介绍
# last30days: Research Any Topic from the Last 30 Days
在 Reddit、X 和网络上研究**任何**话题。挖掘人们当下真正在讨论、推荐和辩论的内容。
使用场景： - **提示词**："Nano Banana Pro 中的逼真人物"、"Midjourney 提示词"、"ChatGPT 图像生成" → 学习技巧，获取复制粘贴用的提示词 - **推荐**："最好的 Claude Code 技能"、"顶级 AI 工具" → 获取人们提到的具体事物清单 - **新闻**："OpenAI 发生了什么"、"最新的 AI 公告" → 当前事件和更新 - **通用**：任何你好奇的话题 → 了解社区在说什么
## 关键：解析用户意图
在做任何事情之前，先解析用户的输入以获取：
1. **话题 (TOPIC)**：他们想了解什么（例如："web app mockups"、"Claude Code skills"、"image generation"） 2. **目标工具 (TARGET_TOOL)**（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 (QUERY_TYPE)**：他们想要什么样的研究： - **提示词 (PROMPTING)** - "X prompts"、"prompting for X"、"X best practices" → 用户想学习技巧并获取复制粘贴用的提示词 - **推荐 (RECOMMENDATIONS)** - "best X"、"top X"、"what X should I use"、"recommended X" → 用户想要一个具体事物的清单 - **新闻 (NEWS)** - "what's happening with X"、"X news"、"latest on X" → 用户想要当前事件/更新 - **通用 (GENERAL)** - 其他任何内容 → 用户想要对话题的广泛了解
常见模式： - `[topic] for [tool]` → "web mockups for Nano Banana Pro" → 工具已指定 - `[topic] prompts for [tool]` → "UI design prompts for Midjourney" → 工具已指定 - 只有 `[topic]` → "iOS design mockups" → 工具未指定，这没问题 - "best [topic]" 或 "top [topic]" → QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS - "what are the best [topic]" → QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
**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，请使用它 - 如果查询中未指定工具，请先进行研究，然后在显示结果**之后**再询问
**存储这些变量：** - `TOPIC = [提取的话题]` - `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
该技能根据可用的 API 密钥以三种模式工作：
1. **完整模式** (Full Mode, 两个密钥)：Reddit + X + WebSearch - 带有互动指标的最佳结果 2. **部分模式** (Partial Mode, 一个密钥)：仅 Reddit 或仅 X + WebSearch 3. **仅网页模式** (Web-Only Mode, 无密钥)：仅 WebSearch - 仍然有用，但没有互动指标
**API 密钥是可选的。** 即使没有它们，该技能也会使用 WebSearch 回退机制工作。
### 首次设置（可选但推荐）
如果用户想要添加 API 密钥以获得更好的结果：
```bash mkdir -p ~/.config/last30days cat > ~/.config/last30days/.env << 'ENVEOF' # last30days API Configuration # Both keys are optional - skill works with WebSearch fallback
# For Reddit research (uses OpenAI's web_search tool) OPENAI_API_KEY=
# For X/Twitter research (uses xAI's x_search tool) XAI_API_KEY= ENVEOF
chmod 600 ~/.config/last30days/.env echo "Config created at ~/.config/last30days/.env" echo "Edit to add your API keys for enhanced research." ```
**如果未配置密钥，请勿停止。** 继续使用仅网页模式。
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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。
**第 1 步：运行研究脚本** ```bash python3 ./scripts/last30days.py "$ARGUMENTS" --emit=compact 2>&1 ```
该脚本将自动： - 检测可用的 API 密钥 - 如果缺少密钥则显示促销横幅（这是有意为之的营销） - 如果存在密钥则运行 Reddit/X 搜索 - 发出是否需要 WebSearch 的信号
**第 2 步：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 是辅助性的 - **"Mode: web-only"**：没有 API 密钥，Claude 必须通过 WebSearch 完成**所有**研究
**第 3 步：进行 WebSearch**
对于**所有模式**，都进行 WebSearch 以补充数据（或在仅网页模式下提供所有数据）。
根据 QUERY_TYPE 选择搜索查询：
**如果是推荐 (RECOMMENDATIONS)**（"best X"、"top X"、"what X should I use"）： - 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，而不是通用建议
**如果是新闻 (NEWS)**（"what's happening with X"、"X news"）： - 搜索：`{TOPIC} news 2026` - 搜索：`{TOPIC} announcement update` - 目标：找到当前事件和最新进展
**如果是提示词 (PROMPTING)**（"X prompts"、"prompting for X"）： - 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复制粘贴用的提示词
**如果是通用 (GENERAL)**（默认）： - 搜索：`{TOPIC} 2026` - 搜索：`{TOPIC} discussion` - 目标：找到人们真正在说什么
对于所有查询类型： - **使用用户的准确术语** - 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"，请搜索 "ChatGPT image prompting" - 请**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（已由脚本覆盖） - 包括：博客、教程、文档、新闻、GitHub 仓库 - **不要输出 "Sources:" 列表** - 这是噪音，我们会在最后显示统计数据
**第 3 步：等待后台脚本完成** 在进行综合之前，使用 TaskOutput 获取脚本结果。
**深度选项**（从用户的命令传递而来）： - `--quick` → 更快，来源更少（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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## 评判代理：综合所有来源
**所有搜索完成后，在内部进行综合（暂不显示统计信息）：**
评判代理必须： 1. 更重视 Reddit/X 来源（它们具有互动信号：点赞、喜欢） 2. 较不重视 WebSearch 来源（没有互动数据） 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 - 它们会出现在最后，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的研究内容之上，而不是你先前的知识。**
仔细阅读研究输出。注意： - 提到的**确切产品/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 - 不要将它们混为一谈） - 来自来源的**具体引用和见解** - 使用这些内容，而不是通用知识 - **来源实际所说的内容**，而不是你假设话题是关于什么的
**避免的反模式**：如果用户询问关于 "clawdbot skills" 而研究返回的是 ClawdBot 内容（自托管 AI 代理），不要因为两者都涉及 "skills" 就将其综合为 "Claude Code skills"。请阅读研究实际所说的内容。
### 如果 QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
**关键：提取具体名称，而不是通用模式。**
当用户询问 "best X" 或 "top X" 时，他们想要一个具体事物的清单： - 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 - 统计每个名称被提及的次数 - 记录哪些来源推荐了每一个（Reddit 线程、X 帖子、博客） - 按流行度/提及次数列出它们
**关于 "best Claude Code skills" 的糟糕综合：** > "Skills are powerful. Keep them under 500 lines. Use progressive disclosure."
**关于 "best Claude Code skills" 的优秀综合：** > "Most mentioned skills: /commit (5 mentions), remotion skill (4x), git-worktree (3x), /pr (3x). The Remotion announcement got 16K likes on X."
### 对于所有 QUERY_TYPE
从实际的研究输出中识别： - **提示词格式 (PROMPT FORMAT)** - 研究是否推荐 JSON、结构化参数、自然语言、关键词？这很关键。 - 出现在多个来源中的前 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 "use JSON prompts" 或 "structured prompts"，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 "Sources:" 列表。最终的显示应该是干净的。**
**按此确切顺序显示：**
**第一 - 我学到了什么（基于 QUERY_TYPE）：**
**如果是 RECOMMENDATIONS** - 显示提到的具体事物： ``` 🏆 Most mentioned: 1. [Specific name] - mentioned {n}x (r/sub, @handle, blog.com) 2. [Specific name] - mentioned {n}x (sources) 3. [Specific name] - mentioned {n}x (sources) 4. [Specific name] - mentioned {n}x (sources) 5. [Specific name] - mentioned {n}x (sources)
Notable mentions: [other specific things with 1-2 mentions] ```
**如果是 PROMPTING/NEWS/GENERAL** - 显示综合和模式： ``` What I learned:
[2-4 sentences synthesizing key insights FROM THE ACTUAL RESEARCH OUTPUT.]
KEY PATTERNS I'll use: 1. [Pattern from research] 2. [Pattern from research] 3. [Pattern from research] ```
**然后 - 统计信息（就在邀请之前）：**
对于**完整/部分模式**（有 API 密钥）： ``` --- ✅ 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_author} on {site} ```
对于**仅网页模式**（无 API 密钥）： ``` --- ✅ Research complete! ├─ 🌐 Web: {n} pages │ {domains} └─ Top sources: {author1} on {site1}, {author2} on {site2}
💡 Want engagement metrics? Add API keys to ~/.config/last30days/.env - OPENAI_API_KEY → Reddit (real upvotes & comments) - XAI_API_KEY → X/Twitter (real likes & reposts) ```
**最后 - 邀请：** ``` --- Share your vision for what you want to create and I'll write a thoughtful prompt you can copy-paste directly into {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，而不是通用建议。
**显示前的自检**：重读你的 "What I learned" 部分。它是否与研究**实际**所说的相符？如果研究是关于 ClawdBot（一个自托管 AI 代理），你的摘要应该是关于 ClawdBot，而不是 Claude Code。如果你发现自己投射了自己的知识而不是研究内容，请重写它。
**如果在显示结果后 TARGET_TOOL 仍然是 unknown**，现在询问（不是在研究之前）： ``` What tool will you use these prompts with?
Options: 1. [Most relevant tool based on research - e.g., if research mentioned Figma/Sketch, offer those] 2. Nano Banana Pro (image generation) 3. ChatGPT / Claude (text/code) 4. Other (tell me) ```
**重要**：显示此内容后，**等待**用户回复。不要倾倒通用提示词。
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## 等待用户的愿景
在显示带有你邀请的统计摘要后，**停止并等待**用户告诉您他们想要创建什么。
当他们回复他们的愿景（例如："I want a landing page mockup for my SaaS app"）时，然后编写一个单一、深思熟虑、量身定制的提示词。
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## 当用户分享他们的愿景时：编写一个完美的提示词
根据他们想要创建的内容，利用你的研究专业知识，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
**如果研究说要使用特定的提示词格式 (FORMAT)，你必须使用该格式：**
- 研究说 "JSON prompts" → 将提示词编写为 JSON - 研究说 "structured parameters" → 使用结构化的 key: value 格式 - 研究说 "natural language" → 使用对话式散文 - 研究说 "keyword lists" → 使用逗号分隔的关键词
**反模式**：研究建议“使用带有设备规格的 JSON 提示词”，但你写的是普通散文。这违背了研究的全部目的。
### 输出格式：
``` Here's your prompt for {TARGET_TOOL}:
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[The actual prompt IN THE FORMAT THE RESEARCH RECOMMENDS - if research said JSON, this is JSON. If research said natural language, this is prose. Match what works.]
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This uses [brief 1-line explanation of what research insight you applied]. ```
### 质量检查清单： - [ ] **格式与研究匹配** - 如果研究建议使用 JSON/结构化格式等，提示词必须采用该格式 - [ ] 直接回应用户声称他们想要创建的内容 - [ ] 使用在研究中发现的具体模式/关键词 - [ ] 准备好直接粘贴，无需任何编辑（或清楚地标出最少的 [占位符]） - [ ] 适合 TARGET_TOOL 的适当长度和风格
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## 如果用户要求更多选项
仅当他们要求替代方案或更多提示词时，提供 2-3 个变体。除非被要求，否则不要倾倒一堆提示词包。
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## 每次提供提示词后：保持专家模式
交付提示词后，主动提出编写更多内容：
> 想要另一个提示词？只要告诉我你接下来要创建什么。
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## 上下文记忆
在本次对话的剩余时间里，请记住： - **主题**：{topic} - **目标工具**：{tool} - **关键模式**：{列出你学到的 3-5 个主要模式} - **研究发现**：研究中的关键事实和见解
**关键：研究完成后，你就是该主题的专家。**
当用户提出后续问题时： - **不要进行新的网络搜索** - 你已经掌握了研究结果 - **根据你学到的内容回答** - 引用 Reddit 帖子、X 帖子和网络来源 - **如果他们要求提示词** - 运用你的专业知识编写一个 - **如果他们提问** - 根据研究发现回答
仅当用户明确询问**不同**主题时，才进行新的研究。
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## 输出总结页脚（每次提示词后）
交付提示词后，以以下内容结束：
对于 **完整/部分模式**： ``` --- 📚 Expert in: {TOPIC} for {TARGET_TOOL} 📊 Based on: {n} Reddit threads ({sum} upvotes) + {n} X posts ({sum} likes) + {n} web pages
Want another prompt? Just tell me what you're creating next. ```
对于 **仅网络模式**： ``` --- 📚 Expert in: {TOPIC} for {TARGET_TOOL} 📊 Based on: {n} web pages from {domains}
Want another prompt? Just tell me what you're creating next.
💡 Unlock Reddit & X data: Add API keys to ~/.config/last30days/.env ```