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last30days-skill的5个隐藏用法 🔥

你相信吗？有人只需要输入一个命令，就能在30秒内搞清楚一个创始人过去一个月在Reddit、X、GitHub和Polymarket上发了什么、造了什么、吵了什么——不是从LinkedIn上抄来的陈旧简历，而是来自真实社区的一手信号。

这就是/last30days正在做的事。而它刚刚在一天之内拿到了29,082个GitHub Stars，登顶GitHub Trending榜首。

这个工具的逻辑很简单：不是用一个搜索引擎，而是同时桥接Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket、GitHub、TikTok、Bluesky等多个平台——按点赞、转发和真金白银的赔率打分。然后AI合成引擎把结果生成一份有数据支撑的研究简报。

大多数人会用它来做竞品调研和会前准备。但下面5个隐藏用法，才是深度用户用了几个月后才摸索出来的。

隐藏用法一：生成本身就能分享的HTML简报——看起来像专业报告，不像Prompt输出

大多数用户运行/last30days之后，把markdown直接复制到Slack就算完了。但加上--emit=html，工具会保存一个完全独立、暗色模式、可打印的HTML文件——内联CSS、系统字体 fallback、无外部依赖、无JavaScript、离线可用。

/last30days OpenClaw --emit=html
# 或者直接用自然语言：
/last30days OpenClaw，给我一份可分享的HTML简报
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文件保存在~/Documents/Last30Days/{话题}-brief.html，对话结束时工具会返回文件路径。直接open打开、拖进Notion、附加到Linear工单，或者邮件发给没有AI工具权限的同事。

效果： 一份看起来价值200美元/月的专业研究报告——不需要渲染markdown，不需要格式修复，Slack里直接可点击。

数据来源： GitHub 29,082 Stars（mvanhorn/last30days-skill）、v3引擎更新日志、README安装说明。

隐藏用法二：智能预搜索——在发出第一个API请求之前就已经找到了人和社区

v3引擎自带"预研究大脑"——在搜索开始之前，先把话题解析为正确的X账号、GitHub主页、子版块、TikTok话题标签和YouTube频道。输入"OpenClaw"，它自动找出@steipete（创始人Peter Steinberger）、r/openclaw、r/ClaudeCode和相关的YouTube频道——全部自动完成。

这意味着你不需要知道该搜哪个子版块。引擎帮你搞定。

/last30days Peter Steinberger
# 自动解析到：@steipete（X）、steipete（GitHub）、r/openclaw、r/ClaudeCode
# 展示：22个PR在3个仓库合并，85%合并率
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如果话题是人物，引擎自动切换到GitHub人物模式——用作者范围查询代替关键词搜索，展示对方正在做什么、影响力如何、社区反响怎样。

/last30days steipete --github-user=steipete
# 展示：个人项目含README摘要、星数、功能请求TOP
# 本月发布说明
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效果： 本来需要花45分钟手动发现子版块的研工作，90秒搞定，实体感知精准度远超关键词搜索。

数据来源： v3引擎更新日志"智能搜索"章节、GitHub API steipete仓库数据。

隐藏用法三：跨源聚类合并——同一个新闻只出现一次，不重复

在v2版本里，同一个新闻同时出现在Reddit、X和YouTube上，会显示三条独立条目。v3用实体感知重叠检测将它们合并成一条——即使标题用词完全不同也能识别。

音乐节在Reddit宣布、X上讨论、TikTok上有票价猜测 = 一条记录，不是三条平行推送。

/last30days "Kanye West"
# 合并：Reddit帖子（23条，86K点赞）
#      + X推文（27条）
#      + YouTube视频（17个）
#      + Polymarket："Kanye会再发推吗？" 86%是
# = 一份连贯的叙事，不是三条平行信息流
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效果： 研究简报读起来像一个记者写的报道，而不是三个互不相识的研究员各自交稿。

数据来源： README"跨源聚类合并"章节、README中Kanye West示例。

隐藏用法四：单次pass对比——3分钟完成12分钟的工作

旧引擎串行执行对比查询。"CLI vs MCP"需要跑三个串行pass，总耗时12分钟以上。v3用实体感知子查询同时处理两边——同等深度，3分钟完成。

/last30days "CLI vs MCP"
# v3：单次pass，实体感知子查询同时处理两边
# v2：三个串行pass（12分钟以上）
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--competitors参数自动通过WebSearch发现前2名竞品，然后并行跑3个完整pipeline，每个保存一个*-raw.md文件，最后合并成3方对比报告。

/last30days OpenAI --competitors
# 自动解析：Anthropic、xAI为前2竞品
# 并行跑3个完整pipeline
# 保存：openai-raw.md、anthropic-raw.md、xai-raw.md
# 合并为：3方对比报告
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效果： 本来需要三次独立研究会话才能完成的结构化3方竞品分析，一个命令搞定，GitHub星数实时从API拉取，不依赖过时博客数据。

数据来源： README"单次pass对比"和"自动发现竞品对比"章节。

隐藏用法五：Best Takes——最精彩的评论被单独提炼出来，不再石沉大海

v3有第二个评分器，在相关性评分之外还衡量幽默、机智和病毒式传播。结果：每份简报末尾都有一个"Best Takes"板块——最精彩的一句话、最 viral 的引用、最让人想转发的反应。

"Tommy Lloyd的'我的乔丹是科尔'在'亚利桑那篮球'的相关性评分很低，但在有趣这件事上爆表。"——现在会被单独提炼到简报里，而不是淹没在评论区。

/last30days "亚利桑那篮球"
# Best Takes："我的乔丹是科尔"（viral、有趣、和教练哲学相关）
# 表面层面：教练决策，不只是比赛结果
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效果： 研究报告不仅捕捉"发生了什么"，还捕捉"大家是怎么拿这件事开玩笑的"——文化层让简报读起来有生命力，而不是像档案整理。

数据来源： README"Best Takes"章节、v3更新日志"趣味评分器v2"条目。

总结

/last30days最初只是帮创始人跟上AI进展的工具，现在已经成为取代"90分钟会前刷Reddit"的研引擎。以下是大多数用户在第一天就错过的5个技巧：

  1. 可分享HTML简报（--emit=html）——专业报告，不是markdown转储
  2. 智能预搜索——第一个API发出前就完成实体解析
  3. 跨源聚类合并——一个新闻一条记录，不重复
  4. 单次pass对比——3分钟完成3方竞品分析
  5. Best Takes——幽默和机智与事实一起被提炼出来

安装只需要30秒。Reddit、HN、Polymarket和GitHub开箱即用，零配置：

# Claude Code（推荐）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

# 或者通过npx（Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、50+主机）
/plugin install last30days
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