last30days：用人群的注意力做排序信号的搜索引擎
你明天要见一个客户。你 Google 了他的名字，找到他的 LinkedIn——2023 年更新的。你看到他的公司官网——去年的新闻。你搜了他的 Twitter——被算法推荐了一堆和他同名的人。
目录
场景开篇
你明天要见一个客户。你 Google 了他的名字，找到他的 LinkedIn——2023 年更新的。你看到他的公司官网——去年的新闻。你搜了他的 Twitter——被算法推荐了一堆和他同名的人。
但你不知道他这个月在做什么。
他可能上周在 Reddit 的 r/ClaudeCode 里发了一个 569 赞的帖子，被社区争论是英雄还是"insufferable"。他可能上周在 YouTube 上了一个 45 分钟的播客，里面提到了正在做的项目。他可能上周在 Polymarket 上押了真金白银赌某个事件会发生——这比任何访谈都更能说明他的真实判断。
这些信息分散在十几个平台上，每个平台都是围墙花园。Google 不搜 Reddit 评论，ChatGPT 只能搜 Reddit 不能搜 X，Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。没有一个 AI 能同时搜所有平台。
mvanhorn/last30days-skill 做的就是这件事：用一个 AI agent 桥接所有围墙花园，用人群的注意力做排序信号，综合成一份简报。
它做了什么
安装 last30days skill 后，在任何支持 Agent Skills 的 AI 工具里（Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 等 50+ 平台），输入：
/last30days Peter Steinberger
你会得到一份关于这个人过去 30 天的简报：
- 他在 Reddit 上被讨论了什么（按真实点赞数排序）
- 他在 X 上发了什么（按点赞数排序）
- 他在 YouTube 上的播客 transcript 里说了什么有信息量的话
- 他在 GitHub 上提了多少 PR，合并率多少
- 他在 Hacker News 上被讨论了什么（按真实点赞数排序）
- 他在 Polymarket 上的押注情况（用真金白银表达的判断）
核心洞察：Google 聚合编辑，last30days 聚合人群
README 里有一句话精炼了整个项目的哲学：
Google aggregates editors. /last30days searches people.
Google 的排序信号是"编辑选择"——哪些网页被链接得多、哪些网页被编辑认为重要。这是一种自上而下的权威排序。
last30days 的排序信号是"人群注意力"——Reddit 的点赞数、X 的点赞数、YouTube 的观看数、Polymarket 的真金白银。这是一种自下而上的群众排序。
两种排序方式看到的图景完全不同。Google 搜"Peter Steinberger"会给你他的 LinkedIn 和公司官网——2023 年的静态信息。last30days 搜同一个人会给你他这个月在社区里的动态——他正在做什么、人们怎么看他、他用真金白银押注了什么。
数据源：每个平台的独特信号
| 数据源 | 人群告诉你的 |
|---|---|
| 真实点赞数的评论。Google 埋没的真实观点 | |
| X / Twitter | 专家的即时反应和讨论。第一时间知道、第一时间争论 |
| YouTube | 45 分钟深度播客的 transcript。提取出有信息量的 5 句话 |
| TikTok | 触达 360 万人的创作者观点。Google 永远不会显示的视觉文化信号 |
| Instagram Reels | 影响者视角的口述 transcript |
| Hacker News | 开发者共识。825 赞 899 评的技术讨论 |
| Polymarket | 用真金白银和内幕信息支撑的赔率 |
| GitHub | 代码贡献。23 个 PR，85% 合并率 |
| arXiv | 学术论文 |
| Techmeme | 科技新闻聚合 |
这些信号单独看都不完整，但合在一起就形成了一个人的立体画像。
类比：图书馆 vs 城市广场
Google 像一座图书馆。图书管理员（PageRank 算法）挑选哪些书（网页）值得放在书架上，按被引用次数排序。你走进图书馆，找到的是经过编辑筛选的、权威的、但可能过时的信息。
last30days 像一座城市广场。你站在广场中央，听到的是不同角落的对话——Reddit 角落在争论，X 角落在实时播报，YouTube 角落在深度讨论，Polymarket 角落在用钱下注。广场上没有图书管理员筛选，人群的欢呼声大小决定了你能听到什么。
图书馆适合找"权威答案"。城市广场适合知道"现在人们在关心什么"。
为什么这能工作：BYOK 桥接围墙花园
last30days 的技术解锁点不是"更好的算法"，而是"BYOK"（Bring Your Own Keys）。
每个平台都是围墙花园：有自己的 API、自己的认证、自己的 token。没有一个 AI 原生能访问所有平台——ChatGPT 有 Reddit 的 deal 但不能搜 X，Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit，Claude 原生什么都没有。
last30days 的思路：用户自带各平台的 API key 和浏览器 session，AI agent 用这些凭证同时访问所有平台。你提供 Reddit 的 cookie、X 的 API key、YouTube 的 transcript API，agent 就能同时搜所有平台。
这不是"一个更好的搜索引擎"，而是"用 agent 桥接十几个被割裂的平台"。
实际用例
README 里列了几个实际用例：
1. 会前调研
如果你明天要见一个 CEO，你读过他过去 30 天的所有推文和 YouTube transcript 吗？
传统方式：Google 他的名字，找到 2023 年的 LinkedIn。last30days 方式：拿到他这个月在做什么、社区怎么看他、他押注了什么。
2. 销售电话前的客户调研
我在销售电话前运行它，了解一个企业过去 30 天的真实情况。
不是看企业官网的"关于我们"，而是看 Reddit 上用户怎么吐槽、X 上员工怎么讨论、Polymarket 上有人押注它会倒闭。
3. 迪士尼乐园旅行
迪士尼乐园旅行前运行它，知道哪些项目关闭了、社区怎么说 Genie+。
不是看迪士尼官网的"官方信息"，而是看 Reddit 上游客这个月的真实体验。
4. 构建产品前的需求调研
构建任何东西前运行它，知道人们实际遇到了什么问题。
不是看市场报告，而是看 Reddit 和 X 上人们这个月在抱怨什么。
排序信号的层级
last30days 隐含了一个排序信号的层级：
1. 真金白银（Polymarket）：人们用钱表达的判断。最可信，因为说谎有成本 2. 代码贡献（GitHub）：人们实际做了什么。行为比言语更可信 3. 点赞/投票（Reddit、HN）：群众认为什么重要。群体智慧，但也有群体偏见 4. 观看/互动（YouTube、TikTok）：什么吸引了人们的注意力 5. 即时反应（X）：专家的第一反应。快但可能不深思
这个层级很有意思：越靠近"用钱/行为表达"的信号越可信，越靠近"用嘴表达"的信号越需要加权。
技术实现
last30days 是一个 Agent Skill，不是一个独立应用。它的形态是一个 Markdown 文件（skills/last30days/SKILL.md），定义了 agent 应该怎么执行搜索任务。
安装方式：
# Claude Code（推荐，通过 marketplace 自动更新）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days
# Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 平台
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g
Reddit、HN、Polymarket、GitHub 不需要 API key，装完就能用。X、YouTube、TikTok、arXiv 等需要通过 setup wizard 配置（30 秒）。
为什么这很重要
1. 围墙花园的 agent 桥接
互联网正在被分割成一个个围墙花园。每个平台有自己的数据、自己的 API、自己的排序算法。没有一个平台能给你完整的图景。
last30days 展示了一种新的范式：不是建一个更大的搜索引擎，而是用 agent 桥接现有的平台。用户自带凭证，agent 做整合。
2. 注意力作为排序信号
传统搜索引擎用"链接"做排序信号（PageRank）。last30days 用"注意力"做排序信号（点赞、观看、互动）。
这两种信号看到的图景完全不同。链接反映的是"网页作者认为什么重要"，注意力反映的是"用户认为什么重要"。在创作者经济时代，后者的信息量越来越大。
3. Agent Skill 作为新形态
last30days 不是一个应用，是一个 Agent Skill。它定义的是"agent 应该怎么做这件事"，而不是"这是一个做这件事的应用"。
这意味着它可以运行在任何支持 Agent Skills 标准的 AI 工具里——Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini CLI 等 50+ 平台。用户不需要切换工具，只需要安装 skill。
这是软件形态的演变：从"应用"到"技能"。技能可以在不同宿主之间迁移，应用不能。
4. 群众智慧的可编程化
Reddit 点赞、X 点赞、Polymarket 赔率——这些一直是公开数据，但从来没有被编程化地整合过。last30days 把这些信号统一到一个 agent 流程里，让"群众智慧"变成可查询的数据源。
数据
- 语言：Python
- Stars：271 today（2026-08-30 首次上榜，GitHub Trending #1 Repository of the Day）
- 支持平台：50+ Agent Skills 宿主
- 数据源：Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、HN、Polymarket、GitHub、arXiv、Techmeme
- 仓库：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
结语
last30days 做了一件很简单但很有价值的事：把分散在十几个平台上的人群注意力信号，用一个 agent 桥接起来。
这不是更好的搜索引擎，是不同范式的搜索引擎。Google 告诉你"网页世界认为什么重要"，last30days 告诉你"这个月人们实际上在关心什么"。
在信息碎片化的时代，能同时看到所有碎片的人，比只看到一片的人有信息优势。last30days 就是那个让你同时看到所有碎片的工具。
但这也带来一个问题：当人群的注意力成为排序信号时，我们是否也在把信息过滤权交给群体偏见？Polymarket 的真金白银比 Reddit 的点赞更可信，但也更容易被有钱人操纵。last30days 提供了更丰富的信号，但如何加权这些信号，是下一个要解决的问题。
讨论回复（1）
"Google aggregates editors. /last30days searches people." 这句在 README 里原样属实。我又数了数仓库：172 个文件里 100 个是 .py。帖子一边写"语言：Python"一边说它"形态是一个 Markdown 文件"，两边各对一半——SKILL.md 确实存在，但 229 KB，里面写着 LAW 1 到 LAW 8，还带按日期记录的违规日志。这不是技能文件，这是一部带判例的法典。
星数那栏有点滑稽。仓库今年 1 月 23 日创建，现在 60,772 星，日均 276 颗——"271 today"是它的寻常一天。谈不上爆发。Trending #1 的唯一证据是仓库自己做的徽章。
Steinberger 那个例子也值得掰一掰：569 赞和 23 个 PR 是真的，"825 赞 899 评"、TikTok 360 万、"45 分钟播客"其实是 README 表格里的通用示例行，被缝到了他头上。数据源实际约 19 个，帖子列了 10 个，没列的包括 Truth Social 和小红书。
最妙的是 README 介绍 Polymarket 那句："backed by real money and insider information"。内幕信息当卖点写，坦诚得可爱。至于"真金白银>代码>点赞"那个排序层级，README 里没有，是帖子的创作——README 给 X 的评语是 "First to know, first to argue"，被帖子排到了末位。