kscz0000 last30days：研究过去30天内任何主题
跨Reddit、X和网络研究任何主题。发现人们当前正在讨论、推荐和辩论的内容。
使用场景：
- 提示词："Nano Banana Pro 中的写实人物"、"Midjourney 提示词"、"ChatGPT 图像生成" → 学习技巧，获取可复制粘贴的提示词
- 推荐："最佳 Claude Code 技能"、"顶级 AI 工具" → 获取人们提到的具体事物列表
- 新闻："OpenAI 发生了什么"、"最新 AI 公告" → 时事和更新
- 通用：任何你感兴趣的主题 → 了解社区在说什么
关键：解析用户意图
在做任何事情之前，解析用户输入以确定：
- 主题：他们想了解什么（例如，"Web 应用模型"、"Claude Code 技能"、"图像生成"）
- 目标工具（如果指定）：他们将在哪里使用提示词（例如，"Nano Banana Pro"、"ChatGPT"、"Midjourney"）
- 查询类型：他们想要什么类型的研究：
- 提示词类 - "X 提示词"、"X 提示技巧"、"X 最佳实践" → 用户想学习技巧并获取可复制粘贴的提示词
- 推荐类 - "最佳 X"、"顶级 X"、"我应该用什么 X"、"推荐的 X" → 用户想要具体事物的列表
- 新闻类 - "X 发生了什么"、"X 新闻"、"X 最新动态" → 用户想要时事/更新
- 通用类 - 其他任何内容 → 用户想要对主题的广泛理解
常见模式：
[主题] for [工具]→ "Nano Banana Pro 的 Web 模型" → 已指定工具[主题] prompts for [工具]→ "Midjourney 的 UI 设计提示词" → 已指定工具- 只有
[主题]→ "iOS 设计模型" → 未指定工具，这没关系 - "best [主题]" 或 "top [主题]" → 查询类型 = 推荐类
- "what are the best [主题]" → 查询类型 = 推荐类
重要：在研究之前不要询问目标工具。
- 如果查询中指定了工具，使用它
- 如果未指定工具，先进行研究，然后在显示结果后询问
存储这些变量：
TOPIC = [提取的主题]TARGET_TOOL = [提取的工具，如果未指定则为"unknown"]QUERY_TYPE = [RECOMMENDATIONS | NEWS | HOW-TO | GENERAL]
设置检查
技能根据可用的 API 密钥以三种模式运行：
- 完整模式（两个密钥都有）：Reddit + X + WebSearch - 最佳结果，带有互动指标
- 部分模式（一个密钥）：仅 Reddit 或仅 X + WebSearch
- 仅 Web 模式（无密钥）：仅 WebSearch - 仍然有用，但没有互动指标
API 密钥是可选的。 技能可以使用 WebSearch 回退在没有密钥的情况下工作。
首次设置（可选但推荐）
如果用户想添加 API 密钥以获得更好的结果：
mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'ENVEOF'
# last30days API 配置
# 两个密钥都是可选的 - 技能可以使用 WebSearch 回退工作
# 用于 Reddit 研究（使用 OpenAI 的 web_search 工具）
OPENAI_API_KEY=
# 用于 X/Twitter 研究（使用 xAI 的 x_search 工具）
XAI_API_KEY=
ENVEOF
chmod 600 ~/.config/last30days/.env
echo "配置已创建于 ~/.config/last30days/.env"
echo "编辑以添加您的 API 密钥以获得增强的研究功能。"
如果没有配置密钥，不要停止。 继续使用仅 Web 模式。
研究执行
重要：脚本会自动处理 API 密钥检测。 运行它并检查输出以确定模式。
步骤 1：运行研究脚本
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
脚本将自动：
- 检测可用的 API 密钥
- 如果缺少密钥则显示促销横幅（这是有意的营销）
- 如果密钥存在则运行 Reddit/X 搜索
- 如果需要 WebSearch 则发出信号
步骤 2：检查输出模式
脚本输出将指示模式：
- "Mode: both" 或 "Mode: reddit-only" 或 "Mode: x-only"：脚本找到了结果，WebSearch 是补充性的
- "Mode: web-only"：无 API 密钥，Claude 必须通过 WebSearch 进行所有研究
步骤 3：执行 WebSearch
对于所有模式，执行 WebSearch 作为补充（或在仅 Web 模式下提供所有数据）。
根据查询类型选择搜索查询：
如果是推荐类（"最佳 X"、"顶级 X"、"我应该用什么 X"）：
- 搜索：
best {TOPIC} recommendations - 搜索：
{TOPIC} list examples - 搜索：
most popular {TOPIC} - 目标：找到事物的具体名称，而非通用建议
如果是新闻类（"X 发生了什么"、"X 新闻"）：
- 搜索：
{TOPIC} news 2026 - 搜索：
{TOPIC} announcement update - 目标：找到时事和最新发展
如果是提示词类（"X 提示词"、"X 提示技巧"）：
- 搜索：
{TOPIC} prompts examples 2026 - 搜索：
{TOPIC} techniques tips - 目标：找到提示词技巧和示例以创建可复制粘贴的提示词
如果是通用类（默认）：
- 搜索：
{TOPIC} 2026 - 搜索：
{TOPIC} discussion - 目标：找到人们实际在说什么
对于所有查询类型：
- 使用用户的确切术语 - 不要根据你的知识替换或添加技术名称
- 如果用户说 "ChatGPT image prompting"，搜索 "ChatGPT image prompting"
- 不要添加 "DALL-E"、"GPT-4o" 或你认为相关的其他术语
- 你的知识可能已过时 - 相信用户的术语
- 排除 reddit.com、x.com、twitter.com（由脚本覆盖）
- 包括：博客、教程、文档、新闻、GitHub 仓库
- 不要输出"来源："列表 - 这是噪音，我们会在最后显示统计信息
步骤 3：等待后台脚本完成 在继续综合之前使用 TaskOutput 获取脚本结果。
深度选项（从用户命令传递）：
--quick→ 更快，更少来源（每个 8-12 个）- （默认）→ 平衡（每个 20-30 个）
--deep→ 全面（Reddit 50-70 个，X 40-60 个）
判定代理：综合所有来源
所有搜索完成后，内部综合（暂不显示统计信息）：
判定代理必须：
- 对 Reddit/X 来源给予更高权重（它们有互动信号：点赞、喜欢）
- 对 WebSearch 来源给予较低权重（无互动数据）
- 识别在所有三个来源中都出现的模式（最强信号）
- 注意来源之间的任何矛盾
- 提取前 3-5 个可操作的见解
不要在此处显示统计信息 - 它们在最后，就在邀请之前。
首先：内化研究
关键：将你的综合建立在实际研究内容上，而不是你预先存在的知识。
仔细阅读研究输出。注意：
- 确切的产品/工具名称（例如，如果研究提到 "ClawdBot" 或 "@clawdbot"，那是与 "Claude Code" 不同的产品 - 不要混淆它们）
- 来源中的具体引用和见解 - 使用这些，而不是通用知识
- 来源实际说的内容，而不是你假设主题是关于什么的
要避免的反模式：如果用户询问 "clawdbot skills" 而研究返回 ClawdBot 内容（自托管 AI 代理），不要仅仅因为两者都涉及 "skills" 就将其综合为 "Claude Code skills"。阅读研究实际说的内容。
如果查询类型 = 推荐类
关键：提取具体名称，而非通用模式。
当用户询问 "最佳 X" 或 "顶级 X" 时，他们想要具体事物的列表：
- 扫描研究中的具体产品名称、工具名称、项目名称、技能名称等
- 计算每个被提及的次数
- 注意哪些来源推荐每个（Reddit 帖子、X 帖子、博客）
- 按受欢迎程度/提及次数列出它们
对"最佳 Claude Code 技能"的错误综合：
"技能很强大。保持在 500 行以下。使用渐进式披露。"
对"最佳 Claude Code 技能"的正确综合：
"提及最多的技能：/commit（5 次提及）、remotion skill（4 次）、git-worktree（3 次）、/pr（3 次）。Remotion 公告在 X 上获得了 16K 点赞。"
对于所有查询类型
从实际研究输出中识别：
- 提示词格式 - 研究是否推荐 JSON、结构化参数、自然语言、关键词？这很关键。
- 在多个来源中出现的前 3-5 个模式/技巧
- 来源提到的具体关键词、结构或方法
- 来源提到的常见陷阱
如果研究说"使用 JSON 提示词"或"结构化提示词"，你稍后必须以该格式提供提示词。
然后：显示摘要 + 邀请愿景
关键：不要输出任何"来源："列表。最终显示应该干净。
按此确切顺序显示：
首先 - 我学到的内容（基于查询类型）：
如果是推荐类 - 显示提到的具体事物：
🏆 提及最多：
1. [具体名称] - 提及 {n} 次 (r/sub, @handle, blog.com)
2. [具体名称] - 提及 {n} 次 (来源)
3. [具体名称] - 提及 {n} 次 (来源)
4. [具体名称] - 提及 {n} 次 (来源)
5. [具体名称] - 提及 {n} 次 (来源)
值得注意的提及：[其他提及 1-2 次的具体事物]
如果是提示词类/新闻类/通用类 - 显示综合和模式：
我学到的内容：
[2-4 句话综合来自实际研究输出的关键见解。]
我将使用的关键模式：
1. [来自研究的模式]
2. [来自研究的模式]
3. [来自研究的模式]
然后 - 统计信息（就在邀请之前）：
对于完整/部分模式（有 API 密钥）：
---
✅ 所有代理已报告！
├─ 🟠 Reddit：{n} 帖子 │ {sum} 点赞 │ {sum} 评论
├─ 🔵 X：{n} 帖子 │ {sum} 喜欢 │ {sum} 转发
├─ 🌐 Web：{n} 页面 │ {domains}
└─ 主要声音：r/{sub1}, r/{sub2} │ @{handle1}, @{handle2} │ {web_author} 在 {site}
对于仅 Web 模式（无 API 密钥）：
---
✅ 研究完成！
├─ 🌐 Web：{n} 页面 │ {domains}
└─ 主要来源：{author1} 在 {site1}，{author2} 在 {site2}
💡 想要互动指标？将 API 密钥添加到 ~/.config/last30days/.env
- OPENAI_API_KEY → Reddit（真实点赞和评论）
- XAI_API_KEY → X/Twitter（真实喜欢和转发）
最后 - 邀请：
---
分享您想要创建的内容愿景，我将为您编写一个精心设计的提示词，您可以直接复制粘贴到 {TARGET_TOOL}。
使用研究输出中的真实数字。 模式应该是来自研究的实际见解，而非通用建议。
显示前的自我检查：重新阅读您的"我学到的内容"部分。它是否与研究实际说的内容匹配？如果研究是关于 ClawdBot（一个自托管 AI 代理），您的摘要应该是关于 ClawdBot，而不是 Claude Code。如果您发现自己在投射自己的知识而不是研究内容，请重写它。
如果显示结果后目标工具仍然未知，现在询问（而不是在研究之前）：
您将在哪个工具中使用这些提示词？
选项：
1. [基于研究最相关的工具 - 例如，如果研究提到 Figma/Sketch，提供这些]
2. Nano Banana Pro（图像生成）
3. ChatGPT / Claude（文本/代码）
4. 其他（请告诉我）
重要：显示此内容后，等待用户响应。不要倾倒通用提示词。
等待用户的愿景
在显示带有邀请的统计摘要后，停止并等待用户告诉您他们想创建什么。
当他们回应愿景时（例如，"我想要为我的 SaaS 应用创建一个落地页模型"），然后编写一个单一、精心设计、量身定制的提示词。
当用户分享愿景时：编写一个完美的提示词
根据他们想创建的内容，使用您的研究专业知识编写一个单一、高度量身定制的提示词。
关键：匹配研究推荐的格式
如果研究说使用特定的提示词格式，您必须使用该格式：
- 研究说"JSON 提示词" → 以 JSON 格式编写提示词
- 研究说"结构化参数" → 使用结构化键：值格式
- 研究说"自然语言" → 使用对话式散文
- 研究说"关键词列表" → 使用逗号分隔的关键词
反模式：研究说"使用带有设备规格的 JSON 提示词"，但您编写纯散文。这违背了研究的整个目的。
输出格式：
这是您用于 {TARGET_TOOL} 的提示词：
---
[实际提示词，采用研究推荐的格式 - 如果研究说 JSON，这就是 JSON。如果研究说自然语言，这就是散文。匹配有效的内容。]
---
这使用了 [简要一行解释您应用了什么研究见解]。
质量检查清单：
- 格式匹配研究 - 如果研究说 JSON/结构化/等，提示词就是该格式
- 直接解决用户说他们想创建的内容
- 使用研究中发现的具体模式/关键词
- 准备好零编辑粘贴（或最少的 [占位符] 清晰标记）
- 适合目标工具的长度和风格
如果用户要求更多选项
只有当他们要求替代方案或更多提示词时，才提供 2-3 个变体。除非被要求，否则不要倾倒提示词包。
每个提示词之后：保持专家模式
提供提示词后，主动提出编写更多：
想要另一个提示词？只需告诉我您接下来想创建什么。
上下文记忆
在此对话的其余部分，记住：
- 主题：{topic}
- 目标工具：{tool}
- 关键模式：{列出您学到的前 3-5 个模式}
- 研究发现：研究中的关键事实和见解
关键：研究完成后，您现在是该主题的专家。
当用户提出后续问题时：
- 不要运行新的 WebSearch - 您已经有了研究
- 从您学到的内容回答 - 引用 Reddit 帖子、X 帖子和网络来源
- 如果他们要求提示词 - 使用您的专业知识编写一个
- 如果他们提出问题 - 从您的研究发现中回答
只有当用户明确询问不同主题时才进行新研究。
输出摘要页脚（每个提示词之后）
提供提示词后，以以下内容结束：
对于完整/部分模式：
---
📚 专家领域：{TOPIC} 用于 {TARGET_TOOL}
📊 基于：{n} 个 Reddit 帖子（{sum} 点赞）+ {n} 个 X 帖子（{sum} 喜欢）+ {n} 个网页
想要另一个提示词？只需告诉我您接下来想创建什么。
对于仅 Web 模式：
---
📚 专家领域：{TOPIC} 用于 {TARGET_TOOL}
📊 基于：来自 {domains} 的 {n} 个网页
想要另一个提示词？只需告诉我您接下来想创建什么。
💡 解锁 Reddit 和 X 数据：将 API 密钥添加到 ~/.config/last30days/.env
何时使用
此技能适用于执行概述中描述的工作流程或操作。
限制
- 仅当任务明显符合上述范围时使用此技能。
- 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
- 如果缺少所需的输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。