AI agent 驱动的近 30 天多平台聚合搜索引擎，以社交互动量排序，覆盖 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等 15+ 数据源。
last30days-skill 是一个面向 AI agent 的研究型 skill（CLI 命令 /last30days），当前版本 v3.0.0，使用 Python（≥3.12）编写。它同时搜索 Reddit（含评论及投票数）、X/Twitter、YouTube（完整转录文本）、TikTok、Instagram Reels、Hacker News、Polymarket、GitHub、Threads、Pinterest、Bluesky、Perplexity Sonar、Web 等 15+ 数据源，以 upvotes、likes、views、Polymarket 赔率等真实互动信号排名，而非传统 SEO 排序。
核心机制包括：v3 智能主题解析引擎（搜索前自动识别相关账号、子版块、频道和标签，支持人→公司、产品→创始人的双向解析与实体消歧）、跨源聚类合并（基于实体重叠检测将同一事件的多平台出现合并为一个条目）、双重评分系统（社交参与度评分 + Best Takes 幽默/传播力评分）、每作者上限 3 条结果防止声音垄断。支持 X vs Y 单轮对比查询（约 3 分钟生成含架构、内存、安全特性的对比表）、GitHub 人物模式（--github-user 参数）、ELI5 通俗模式。
零配置即可使用 Reddit、HN、Polymarket、GitHub；其余源通过 BYOK 方式解锁（X 需浏览器登录、YouTube 需 yt-dlp、TikTok/Instagram 等需 ScrapeCreators key、Perplexity 需 OpenRouter key、Web 搜索需 Brave Search key）。支持 Claude Code、claude.ai、Gemini CLI、OpenClaw 等宿主平台。架构上由 Python 预研模块完成主题解析，多源并行搜索 + 超时预算回退机制保证弹性，内置 1,012 个测试用例。