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last30days

作者 mvanhorn · mvanhorn/last30days-skill

搜尋 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 與網路,針對某個主題取得有根據、有日期的綜合摘要——而非 Claude 從預訓練知識信口開河的「我認為……」。

last30days 是一個研究 skill,查詢真實的當前資料來源(Reddit、X、YouTube 字幕、Hacker News、Polymarket 市場,以及一般網頁搜尋),並撰寫含引用、日期與各來源情感分析的結構化綜合摘要。設計目的是打破 Claude 習慣以過時訓練知識信心滿滿地做摘要的傾向。

為什麼要用

核心特性

即時演示

實際使用效果

就緒

安裝

選擇你的客戶端

~/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
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.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 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

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

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "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
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

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

Continue 使用伺服器物件陣列,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 儲存後熱重載。

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 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: last30days

某個主題在各社群目前的狀態是什麼?

👤 任何正在準備會議、部落格文章或投資電話的人 ⏱ ~25 min beginner

何時使用: 你需要帶著最新的共識走進場合,而非過時的印象。

前置條件
  • 已安裝 Skill — git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill ~/.claude/skills/last30days
步驟
  1. 執行掃描
    Use last30days. What's the state of MCP adoption across r/LocalLLaMA, r/ClaudeAI, HN, and YouTube creators in the last 30 days?✓ 已複製
    → 每來源摘要,含引用重點
  2. 綜合
    Now write a 200-word synthesis. Quote at least one citation per claim.✓ 已複製
    → 含腳注 / 內嵌連結的綜合摘要
  3. 深入
    What's the most-disagreed-on aspect across communities?✓ 已複製
    → 標名分歧軸,並引用各方的代表性觀點

結果: 一份在真實會議中可以捍衛的有根據簡報。

注意事項
  • X / Twitter 存取自 API 變更後不穩定 — Skill 回退到 nitter 鏡像站及 HN/Reddit——接受部分覆蓋的結果
搭配使用: filesystem

結合 Polymarket 賠率與討論情感分析某個事件

👤 預測者、分析師、任何交易事件結果的人 ⏱ ~20 min intermediate

何時使用: Polymarket 顯示 X,但你懷疑討論氛圍正在轉向。

步驟
  1. 取得市場資料
    Pull the Polymarket market for 'Will Y happen by Z?' and current odds.✓ 已複製
    → 市場資料 + 30 天賠率走勢描述
  2. 查看討論
    Now pull discussion on Reddit and X for the same topic in the last 7 days.✓ 已複製
    → 依來源的情感摘要
  3. 調和
    Where does discussion sentiment differ from market odds? Is there a credible reason?✓ 已複製
    → 含可能驅動因素的調和說明

結果: 一個有根據的觀點,而非單一來源的意見。

注意事項
  • Polymarket 市場流動性不足——賠率噪音大 — Skill 標記成交量;低於閾值的訊號請忽略

每週摘要——人們對某個競爭對手的評價

👤 PM、行銷人員、創業者 ⏱ ~15 min beginner

何時使用: 你想要週一早上的簡報,而不想週日滑手機刷資訊。

前置條件
  • Cron / 排程器 — 每週排程執行此 skill
步驟
  1. 設定監控清單
    Create a watchlist with company X and Y. Save to /research/watch.json.✓ 已複製
    → watch.json 已寫入
  2. 每週執行
    Run the watchlist sweep and save output to /research/weekly/$(date +%V).md.✓ 已複製
    → Markdown 簡報已儲存

結果: 每週一自動就緒的簡報,無需手動刷資訊。

注意事項
  • 簡報變得太長 — 為每個來源設定 max_words 上限,讓摘要保持可掃讀
搭配使用: filesystem

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

last30days-skill + filesystem

將簡報持久化為研究存檔

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

將簡報直接寫入你的 Obsidian 知識庫

After synthesis, write to vault under /Research/<topic>/.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
research query, sources[]?, since_days? 主題掃描 0 (local + free APIs where possible)
synthesize research_output, target_length? 研究後撰寫摘要 0
polymarket_lookup query 事件下注背景 0

成本與限制

運行它的成本

API 配額
受限於底層來源速率限制(Reddit 是主要限制)
每次呼叫 Token 數
依深度,每個主題 5000–20000 個 token
費用
免費(使用公開 API / 爬蟲)
提示
若費用是考量,將來源數量限制在 3-4 個

安全

權限、密鑰、影響範圍

最小權限: filesystem-write
憑證儲存: 可選的 Reddit/X token 透過環境變數提供
資料出站: 來源 API(reddit.com、hn 等)

故障排查

常見錯誤與修復

X / Twitter 返回 401 / 429

X API 限制——skill 自動回退;若你有 X_BEARER_TOKEN 也可設定

YouTube 字幕不可用

部分影片停用字幕——skill 跳過並記錄

綜合摘要過於籠統

增加研究深度、縮窄查詢範圍,或在監控清單中加入特定 subreddit

替代方案

last30days 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
手動使用 Perplexity / Grok DeepSearch你想要一次性的精緻 UI無 Agent 整合;不可腳本化
uditgoenka/autoresearch你想要目標導向的迭代研究Autoresearch 是迭代式的;last30days 是一次性多來源

更多

資源

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