一句话说清楚这个项目是干什么的

有个 GitHub 项目叫 mvanhorn/last30days-skill，一天涨了 37k Stars。它的核心能力是：你给我一个主题，我帮你把 Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket（预测市场）和通用 Web 上过去 30 天的相关讨论全部抓回来，然后让 AI 写一份带来源的综述。

听起来是不是很耳熟？有点像 Perplexity 的“焦点模式”，但这里是可本地跑的 Agent Skill，你可以控制数据源、时间窗口和输出格式。

它解决了什么实际问题

作为技术开发者，我经常需要快速了解一个新方向（比如“近期 AI Agent 的热点讨论”、“MCP 协议的最新争议”），但手动搜索效率极低：

• Reddit 上有技术讨论但太散
• X 上有大V观点但时效性高、噪声大
• YouTube 有深度视频但得看十分钟
• Hacker News 有热帖但权重偏向英文
• Polymarket 上甚至有人赌“某产品会不会死”

把这些全部看完再汇总，至少要两个小时。 Last30Days 就干一件事：交给 LLM 去并行扫描，然后合成一个带引用的摘要。

核心设计：为什么选这六个数据源

项目 README 没细说理由，但我分析下来，每个源都有独特价值：

其中 Polymarket 是最大的亮点。 大部分聚合工具不会把预测市场数据拉进来，但 Polymarket 的赔率变化往往是市场情绪的领先指标。比如你想了解“苹果是否会发布折叠屏”，去 Polymarket 看“Yes”合约的价格走势，比看十篇分析文章更能感知真实预期。

关键技巧：写一个能跨平台聚合的 Prompt

虽然项目本身是以代码实现（Python + LLM 调用），但核心逻辑其实是一个极好的 Prompt 模板。你完全可以把它用在 ChatGPT、Claude、OpenAI Playground 里，手动模拟类似的效果。

下面是我从项目思路里提炼出来的模板：

你需要成为一个跨平台信息聚合器。你的任务是对以下主题，在过去30天内，从指定平台搜索并综合观点。

主题：{主题}
时间范围：最近30天（从今天往前推）

请依次搜索以下平台，并为每个平台列出3-5个有代表性的结果（标题+来源链接+一句话摘要）：
1. Reddit（搜索相关子版块热帖）
2. X/Twitter（搜索相关话题和热门推文）
3. YouTube（搜索相关视频，优先高播放量）
4. Hacker News（搜索相关帖子及评论）
5. Polymarket（搜索相关预测市场合约，如有）
6. 通用Web（补充新闻、博客、文档）

最后，请基于以上信息，输出一份综述，包含：
- 总体热度：该主题在30天内是否有上升/下降趋势
- 主要观点：各方对主题的主流看法（附引用来源）
- 争议点：存在哪些分歧、哪方更可信？
- 预测信号：Polymarket上是否有相关合约，赔率反映了什么预期
- 个人建议：基于以上信息，你给读者的行动建议

注意：所有信息必须有明确来源，不要编造。如果某平台无结果，注明“未找到相关内容”。

差 Prompt vs 好 Prompt 对比

差 Prompt（直接问）

“最近30天关于AI Agent有什么热门讨论？”

输出通常是一段泛泛的概括：“AI Agent 最近很火，很多人在讨论 AutoGPT，LangChain 也有相关工具……” 没有来源，没有平台区分，也不告诉你争议是什么。

好 Prompt（用上面模板）

（复制上面的模板，填入主题“AI Agent 开源框架对比”）

输出你会得到：

• Reddit: r/MachineLearning 热帖“LangGraph vs CrewAI 性能对比” 链接
• X: @karpathy 推文讨论 Agent 框架选择 链接
• YouTube: 视频“AutoGPT vs BabyAGI 实战” 52万播放 链接
• HN: “Why I stopped using LangChain” 评论区 链接
• Polymarket: 一个合约“Will CrewAI surpass LangChain by 2025?” 当前赔率65% 链接
• 综述：框架选择存在明显两极，LangGraph 适合复杂流动，CrewAI 简单易用但扩展性存疑；预测市场押注CrewAI增长更快……

区别很明显：后者能直接拿来用，帮你省掉2小时搜集时间。

原理：为什么这样写有效

这个 Prompt 成功的背后是 分治+验证 的思维：

1. 指定数据源：AI 不再天马行空，而是基于你划定的平台搜索（如果 AI 能联网，否则需要借助工具）。每个平台的文化不同，分开列出能避免混为一谈。
2. 要求结构化输出：先列结果，再写综述。这让 AI 的推理过程更透明，你也能检查每个来源是否合理。
3. 加入预测市场：Polymarket 是一个独特的“另类数据”来源，它给综述增加了前瞻性。AI 不会主动想到用这个，但你写进模板，它就会去检索。
4. 强制引用：必须附链接，减少幻觉。如果 AI 找不到真实结果，它会输出“未找到”，而不是胡编。

变体和扩展用法

变体1：只做国内市场

可以把平台换成：知乎、微博、B站、微信公众平台、雪球。时间窗口可以改成“最近7天”。

主题：{主题}
时间：最近7天
平台：知乎（相关问题）、微博（热搜词）、B站（热门视频）、微信公众号（文章）
输出格式：每个平台Top3结果+综合洞察

变体2：关注预测类话题

去掉 Reddit 和 YouTube，保留 Polymarket、X 和 Web，专注于“市场预期”。适合分析：某公司股价可能走势、政策是否落地、产品是否会发布。

主题：美国大选对科技公司的影响
平台：Polymarket（相关合约）、X（政治话题）、Web（民调和新闻）
输出：赔率变化、主要争议点、关键人物的表态

变体3：技术追踪专用

如果你只关心 GitHub 动向，可以把数据源换成：GitHub Trending、Hacker News、Reddit r/programming、X（技术大V）。时间窗口设为“最近24小时”。

主题：最新开源 AI 工具
平台：GitHub Trending（新星项目）、HN（新工具讨论）、Reddit r/MachineLearning（热门帖子）
输出：项目名称、Star数、主要特色、社区评价

自己搭一个类似的 Agent

如果你懂一点 Python，可以用 LangChain 或 CrewAI 快速复现。核心代码逻辑：

1. 定义每个平台的搜索函数（使用官方API或爬虫）。对于 Reddit，用 praw；X 用 tweepy；YouTube 用 google-api-python-client；HN 用 algolia 公开 API；Polymarket 可以用它的子图查询；Web 用 serpapi 或 duckduckgo_search。
2. 将这些函数注册为 LLM 的 Tool，或者让 Agent 按顺序调用。
3. 最后将抓取结果放入 summary prompt（上面那个模板）让 LLM 输出。

一个简化版的伪代码：

from langchain.agents import Tool, create_openai_functions_agent
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

# 定义搜索工具
tools = [
    Tool(name="Reddit Search", func=search_reddit, description="搜索Reddit最近30天帖子"),
    Tool(name="X Search", func=search_twitter, description="搜索X最近30天推文"),
    # ... 其他
]

agent = create_openai_functions_agent(llm, tools, prompt=agent_prompt)
# agent_prompt 需要包含最后的综述指令

注意：如果不使用 Agent 框架，也可以手动写一个顺序调用：先依次调用各搜索函数并收集结果，然后一次性把结果塞进 summary prompt 让 LLM 输出。后者更简单且成本可控。

实际使用的注意事项

• API 费用：每个平台几乎都有 rate limit，Reddit 和 X 的免费额度很有限。如果高频使用，建议结合缓存或用付费 API Key。
• Polymarket 数据可靠性：预测市场虽然有趣，但流动性差的合约赔率容易被大户操纵。参考时注意成交量（Volume）指标。
• 信息过载：如果主题太宽泛（比如“AI”），每个平台会返回上百条结果，LLM 的生成质量会下降。建议主题越具体越好，比如“OpenAI 的 GPT-5 发布时间预测”。
• 时间窗口的精确性：30 天是个不错平衡点。如果你想跟踪周趋势，改成 7 天；如果想做长期研究，90 天也行，但注意结果数量会指数级增长。

我的个人看法

这个项目“技术”本身并不复杂，但它的数据源选择非常聪明。把 Polymarket 和其他社区结合，等于把“未来预期”和“当前讨论”放在一起对照，这对产品决策或投资参考很有价值。GitHub 一天 37k Stars 也印证了开发者对这类“快速感知”工具的真实需求。

但我认为，它最大的价值不是开箱即用，而是 给出了一种思路：你可以根据自己的场景定制数据源和 Prompt，构建专属的“信号雷达”。比如你关注开源项目，就盯 GitHub + HN + Reddit；你关注金融，就加 Polymarket + X + 财经新闻。

与其等别人更新 Skill，不如自己动手改改模板。上面那个 Prompt 模板直接复制到 ChatGPT（记得 enable web search）就能跑。如果你想跑得更溜，花一下午写个 Python 脚本挂起来。

试试看，你会发现自己对行业动态的感知快了一个量级。