# Last30days

> 研究过去30天内Reddit、X和网络上关于任何主题的内容，成为专家，并为用户的目标工具编写可直接复制粘贴的提示词。触发词：last30days、最近30天、主题研究、Reddit研究、X研究、网络研究、提示词研究、趋势发现、热门话题、AI研究、技能研究、工具推荐

- Skill: `kscz0000/last30days` (Agent Skill, multi-file: 41 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add kscz0000/last30days`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kscz0000/last30days/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: kscz0000 (https://skillmd.com/u/kscz0000)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/kscz0000/last30days

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# 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：

1. **主题**：他们想了解什么（例如，"Web 应用模型"、"Claude Code 技能"、"图像生成"）
2. **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"）
3. **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]`

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## 设置检查

技能根据可用的 API 密钥以三种模式运行：

1. **完整模式**（两个密钥都有）：Reddit + X + WebSearch - 最佳结果，带有互动指标
2. **部分模式**（一个密钥）：仅 Reddit 或仅 X + WebSearch
3. **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：

```bash
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。

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## 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**

```bash
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）

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## 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：

1. 对 Reddit/X 来源给予更高权重（它们有互动信号：点赞、喜欢）
2. 对 WebSearch 来源给予较低权重（无互动数据）
3. 识别在所有三个来源中都出现的模式（最强信号）
4. 注意来源之间的任何矛盾
5. 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。**

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## 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。**

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## 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。

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## 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

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## 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。

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## 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。

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## 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。

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## 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**：

```
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📚 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。