AI Agent时代的信息整合器：last30days是怎么火的? 别自己刷Reddit和X了，这个免费AI帮你全网搜完还写好总结!
这是一个开源的AI Agent技能插件，可同时搜索Reddit、X、YouTube、TikTok、GitHub、Hacker News和Polymarket等平台，根据真实互动数据排序内容，并生成过去30天的研究简报。支持Claude Code、Cursor、Codex等50多种AI环境，完全免费，GitHub已获得28700+星标。
这个工具就是给AI装上一双能同时看几十个网站的眼睛，让它在几秒钟内翻完Reddit、X（就是原来的Twitter）、YouTube、TikTok、GitHub、Hacker News和Polymarket这些平台，然后把所有内容按真实网友的点赞、转发和真金白银的赌注排个序，最后吐出一份简短报告。你只需要打一行命令，剩下的全自动。这东西在GitHub上已经拿了28700多颗星，完全免费，随便用。
核心原理：把分散在全网的碎片拼成一张完整地图
想象一下这个场景。你特别想知道最近一个月某个科技圈大佬到底在忙什么。传统的做法是什么？打开Google搜名字，出来的全是几年前的采访稿、公司官网的公关稿、还有一堆复制粘贴的垃圾文章。你翻了三页还是没搞明白这人上周到底说了什么话。这就是问题所在——搜索引擎擅长找“老资料”，但不擅长找“热乎的讨论”。
这个工具的做法完全不同。你输入一个命令，它就像放出几十个小侦探一样，同时跑到不同的平台上去翻东西。有的侦探去Reddit翻帖子，专门找那些点赞最高的热门讨论。有的侦探去X上面扒拉推文，按照真实的点赞数和发布时间来筛选，而不是按照平台的推荐算法给你看。还有侦探跑去YouTube，它不是只看视频标题，而是真的去读字幕文件，搞清楚视频里到底说了什么。另外还有侦探去TikTok看用户都在拍什么内容，去GitHub看别人最近提交了什么代码，去Hacker News看技术社区的原始吐槽，甚至跑去Polymarket这个预测市场，看看人们愿意拿真钱赌什么事情会发生。
所有这些侦探几乎是同时出发的，所以几秒钟之后就能收回一大堆原始素材。关键来了——它不是一个接一个地把这些素材丢给你，而是用一个AI裁判把所有素材放在一起比较。Reddit上某个帖子的5000个点赞，跟X上面某个推文的1000个转发，到底哪个更能说明问题？这个AI裁判会按照“真实用户的互动强度”来给每条信息打分，然后把最重要的内容提炼成一份简明扼要的报告。你不是看到一堆乱七八糟的链接，而是直接拿到一份总结：“过去30天，这个人主要干了这三件事，社区对他最近发布的那个产品骂声最大，大家最关心的争议点是某某某。”
打个比方。传统搜索引擎像一个图书馆管理员，专门帮你找那些已经出版成书的资料。而这个工具像一个八卦记者，直接跑到各个咖啡馆、酒吧、办公室茶水间去听大家都在聊什么，然后把最热闹的话题整理成一张小纸条塞给你。图书馆里的书当然有价值，但茶水间里的对话往往更能告诉你“现在到底在发生什么”。
第一步：同时撒网到所有平台，谁火就捞谁
咱们拆开来看每个平台具体捞什么。
Reddit。这是全世界最大的论坛集合体，里面分了无数个叫subreddit的小版块，每个版块都有一群特别懂行的人在吵架和讨论。这个工具会去搜索你指定的那个人、产品或公司，找到相关版块里最近30天点赞最高的帖子和评论。注意不是随便找，是找那些被真实用户用大拇指顶上去的内容。比如你想查某个AI工具的口碑，Reddit上可能有几百个帖子在讨论，但只有点赞3000以上的那个帖子才真正代表了大多数人的看法。
X平台。这里每天产生几亿条短消息，但绝大多数都没人看。这个工具会过滤掉那些零转发的垃圾内容，只捞点赞数高且发布时间近的推文。它不看平台的推荐算法给你推了什么，而是自己去翻原始的时间线。这就像一个筛子，只留下那些真正引起了共鸣的声音。你说一句话如果没人理你，那就说明这句话不重要。它捞的就是那些“被很多人转发点赞”的内容，这本身就是一种投票。
YouTube。视频平台的挑战在于标题党太多了。一个视频标题可能写“震惊！某某技术彻底凉了”，点进去发现讲了半小时广告。这个工具不看你标题，它去读YouTube自动生成的字幕文件，搜索那个视频里到底说了哪些关键词。比如你想知道某CEO最近接受采访时有没有提到新产品，它会直接跳到视频里他说那句话的位置，告诉你具体时间点和上下文。这比你看完整场一个小时的访谈效率高太多了。
TikTok。这个平台年轻用户最多，很多流行趋势和舆论风向最早都是从TikTok冒出来的。但TikTok的内容很难用传统搜索引擎找到。这个工具会去看某个话题相关的短视频获得了多少播放和互动，从而判断创作者和普通用户到底在聊什么。这有点像潜水到一个全是年轻人的大型广场，听他们在喊什么口号。
Polymarket。这个是预测市场平台，人们拿真实的美元去下注某个事件会不会发生。比如“某公司下个月会不会发布新产品”这种问题，如果你认为会，你就买“会”的份额，价格从0到1美元之间浮动，最终事件发生了你就赚钱。这个工具会去查这些下注数据，因为拿真金白银赌出来的概率，往往比任何专家的嘴炮都要准。有人愿意花1000美元赌某件事会发生，这比一百篇分析文章都更有说服力。
Hacker News。这是硅谷创业者和程序员扎堆的社区，画风和Reddit不太一样，更偏向技术深度和创业干货。每条帖子都有积分系统，大家点“顶”或者点“踩”。这个工具会捞最近积分最高的讨论，因为那代表了技术圈最真实、最不受公关影响的声音。你在这里能看到某家公司员工匿名爆料内部问题，也能看到某位大神把新技术批得体无完肤。
GitHub。这是程序员放代码的地方。它不只看仓库被收藏了多少次（就是Star数），还会去看最近30天里有哪些人提交了新代码、开了什么新功能分支、合并了什么拉取请求。这就像直接跑到工地上去看工人最近在砌哪面墙，而不是看这个楼盘去年卖了多少套。如果你想知道某个开源项目是不是还活着、团队在忙什么新功能，GitHub数据是最准确的答案。
所有这些平台的搜索是同时进行的。传统做法是先搜Reddit，看完结果再搜X，然后再搜YouTube，一轮下来半小时过去了。这个工具是同时开枪，所有结果在几秒钟内全部回来。然后它进入第二步。
第二步：智能识别你其实想搜什么
v3版本加了一个特别聪明的功能。
假设你输入的是“OpenClaw”这个词。传统的搜索方式就是去各个平台搜包含“OpenClaw”这个关键词的内容。但这会漏掉很多东西。因为别人在讨论OpenClaw的时候可能只提它的创始人名字，或者只提它的GitHub仓库名，或者只在某个特定版块里用缩写称呼它。
这个工具会先做一件事：自动推断你要搜的这个东西到底是谁、有什么关联信息。它会尝试找出OpenClaw的创始人是哪位、主要的GitHub仓库是什么、相关的Reddit版块是哪个、官方X账号是什么。然后把这些关联对象也加入搜索范围。这意味着哪怕有人在Reddit上发帖时只写了创始人的名字而没写产品名，这条讨论也不会被漏掉。
作者把这叫做“智能搜索”——先理解你要搜的对象是谁，再去搜跟这个对象有关的一切。而不是傻乎乎地只搜你输入的那几个字。
这就像一个侦探接到任务去调查一个人。他不会只拿着这个人的名字去查，而是先去搞清楚这个人有哪些朋友、住哪个小区、开什么车、常去哪家咖啡馆，然后去这些地方找线索。名字只是个起点，真正有价值的是围绕这个名字的所有关系网。
第三步：把重复的新闻合并成一条
同一个新闻事件，经常会在不同平台上被反复提起。
比如某公司发布了新产品，Reddit上肯定有人发帖讨论，X上面肯定有人发推宣布，YouTube上肯定有人做评测视频，Hacker News上肯定有人贴出技术文档链接。如果你一个个看过去，同一个事情你要读三遍、五遍甚至十遍。
这个工具会自动识别出“这几条内容其实说的是同一件事”，然后把它合并成一条记录。报告里不会出现“Reddit用户说A发布了产品，X用户也说A发布了产品，YouTube也说A发布了产品”这种无聊的重复。它会直接告诉你：“A在某个日期发布了产品，这件事在Reddit上获得了2000点赞，在X上有500转发，在YouTube上播放了10万次，主要讨论集中在某几个争议点上。”
这个叫做聚类去重。它让报告的长度大幅缩短，但信息密度大幅提高。你不会浪费任何时间读重复的内容，每一句话都是新的信息。
这个步骤还有一个隐藏的好处。当你看到“同一个事件同时出现在四个平台并且热度都很高”的时候，你就能确定这不是小圈子里的自嗨，而是真正出圈的大新闻。单一平台的热度可能有水分，可能是水军刷的，可能是平台算法硬推的。但一个事件如果在Reddit、X、YouTube和Hacker News上同时火，那基本上可以肯定是真火了。
第四步：AI法官写出最终简报
素材都齐了，重复的也合并了，最后一步就是让AI模型把所有东西合成一份阅读时间不超过三分钟的简报。
这份简报会包含几个固定模块。
关键发现。这是最顶层的总结，两到三条，每条一句话。比如“过去30天内，某某产品发布了v3.0版本，社区反应褒贬不一”或者“某某人的X账号粉丝增长了20万，主要原因是他在某争议事件中站队了”。这部分的目的是让你哪怕只看这头两行，就知道过去一个月最重要的变化是什么。
社区观点。这里会把不同平台上的主流看法提炼出来。Reddit上的人在骂什么，Hacker News的技术宅在担心什么，X上的意见领袖在夸什么，全部用中性客观的语言列出来。你不会看到“很多人觉得很好”这种模糊表述，而是具体的“在Reddit的r/某个版块里，点赞最高的评论认为定价太高，而第二高的评论认为功能很强大”。
热门争议。这个模块专门列出来有分歧、有吵架的话题。如果所有平台都一边倒地夸或者一边倒地骂，那就不算争议，算共识。争议意味着至少有两派人在激烈辩论，而辩论本身往往比结论更有信息量。比如某产品发布后，一派认为它抄袭了另一个项目，另一派认为这是正常的借鉴和迭代，双方的论据分别是什么，哪个论点获得了更多的支持。
趋势变化。这部分会比较过去四周的数据变化。比如第三周的时候讨论热度突然暴涨，是因为发生了什么突发事件。或者某个话题在前两周很火，但后两周迅速降温，说明它是个短命的噱头而不是长期趋势。这个时间维度非常关键，因为你看到的是“变化过程”而不是“最终快照”。
最有趣评论。v3版本增加了一个叫“Best Takes”的模块，专门从所有平台里挑出最有传播性、最有洞察力或者最好笑的神评论。这些评论可能只有一两句话，但把复杂的局势说得特别透彻，或者用一个绝妙的比喻让所有人拍案叫绝。这部分有点像彩蛋，但往往是最值得读的内容，因为一条精彩的热评比十篇平庸的文章都更能帮你理解一件事。
整个简报没有任何多余的废话，没有“根据我们的分析显示”这种套话，没有“综上所述”这种结尾。它就是直接告诉你：过去30天，关于某某主题，你需要知道的全部东西都在这里了。读完不超过两分钟，但这两分钟里获得的信息量可能等于你自己刷两个小时手机。
为什么大公司做不出来同样的事
听起来这个逻辑并不复杂，对吧。那为什么Google不做，ChatGPT不做，Claude也不做？
答案很简单：不是技术做不到，而是每个平台都是封闭的独立王国。
Google去爬Reddit的帖子是可以的，但Reddit自己跟Google签了协议，每年收几千万美元才让Google索引它的内容。Google去爬X的推文？X的老板马斯克早就把免费API接口关了，现在想爬X的数据得付高额费用。Google自己家有YouTube，但YouTube的数据是自家的宝贝，不会随便开放给竞争对手用。
ChatGPT背后的OpenAI倒是跟Reddit签了独家协议，可以用Reddit的数据来训练模型，但OpenAI同样拿不到X和TikTok的数据。Google家的Gemini模型跟YouTube是一家人，所以Gemini能搜YouTube视频内容，但它搜不了Reddit的最新帖子。Claude背后的Anthropic公司更惨，上面任何一个平台的官方数据渠道它都没有，只能靠公开的爬虫抓点残羹剩饭。
每个大厂都握着一两个平台的数据钥匙，但没有哪一家能同时打开所有门。你开Reddit的门需要一把钥匙，开X的门需要另一把钥匙，开YouTube的门需要第三把钥匙，而且这些钥匙互不通用，每把都得单独花钱买、单独维护接口、单独应对对方三天两头改规则。
这个工具的玩法不一样。它不试图去买任何平台的官方数据接口。它让你自己带着钥匙来。你提供自己的API密钥，它帮你同时去敲所有平台的门。你如果有X的账号，你就有X的密钥。你如果有YouTube的数据权限，你就有YouTube的密钥。工具本身只是一个门童，负责帮你把所有门同时推开，然后把里面的东西搬出来整理好。
这就是为什么它敢说“永久免费”。它自己没有任何服务器成本需要靠卖会员来覆盖。所有的API调用成本都由用户自己的密钥承担，而大多数平台的免费额度对于个人使用来说完全够用。一个普通用户查几十次报告可能连一毛钱都不用花。这跟那些每月收你20美元然后号称给你“高级搜索”的订阅服务完全不是一个逻辑。
这就像有人开了一家餐厅，但不收你饭钱，只收你自带食材的加工费。你想吃什么就带什么来，厨房帮你做成菜。你要是自己带了鸡蛋和西红柿，厨房给你炒一盘，完全不收钱。你要是没带食材想用厨房冰箱里的，那才要收费。这个工具就是那间厨房，你带自己的API密钥来就是自带食材，所以免单。而那些订阅服务相当于强迫你买他们冰箱里的食材，还卖得特别贵。
实际能拿来干什么
官方文档里给了几个例子，我来转述一下。
你输入“/last30days Peter Steinberger”，这是一个比较有名的iOS开发者。传统搜索会给你一堆他的LinkedIn简历、他几年前写的博客、他在某个大会上的演讲视频。但你真正想知道的是：他最近在干什么？这个工具给出的报告会告诉你：他最近加入了哪家新公司（来自X上的官方公告），他最近提交了什么GitHub代码（来自GitHub仓库的活动记录），社区里有人在讨论他最近参与的哪个开源项目（来自Reddit的帖子），他最近接受了哪个YouTube频道的采访（来自视频字幕搜索），以及他在X上最近发了哪些引起热议的推文。你看到的不是一份简历，而是一份“最近30天动态追踪报告”。
另一个例子是“/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip”。这是三个同类竞品。你让工具直接去做竞品对比分析。它会在同一个报告里告诉你：这三个项目各自的GitHub仓库最近30天的提交频率和Star增长速度是多少，Reddit上大家主要拿哪两个做对比，X上哪个项目的创始人更活跃、粉丝更买账，Hacker News的技术讨论里主要吐槽了哪个项目的架构问题。这相当于你雇了一个助理，花了几秒钟同时读了上百篇帖子、几十个视频、几千条推文，然后给你浓缩出一份三页纸的竞品分析报告。
还有一个隐藏用法是追踪投资标的。比如你想知道某个币圈项目或者某个AI公司是不是要凉了。你不用等官方公告，因为官方公告永远都是好消息。你去Polymarket上看真金白银的赌注是怎么变化的，去Reddit上看普通用户是不是开始大规模吐槽产品体验，去GitHub上看核心开发者最近是不是集体消失了。这些信号往往比官方消息早出现一两个星期。等你看到官方新闻的时候，聪明钱早就已经跑了。
怎么装到你的AI里
这个工具火爆的另一个重要原因是它支持超级多的AI平台。
你可以把它装进Claude Code，这是Claude专门为程序员做的命令行工具。你也可以装进Codex，这是OpenAI出的代码助手。Cursor这个编辑器也支持，GitHub Copilot也支持，Gemini CLI也支持，还有Windsurf、Continue、Roo、Cline、OpenClaw等等加起来五十多种不同的AI宿主环境。
安装方式通常只有一条命令。在大多数环境里，你打开终端输入：
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
如果是在Claude Code里面，命令略有不同：
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
装完之后，你在聊天框里输入“/last30days 你想查的主题”，它就会自动跑起来。什么都不用配置就能立刻用Reddit、Hacker News、GitHub和Polymarket这几个源。如果你想解锁X、YouTube和TikTok，需要花大概30秒走一个一次性配置向导，输入你自己的API密钥。这些密钥去对应平台的开发者网站免费申请就行，每个平台都给了新用户足够用的免费额度。
一旦配置完成，之后每次查询都是全自动的。你不需要每次手动选择要搜哪些平台，不需要设置时间范围，不需要考虑用什么排序方式。它就一个斜杠命令，打进去，等几秒钟，出来一份报告。
为什么最近突然这么多人讨论它
截止2026年6月，这个项目在GitHub上已经积累了28700多个Star，2000多个分支。这个增长曲线在过去三个月里特别陡峭。
原因不是它突然增加了一个什么惊天动地的功能。而是整个AI行业的注意力在2026年上半年集中到了“AI Agent”这个概念上。大家逐渐意识到，单靠一个模型坐在那里想问题是没用的，真正的价值在于让AI能自己去网上找信息、自己用工具、自己完成多步骤的任务。而这个工具恰好是信息获取这个环节里最顺手的一个零件。
你可以想象一个场景。你让你的AI助手去调研某个新兴技术。以前的AI会怎么办？它会说“根据我截至2025年的训练数据，这个技术的主要特点是……”它只能依赖自己被训练时塞进去的那些旧书旧文章。现在有了这个插件，你的AI可以自己跑出去把过去30天全网的最新讨论全部读完，然后基于这些新鲜信息来回答你的问题。这就像你原本雇了一个只读过旧报纸的助理，突然之间你给了他一个能实时收听所有电台和电视台的接收器，他的能力瞬间就不一样了。
这个工具踩中的就是“AI需要实时信息”这个痛点。而且它做得足够简单、足够开放、足够便宜。免费永远是最强的竞争力，当你提供一个比所有付费服务都好的功能还不要钱的时候，用户自然会像潮水一样涌过来。
它不擅长什么
说完了优点，也得说清楚它的适用范围。
这东西不擅长回答需要长期积累的稳定知识。比如你问它“什么是傅里叶变换”，它也能回答你，但不是最优解。因为傅里叶变换这个数学工具在过去30天里并没有发生什么变化，去搜Reddit和X上的讨论纯属浪费时间。这种问题更适合直接问百科或者让模型从自己的知识库里回答。
也不适合用来查那种非常冷门、全网没几个人讨论的东西。比如你老家村里某个小卖部的老板在过去30天里有什么动态，这种信息根本不会出现在Reddit、X或者YouTube上。工具能搜到的前提是有人讨论过。如果没有任何人发帖、发推、发视频，那它再厉害也变不出信息来。
另外，它对时效性的执念是一把双刃剑。“过去30天”这个设定意味着如果你需要了解某个话题在过去半年或者过去一年的整体变化趋势，这个工具帮不了你。它只看最近一个月，就像一个鱼的记忆，七天之前的新闻如果不算很火的话基本就丢了。但这也正是它的设计目标——它不是做历史研究的，是做实时舆情监控的。你拿螺丝刀去砸钉子，砸不动不是螺丝刀的错。
整体总结
把这个工具的本质再概括一下。它不是搜索引擎的替代品，而是搜索引擎的补丁。Google解决的是“从海量网页里找到相关内容”，它解决的是“从十几个封闭平台里找到最近一个月最热门的讨论”。两者目标不同，可以配合使用。
它的技术架构其实不复杂。并行搜索各平台API，按互动指标排序，聚类去重，LLM总结。每一步都有现成的技术方案。真正的创新在于把这些步骤组合成一个完整的、开箱即用的、零配置的Agent技能。而且选择了一个非常聪明的商业模式——不收钱，让你用自己的API密钥，从而避开了所有平台的数据授权门槛。
对于那些需要快速了解一个话题的舆论动向的人来说，比如产品经理在做竞品调研、投资者在找下一个风口、营销人员在追踪品牌口碑、程序员在决定要不要用某个开源库，这个工具能省下大量的时间。原来可能要花半天时间手动刷十几个平台，现在几秒钟搞定。时间就是钱，而且是挺贵的钱。
最后补一句。这个项目的GitHub地址是github.com/mvanhorn/last30days-skill。如果你用的是Claude Code、Cursor、Codex这类支持Agent技能的开发环境，装上试试也就花一分钟。你用一次就知道了——原来我之前手动搜了那么久，都是在浪费时间。