GitHub 上有个 5 万 Star 的开源项目 last30days-skill，从开源起就一直在热榜上挂着。它能帮你弄清楚某一个话题在过去 30 天里人们真正在说什么——把 Reddit、X、YouTube、TikTok、Hacker News、Polymarket、GitHub 等渠道的近 30 天帖子和互动数据一次性聚合成一份带引用的研究简报。
用它来学习 AI 新概念、新知识非常合适，毕竟国内很多信息都是对海外资讯的搬运和二次咀嚼。
开源项目简介
给 last30days-skill 一个话题，它让 AI Agent 帮你扒一遍最近 30 天国外各大社交媒体上的真实讨论，然后综合成一份带引用的报告。
它和普通搜索有两个核心差异：
1. 深度爬取，不是只看帖子标题
比如 Reddit 上一个帖子，它把评论带点赞数一起扒下来；X 上的推文，高赞回复也会纳入进去。就像看小红书不会只看正文肯定要翻评论区一样，优质信息经常就埋在评论里，有时候很多信息可能比正文还值钱。
2. 按真实热度排序，不按 SEO
Reddit 几千 upvote 的讨论，权重高于一篇没人看的博客；一个 3.6M 播放的 TikTok，权重高于一篇新闻稿。看到的排名是真人投出来的，不是哪篇博客做了 SEO 排上来的。
实战：学习 Loop Engineering
比如最近 Loop Engineering 很火，你想学一学，但不想通过搜几篇公众号文章学习。装了这个 skill，输入提示词：
/last30days 最近大家关于 loop engineering 的讨论，比较有洞见的地方是啥？观点差异化是啥？
大概等了 7 分钟，它深度搜索了 50 条海外信息来源：2 个 Reddit 帖子、10 个 YouTube 视频、15 条 TikTok、12 条 Instagram、10 条 HN、1 个 GitHub，再加上 WebSearch 补充的链接。
它会生成一个长长的报告，不过这个报告你可以不用仔细读，它其实是后面你和 AI 交互问答时的信息源参考。你的 AI 已经吃透了所有这些上下文，可以随便聊，问啥都能基于这些一手讨论回答你。这个感觉是普通搜索给不了的——普通搜索给你一篇文章读完就完了，你问它问题它不知道上下文。
怎么用
安装很简单。Claude Code 里两行命令：
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days如果你用的是 Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 这些，一行也行：
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g装完之后，Reddit、Hacker News、Polymarket、GitHub 这四个源完全免费，零配置，立刻能跑。想用更多源也行，按需配置：
- X：登录个浏览器账号就行，或者用 API key
- YouTube：装个 yt-dlp。不想配也没关系，免费的那几个源对学习新概念来说够用了