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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。

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為什麼要用

核心特性

即時演示

實際使用效果

就緒

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作者儲存庫 · Claude Skills 官方文件

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。

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

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資源

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