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Last 30 Days Research

ASecurity

当需要在 Reddit/X/Web 上调研近 30 天热议话题、快速成为该话题专家时使用;做的是解析话题与目标工具、跨源检索综合并产出可直接粘贴到目标工具的提示词;不适用于无时效性的通用知识问答或单纯网页摘要;触发词:近30天、时效热议、Reddit X 调研、最佳/推荐 X、为某工具写提示词。

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  • Added September 19, 2026
ai-agentspythonbashgitapi

Works with

  • claude code
  • cursor
  • cli
  • api

Security analysis

A100/100

Scanned September 19, 2026

npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill last-30-days-research --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

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Security grade badge for Last 30 Days Research
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/findscripter-last-30-days-research/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/findscripter-last-30-days-research)

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SKILL.md
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name: last-30-days-research
title: 近 30 天研究:Reddit/X/Web 时效话题速成
description: 当需要在 Reddit/X/Web 上调研近 30 天热议话题、快速成为该话题专家时使用;做的是解析话题与目标工具、跨源检索综合并产出可直接粘贴到目标工具的提示词;不适用于无时效性的通用知识问答或单纯网页摘要;触发词:近30天、时效热议、Reddit X 调研、最佳/推荐 X、为某工具写提示词。
domain: 通用/research
triggers: [近30天热门, Reddit X Web 调研, 最佳/top/推荐某话题, 某话题最新动态/新闻, 为某工具写可粘贴提示词, 时效性话题速成]
tags: [research, web-search, reddit, twitter-x, prompt-engineering, trend, misc]
level: 进阶
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [WebSearch, Bash, Read]
requires: []
related: [news-sentiment-briefing, entity-research-dossier, multi-source-knowledge-synthesis, query-decomposition-search]
combines_with: [x-twitter-scraper-toolkit, fact-checking, exa-semantic-search]
license: MIT
source: sickn33/agentic-awesome-skills
source_license: MIT
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## 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):

```bash
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`):

```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
```

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)。

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