Last 30 days research

何时使用

需要了解某话题近 30 天在 Reddit、X、Web 上的真实热议、推荐与争论，并据此快速成为该话题"专家"、最终为目标工具产出可直接粘贴的提示词时使用。典型场景：

• 提示词类（PROMPTING）："Nano Banana Pro 真人照"、"Midjourney 提示词" → 学技巧、拿可粘贴提示词
• 推荐类（RECOMMENDATIONS）："最佳 Claude Code 技能"、"top AI 工具" → 要一份具体名称清单
• 新闻类（NEWS）："OpenAI 最近怎么了"、"AI 最新发布" → 当下事件与更新
• 通用类（GENERAL）：任意好奇话题 → 理解社区在说什么

不该用：无时效性的通用知识问答（直接答即可，无需调研）；只要一份网页摘要而不需要跨源综合或产出提示词；以及话题与"近期社区讨论/热度"无关的场景。

步骤

1. 解析用户意图（动手前先做）：抽取三个变量并记住——

   • TOPIC＝要调研的话题
   • TARGET_TOOL＝提示词将用于哪个工具（未指定则记 unknown）
   • QUERY_TYPE＝RECOMMENDATIONS | NEWS | PROMPTING | GENERAL
   • 常见模式：[话题] for [工具]、[话题] prompts for [工具] → 工具已指定；最佳/top [话题] → RECOMMENDATIONS。
   • 关键约束：调研前不要追问目标工具。工具已给就用；未给则先调研，出结果后再问。

2. 环境检测（可选 API Key）：脚本会自动检测 Key 并决定模式，缺 Key 也要继续（web-only 回退）。三种模式：both（Reddit+X+Web，最佳）/ reddit-only 或 x-only / web-only（仅 WebSearch，无互动数据）。无 Key 不要停。

3. 运行调研脚本，按输出判断模式（见下方指令）。

4. 做 WebSearch 补充（所有模式都做；web-only 模式下它提供全部数据）。按 QUERY_TYPE 选查询词：

   • RECOMMENDATIONS：best {TOPIC} recommendations、{TOPIC} list examples、most popular {TOPIC} → 目标是挖具体名称而非泛泛建议
   • NEWS：{TOPIC} news 2026、{TOPIC} announcement update
   • PROMPTING：{TOPIC} prompts examples 2026、{TOPIC} techniques tips
   • GENERAL：{TOPIC} 2026、{TOPIC} discussion
   • 所有类型通用：用用户原话术，别按自己旧知识替换或追加技术名（如用户说 "ChatGPT image prompting" 就照搜，别擅自加 "DALL-E"）；排除 reddit.com / x.com / twitter.com（脚本已覆盖）；纳入博客、教程、文档、新闻、GitHub；不要输出 "Sources:" 列表。

5. 裁判式综合（内部进行，先别显示统计）：Reddit/X 源权重更高（有点赞/评论等互动信号），WebSearch 源权重更低；找出三源都出现的最强信号；记下矛盾点；提炼 3-5 条可执行洞见。务必基于真实调研内容，而非既有知识——注意精确产品名（如 "ClawdBot" ≠ "Claude Code"，勿混为一谈）。若是 RECOMMENDATIONS，要数清每个具体名称被提及次数并按热度排序。特别留意调研推荐的提示词格式（JSON / 结构化参数 / 自然语言 / 关键词），后续产出必须照此格式。

6. 展示"我学到了什么" + 统计 + 邀请（顺序固定，输出干净、用真实数字，不要 "Sources:" 列表）：先按 QUERY_TYPE 给洞见/榜单，再给统计块，最后给邀请语。若 TARGET_TOOL 仍 unknown，此时才问用什么工具，然后停下等用户。

7. 用户给出愿景后，写一条最贴合的提示词：格式必须匹配调研结论（说 JSON 就写 JSON，说自然语言就写散文）。仅当用户要更多选项时再给 2-3 个变体。

8. 进入专家模式：后续追问不再发起新 WebSearch，直接用已有调研回答；仅当用户换到全新话题才重新调研。

指令

首次配置（可选，加 Key 提升效果）：

mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'ENVEOF'
# last30days API Configuration（两个 Key 均可选，缺则走 WebSearch 回退）
OPENAI_API_KEY=     # Reddit 调研（OpenAI web_search）
XAI_API_KEY=        # X/Twitter 调研（xAI x_search）
ENVEOF
chmod 600 ~/.config/last30days/.env

运行调研脚本（脚本自动检测 Key 并输出模式行 Mode: both|reddit-only|x-only|web-only）：

TOPIC_FILE="$(mktemp)"
trap 'rm -f "$TOPIC_FILE"' EXIT
cat <<'LAST30DAYS_TOPIC' > "$TOPIC_FILE"
$ARGUMENTS
LAST30DAYS_TOPIC
python3 ~/.claude/skills/last30days/scripts/last30days.py "$(cat "$TOPIC_FILE")" --emit=compact 2>&1

深度开关（从用户命令透传）：--quick（每源 8-12 条）/ 默认（20-30 条）/ --deep（Reddit 50-70、X 40-60）。

统计块模板（full/partial 模式）：

✅ All agents reported back!
├─ 🟠 Reddit: {n} threads │ {sum} upvotes │ {sum} comments
├─ 🔵 X: {n} posts │ {sum} likes │ {sum} reposts
├─ 🌐 Web: {n} pages │ {domains}
└─ Top voices: r/{sub1}, r/{sub2} │ @{handle1}, @{handle2}

web-only 模式则只列 Web 统计，并提示加 Key 解锁互动数据。

示例

输入 最佳 Claude Code 技能（QUERY_TYPE=RECOMMENDATIONS）：

• 反面综合（差）：「技能很强大，控制在 500 行内，用渐进式披露。」——这是泛泛建议，没给名字。
• 正面综合（好）：「提及最多的技能：/commit（5 次）、remotion skill（4 次）、git-worktree（3 次）、/pr（3 次）。Remotion 公告在 X 上获 16K 赞。」——给出具体名称 + 提及次数 + 来源。

榜单展示模板：

🏆 提及最多：
1. [具体名称] — {n}x（r/sub、@handle、blog.com）
2. ...
其他值得一提：[1-2 次提及的具体项]

产出提示词时，若调研说"用带设备规格的 JSON 提示词"，就真的写成 JSON，结尾用一行说明所用洞见，例如：此提示词应用了调研中的「结构化 JSON + 真实设备分辨率」模式。

注意事项

• 缺 API Key 不要停，自动走 web-only；只是没有互动指标。
• 调研前不问目标工具；未指定则先出结果再问。
• 杜绝知识投射：综合前自检——"我学到了什么"是否与调研真实内容一致？话题若是 ClawdBot 就别写成 Claude Code。
• WebSearch 用用户原术语，别按自身（可能过时的）知识替换或扩写技术名。
• 始终排除 reddit.com / x.com / twitter.com，不输出 "Sources:" 列表，统计只在末尾呈现。
• 产出提示词的格式必须匹配调研结论，否则前面的调研白做。
• 用真实数字填统计块，不要编造。

互见

• deep-research：需要多源、对抗式核查、带引用的深度研究报告时用它；本技能偏"近 30 天时效话题速成 + 产出可粘贴提示词"。
• 各 WebSearch / WebFetch 能力：本技能的 web-only 回退即依赖通用网页检索。

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采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT）。