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last30days

作者 mvanhorn · mvanhorn/last30days-skill

搜索 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 和网页,针对某个话题获取有来源、有日期的综合报告——而不是 Claude 基于训练截止日期的「我认为……」式猜测。

last30days 是一个研究 skill,实际访问当前信息源(Reddit、X、YouTube 字幕、Hacker News、Polymarket 市场以及通用网页搜索),并生成带引用、带日期、各来源附情感分析的结构化综合报告。专门打破 Claude 因训练截止日期而自信地总结过时知识的倾向。

为什么要用

核心特性

实时演示

实际使用效果

就绪

安装

选择你的客户端

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "last30days-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
        "~/.claude/skills/last30days"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。保存后重启应用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "last30days-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
        "~/.claude/skills/last30days"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。项目级配置优先于全局。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "last30days-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
        "~/.claude/skills/last30days"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

点击 Cline 侧栏中的 MCP Servers 图标,然后选 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "last30days-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
        "~/.claude/skills/last30days"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式与 Claude Desktop 相同。重启 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "last30days-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
        "~/.claude/skills/last30days"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用服务器对象数组,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "last30days-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/mvanhorn/last30days-skill",
          "~/.claude/skills/last30days"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 保存后热重载。

claude mcp add last30days-skill -- git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill ~/.claude/skills/last30days

一行命令搞定。用 claude mcp list 验证,claude mcp remove 卸载。

使用场景

实战用法: last30days

「某话题」目前各社区的看法是什么?

👤 任何需要为会议、博客文章或投资电话做准备的人 ⏱ ~25 min beginner

何时使用: 你需要带着当前共识进场,而不是过时的印象。

前置条件
  • 已安装 skill — git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill ~/.claude/skills/last30days
步骤
  1. 运行扫描
    Use last30days. What's the state of MCP adoption across r/LocalLLaMA, r/ClaudeAI, HN, and YouTube creators in the last 30 days?✓ 已复制
    → 按来源分类的摘要,附引用亮点
  2. 综合
    Now write a 200-word synthesis. Quote at least one citation per claim.✓ 已复制
    → 带脚注或内联链接的综合报告
  3. 深挖
    What's the most-disagreed-on aspect across communities?✓ 已复制
    → 分歧点已命名,并从各方引用原话

结果: 一份在真实会议上能站得住脚的有据可查的简报。

注意事项
  • X / Twitter 访问自 API 变更以来不稳定 — skill 会自动回退到 nitter 镜像和 HN/Reddit——接受部分覆盖即可
搭配使用: filesystem

结合 Polymarket 赔率与某事件的讨论情感

👤 预测者、分析师、任何押注事件结果的人 ⏱ ~20 min intermediate

何时使用: Polymarket 显示 X,但你想知道讨论风向是否在转变。

步骤
  1. 获取市场数据
    Pull the Polymarket market for 'Will Y happen by Z?' and current odds.✓ 已复制
    → 市场数据 + 30 天赔率走势描述
  2. 查看讨论
    Now pull discussion on Reddit and X for the same topic in the last 7 days.✓ 已复制
    → 按来源分类的情感摘要
  3. 调和
    Where does discussion sentiment differ from market odds? Is there a credible reason?✓ 已复制
    → 调和说明,含可能的驱动因素

结果: 一个有根据的判断,而非单一来源的意见。

注意事项
  • Polymarket 市场流动性不足——赔率有噪声 — skill 会标注成交量;低于阈值的信号忽略不计

竞争对手舆情的每周摘要

👤 产品经理、市场人员、创始人 ⏱ ~15 min beginner

何时使用: 你想要周一早上能看的简报,而不是周日刷屏。

前置条件
  • 定时任务 / 调度器 — 每周运行该 skill
步骤
  1. 配置监控列表
    Create a watchlist with company X and Y. Save to /research/watch.json.✓ 已复制
    → watch.json 已写入
  2. 每周运行
    Run the watchlist sweep and save output to /research/weekly/$(date +%V).md.✓ 已复制
    → Markdown 简报已保存

结果: 每周一自动生成简报,无需手动刷屏。

注意事项
  • 简报过长 — 为每个来源配置 max_words,保持摘要可快速浏览
搭配使用: filesystem

组合

与其他 MCP 搭配,撬动十倍杠杆

last30days-skill + filesystem

将简报作为研究档案持久化

Save this brief to /research/<topic>/$(date +%F).md.✓ 已复制
last30days-skill + obsidian-mcp-tools

将简报直接写入你的 Obsidian 知识库

After synthesis, write to vault under /Research/<topic>/.✓ 已复制

工具

此 MCP 暴露的能力

工具输入参数何时调用成本
research query, sources[]?, since_days? 话题扫描 0(本地 + 尽量使用免费 API)
synthesize research_output, target_length? 调研完成后撰写报告 0
polymarket_lookup query 事件博彩上下文 0

成本与限制

运行它的成本

API 配额
受底层数据源速率限制约束(Reddit 是主要瓶颈)
每次调用 Token 数
每个话题 5000–20000 token,视深度而定
费用
免费(使用公开 API 或爬虫)
提示
如果成本敏感,将数据源限制在 3-4 个

安全

权限、密钥、影响范围

最小权限: filesystem-write
凭据存储: 可选 Reddit/X token,通过环境变量传入
数据出站: 各数据源 API(reddit.com、hn 等)

故障排查

常见错误与修复

X / Twitter 返回 401 / 429

X API 限制——skill 会自动回退;如果你有 X_BEARER_TOKEN 可设置

YouTube 字幕不可用

部分视频禁用了字幕——skill 会跳过并注明

综合报告过于泛泛

加深调研深度、缩窄查询范围,或在监控列表中指定具体的 subreddit

替代方案

last30days 对比其他方案

替代方案何时用它替代权衡
手动使用 Perplexity / Grok DeepSearch你只需要一次性的、有良好界面的查询无 agent 集成;不可脚本化
uditgoenka/autoresearch你需要目标导向的迭代式调研autoresearch 是迭代式的;last30days 是一次性多来源的

更多

资源

📖 阅读 GitHub 上的官方 README

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