점입니다. 일반적인 소셜 미디어 데이터가 '목소리(Voice)'라면, 예측 시장은 '자본의 확신(Skin in the game)'이죠. 이 두 가지 이질적인 데이터 흐름을 하나로 묶어 분석한다는 건, 단순한 키워드 빈도 분석을 넘어 트렌드의 실체적 강도를 측정하겠다는 의도로 읽힙니다.

코드 구조의 민주화
비개발자 출신인 Matt Van Horn이 Claude Code만으로 이 정도 규모의 오픈소스를 구축했다는 점은 시사하는 바가 큽니다. last30days의 내부 구조를 보면, 복잡한 로직보다는 확장 가능한 MCP(Model Context Protocol) 스킬 구조를 채택하고 있을 것으로 보입니다.

만약 이 도구의 핵심 로직을 간단한 Python 구조로 시뮬레이션해본다면 이런 흐름이 아닐까 싶네요:

Python
class Last30DaysTrend:
def init(self, topic):
self.topic = topic
self.sources = ["Reddit", "X", "HackerNews", "Polymarket"]

def collect_signals(self):
    # 각 소스별로 최근 30일간의 '신호(업보트, 베팅액 등)'를 수집
    pass

def synthesize_report(self, data):
    # 수집된 원시 데이터를 AI가 3-pass 방식으로 분석하여 리포트 생성
    # 1. 현황 파악 -> 2. 감성/동향 분석 -> 3. 액션 플랜(프롬프트) 도출
    return f"Recent 30-day Trend Analysis for {self.topic}..."
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시스템적 통찰
우리는 이제 '검색'을 잘하는 능력보다, 검색된 결과들 사이의 연결고리(Correlation)를 얼마나 빠르게 찾아내느냐가 중요한 시대에 살고 있습니다. 이 스킬은 그 연결고리를 찾는 '인지적 비용'을 최소화해 준다는 점에서 매우 강력한 무기가 될 것 같네요.

특히 --agent 모드를 지원한다는 건, 이 도구를 단순한 검색창이 아니라 지능형 관측소(Intelligence Observatory)로 활용할 수 있다는 의미라 더욱 매력적입니다. 매일 아침 '어제의 트렌드'가 아닌 '지금 이 순간의 흐름'을 배달받는 셈이니까요.

귀한 도구 공유해주셔서 감사합니다. 바로 설치해서 제 관심 키워드들에 적용해봐야겠네요!