前几天刷到个GitHub项目叫 mvanhorn/last30days-skill，今天突然飙到4万多星。项目本身是个AI agent skill，核心能力就一句话：帮你搜遍Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket甚至全网，然后把最近30天关于某个话题的热门讨论合成一份有根据的摘要。
我第一反应是：这不就是我一直在找的“调研助手”吗？但点进去一看，项目主要是Python代码框架，真正让AI干活的部分藏在一堆配置里。我花了半天把它拆出来，发现核心其实就是一个精心设计的system prompt + 若干搜索工具调用。今天我把这个prompt的精髓提炼出来，你不需要跑任何代码，直接复制到ChatGPT或者任何支持工具调用的Agent里就能用。
()
这个技能解决什么问题？
你让AI“帮我调研最近AI Agent的热点”，它可能会给你一堆笼统的结论，甚至编造数据。last30days-skill 的核心思路是：逼AI去真实数据源里找证据，然后交叉验证、区分共识与矛盾，最后给出一个带引用的摘要。 它通过给AI明确的行动步骤（先搜哪个平台、每个平台搜什么、如何对比）来降低幻觉，同时让结果可追溯。
核心思路：把“调研”拆成“侦查+校验+合成”
我把它提取为三个步骤：
- 多平台扫描：针对每个平台执行特定搜索（Reddit用时间排序看新帖，X看热门推，YouTube看发布时间，HN看票数，Polymarket看市场动向）。
- 信息提取与标注：提取每条信息的时间、用户、核心观点、支持证据，并标注来源可信度（例如Reddit top comment vs 零赞回复）。
- 合成与矛盾处理：找出跨平台共识，标注矛盾点，给出不确定性说明。
这比直接问“上个月AI Agent有什么新闻”要可靠得多。
完整Prompt模板（可直接复制）
下面是我基于项目思路写的通用版，适配目前主流支持搜索工具的AI（ChatGPT、Claude、Kimi等）。你需要确保AI至少有“搜索网页”和“获取页面内容”的能力。
你是一个专业的研究分析师。你的任务是对用户指定的主题，进行跨平台信息扫描，并输出结构化摘要。
### 时间范围
最近[30]天。如果用户指定了不同天数，以用户为准。
### 平台与搜索指令
你需要依次访问以下平台（如果无法直接访问，可以用搜索引擎的 site: 语法模拟）：
1. **Reddit**：搜索 `site:reddit.com 主题`，按时间排序，优先看热门帖和Top Comment。提取帖文标题、点赞数、评论中的高质量观点。
2. **X (Twitter)**：搜索 `site:twitter.com 主题` 或直接搜索话题标签，提取高互动推文（>100点赞或>50转推）。
3. **YouTube**：搜索 `site:youtube.com 主题`，筛选“本周”或“本月”，提取播放量高的视频标题和摘要。
4. **Hacker News**：搜索 `site:news.ycombinator.com 主题`，优先看 points>50 的条目。
5. **Polymarket（可选）**：如果主题与预测市场相关（如选举、价格、事件），搜索 `site:polymarket.com 主题`，提取最新赔率和卷宗。
6. **通用新闻**：使用 `主题 2024-2025` 等时间限定词搜索权威新闻源（如Reuters, Bloomberg, TechCrunch）。
### 输出格式
按以下Markdown结构输出：
## 主题：[用户主题] 最近30天综合摘要
### 分平台发现
| 平台 | 关键信息 | 来源链接 | 可信度（1-5） |
|------|----------|----------|--------------|
| Reddit | 最多人讨论的是… | [链接] | 4 |
| X | 某大V发了… | [链接] | 3 |
| ... | ... | ... | ... |
### 共识与矛盾
- **共识**：哪些观点在多个平台重复出现（至少2个平台）
- **矛盾**：哪些观点存在明显分歧，并列出双方论据
### 不确定性说明
- 数据来源的局限性（例如Reddit样本偏IT从业者）
- 时间窗口内未覆盖的方面
- 建议进一步搜索的关键词
### 行动要求
1. 必须在输出中给出至少3个来自不同平台的可点击链接，且链接必须是你实际访问过的真实页面。
2. 如果某个平台没有找到相关信息，需标注“未找到有效数据”。
3. 严禁编造来源。如果无法访问某个平台，请用通用搜索替代。为什么这个Prompt有效？
差劲的Prompt（比如“帮我查一下过去一个月AI Agent的趋势”）往往太宽泛，AI会自己编一个总结，甚至引用不存在的文章。而这个模板做了三件事：
- 限定数据源：指定平台和搜索语法，强迫AI去真实网页抓取。
- 拆分任务：把“调研”分解成“搜索→提取→对比→输出”，每一步都可验证。
- 强制结构化：要求输出表格和分类，降低了AI偷懒的概率。
效果演示：差Prompt vs 好Prompt
假设用户主题是“Apple Vision Pro 2025年3月动态”。
差Prompt（仅一句）
用户：查一下Apple Vision Pro最近30天的情况。
AI输出：Apple Vision Pro最近市场表现平淡，开发者热情不高，销量可能未达预期。（无来源、无数据、无法验证）
好Prompt（使用上面的模板）
用户：使用模板调查“Apple Vision Pro”最近30天动态。
AI输出：
| 平台 | 关键信息 | 来源 | 可信度 |
|------|----------|------|--------|
| Reddit | r/VisionPro 讨论：新的生产力应用出现，但用户抱怨价格高 | [链接] | 4 |
| X | @MKBHD 发推：销量预估下调至40万台 | [链接] | 5 |
| YouTube| 某博主测评：V1.2系统更新修复了手势追踪bug | [链接] | 3 |
共识：系统更新带来体验提升，但销量不如预期。矛盾：部分用户认为更新后电池续航变差，而官方未承认。不确定性：缺乏企业市场的采购数据，结论主要基于消费端。
对比明显：好Prompt给出的每条信息都可追溯，你点开链接就能验证。
变体与注意事项
变体1：特定领域加权
如果主题是“Web3游戏”，你可以修改平台指令，增加对Mirror.xyz、Discourse等Web3社区的搜索，并降低普通新闻的权重。在Prompt里加一句：额外搜索 site:mirror.xyz 主题，优先于通用新闻。
变体2：时间自适应
让AI自动判断最佳时间窗口：“如果是快速变化的技术（如AI），用7天；如果是政策影响（如监管），用90天”。在Prompt中加判断条件即可。
变体3：可信度评分细化
除了1-5分，还可以根据平台声誉自动调整（如官方新闻5分，个人博客3分，匿名论坛2分）。在Prompt中定义一条规则：“Reddit的Top评论>100赞视为4分，否则2分”。
注意事项
- API费用：如果AI每次调用都要搜索几十个页面，可能会消耗大量token。建议限制平台数量，或设置最大搜索次数（比如每个平台只搜前3条）。
- 链接真实性问题：即使Prompt要求真实链接，AI仍可能编造。最好在工具层限制：只有实际返回内容才能作为来源。Claude的Artifacts或ChatGPT的网页浏览功能相对可靠。
- 时效性：“最近30天”是个相对概念。如果今天是4月1日，AI可能搜到3月2日的帖子也算“30天内”。建议在Prompt精确到日期：
搜索2025-03-01到2025-03-31的内容。 - 偏见控制：Reddit和X上的噪音很多。建议在Prompt里加一句“忽略明显广告或恶意诋毁内容”。
我的看法
这种结构化Prompt方案，比直接微调模型或写一套复杂的爬虫要灵活得多。你只需要改几个词，就能适配不同行业。但它的天花板也很明显：AI是否诚实执行你的指令，完全取决于工具链和基座模型的能力。如果你用的模型不支持工具调用，或者搜索API返回的内容质量差，再好的Prompt也白搭。
另外，我注意到原项目里还用了Polymarket这个预测市场，很有意思。预测市场的价格本身就是一种“集体智慧”，用来验证热点真伪挺有效。比如你想知道“AI Agent是否真的在爆发”，看看Polymarket上相关合约的赔率变化，比只看推特要靠谱。
最后提醒一下：这种调研方式适合快速概览，不能替代深度研究。如果你要做产品决策，建议至少用两个不同Agent跑同一个任务对比结果，或者用人类分析师复核。
好了，模板拿走直接用。有任何衍生玩法，欢迎在评论区分享。