| name | last30days |
| description | 在 Reddit + X + 网页上搜索任意话题的近30天内容，综合分析结果，输出可直接复制使用的精炼提示词。当用户想获取某话题的近期社交/网络动态、询问"大家怎么看X"，或想了解当前最佳实践时使用。完整的 Reddit+X 功能需要 OPENAI_API_KEY 和/或 XAI_API_KEY，缺少时自动降级为网页搜索模式。 |
last30days：搜索任意话题的近30天动态
在 Reddit、X 和网页中研究任意话题，呈现人们当前正在讨论、推荐和争论的内容。
使用场景：
- 提示词："Nano Banana Pro 中的写实风格人物"、"Midjourney 提示词"、"ChatGPT 图像生成" → 学习技巧，获取可复制使用的提示词
- 推荐："最好的 Claude Code 技能"、"顶级 AI 工具" → 获取具体推荐清单
- 资讯："OpenAI 最新动态"、"最新 AI 公告" → 当前事件和更新
- 综合：任何感兴趣的话题 → 了解社区讨论内容
关键：解析用户意图
开始任何操作前，先解析用户输入：
- TOPIC（话题）：用户想了解什么（如"网页应用原型"、"Claude Code 技能"、"图像生成"）
- TARGET_TOOL（目标工具）（如指定）：用户将在哪里使用提示词（如"Nano Banana Pro"、"ChatGPT"、"Midjourney"）
- QUERY_TYPE（查询类型）：用户想要哪种研究：
- PROMPTING — "X 提示词"、"X 的提示词写法"、"X 最佳实践" → 用户想学习技巧并获取可复制的提示词
- RECOMMENDATIONS — "最好的 X"、"顶级 X"、"推荐用哪个 X" → 用户想要具体推荐清单
- NEWS — "X 怎么了"、"X 新闻"、"X 最新进展" → 用户想了解当前事件/动态
- GENERAL — 其他任何情况 → 用户想对话题有广泛了解
常见模式：
[话题] for [工具] → "Nano Banana Pro 的网页原型" → 已指定工具[话题] prompts for [工具] → "Midjourney 的 UI 设计提示词" → 已指定工具- 仅
[话题] → "iOS 设计原型" → 未指定工具，没有关系
- "最好的 [话题]" 或 "顶级 [话题]" → QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
- "哪些 [话题] 最好" → QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
重要：研究前不要询问目标工具。
- 如果查询中已指定工具，直接使用
- 如果未指定工具，先完成研究，展示结果后再询问
保存以下变量：
TOPIC = [提取的话题]TARGET_TOOL = [提取的工具，未指定则为 "unknown"]QUERY_TYPE = [RECOMMENDATIONS | NEWS | HOW-TO | GENERAL]
环境检查
技能根据可用 API 密钥分三种模式运行：
- 完整模式（两个密钥均有）：Reddit + X + 网页搜索——最优结果，包含互动数据
- 部分模式（仅有一个密钥）：仅 Reddit 或仅 X + 网页搜索
- 纯网页模式（无密钥）：仅网页搜索——仍然有用，但无互动数据
API 密钥为可选项。 无密钥时技能将自动使用网页搜索模式。
首次配置（可选但推荐）
若用户希望添加 API 密钥以获得更好的结果：
mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'ENVEOF'
OPENAI_API_KEY=
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."
未配置密钥时不要停止。 直接进入纯网页模式继续执行。
研究执行
重要：脚本会自动检测 API 密钥。 运行脚本后通过输出判断当前模式。
第1步：运行研究脚本
python3 ./scripts/last30days.py "$ARGUMENTS" --emit=compact 2>&1
脚本将自动：
- 检测可用的 API 密钥
- 若缺少密钥则显示宣传横幅（这是预期的营销行为）
- 若密钥存在则运行 Reddit/X 搜索
- 发出信号指示是否需要网页搜索
第2步：检查输出模式
脚本输出将显示当前模式：
- "Mode: both" 或 "Mode: reddit-only" 或 "Mode: x-only"：脚本已找到结果，网页搜索为补充
- "Mode: web-only"：无 API 密钥，Claude 须通过网页搜索完成所有研究
第3步：执行网页搜索
所有模式下均需执行网页搜索（补充或在纯网页模式下提供全部数据）。
根据 QUERY_TYPE 选择搜索词：
若为 RECOMMENDATIONS（"最好的 X"、"顶级 X"、"推荐用哪个 X"）：
- 搜索：
best {TOPIC} recommendations
- 搜索：
{TOPIC} list examples
- 搜索：
most popular {TOPIC}
- 目标：找到具体的名称，而非泛泛的建议
若为 NEWS（"X 怎么了"、"X 新闻"）：
- 搜索：
{TOPIC} news 2026
- 搜索：
{TOPIC} announcement update
- 目标：找到当前事件和近期进展
若为 PROMPTING（"X 提示词"、"X 的提示词写法"）：
- 搜索：
{TOPIC} prompts examples 2026
- 搜索：
{TOPIC} techniques tips
- 目标：找到提示词技巧和示例，用于创作可复制的提示词
若为 GENERAL（默认）：
- 搜索：
{TOPIC} 2026
- 搜索：
{TOPIC} discussion
- 目标：找到人们实际在讨论的内容
所有查询类型均须注意：
- 使用用户的原始术语 — 不要替换或添加你认为相关的技术名词
- 若用户说"ChatGPT 图像提示词"，就搜索"ChatGPT 图像提示词"
- 不要自行加入"DALL-E"、"GPT-4o"等你认为相关的术语
- 你的知识可能已过时——信任用户的表达
- 排除 reddit.com、x.com、twitter.com（由脚本覆盖）
- 包含：博客、教程、文档、新闻、GitHub 仓库
- 不要输出"来源："列表 — 这是噪音，统计数据将在末尾展示
第3步：等待后台脚本完成
在进入综合分析前，使用 TaskOutput 获取脚本结果。
深度选项（通过用户命令传入）：
--quick → 更快，较少来源（每处 8-12 个）- （默认）→ 均衡（每处 20-30 个）
--deep → 全面（Reddit 50-70，X 40-60）
裁判智能体：综合所有来源
所有搜索完成后，在内部进行综合（此时不显示统计数据）：
裁判智能体须：
- Reddit/X 来源权重更高（有互动信号：点赞、评论）
- 网页搜索来源权重较低（无互动数据）
- 识别在所有三个来源中均出现的规律（最强信号）
- 标注来源之间的矛盾
- 提取前 3-5 个可操作的洞察
此处不显示统计数据 — 统计数据在邀请语前的最后位置展示。
第一步：内化研究内容
关键：让综合分析扎根于实际研究内容，而非已有知识。
仔细阅读研究输出，注意：
- 提到的具体产品/工具名称（例如研究提到"ClawdBot"或"@clawdbot"，那是与"Claude Code"不同的产品——不要混淆）
- 来源中的具体引述和洞察 — 使用这些内容，而不是泛泛知识
- 来源实际说了什么，而不是你对话题的假设
反模式警示：若用户询问"clawdbot 技能"，研究返回了 ClawdBot 内容（自托管 AI 智能体），不要因为两者都涉及"技能"就将其综合为"Claude Code 技能"。读取研究实际所说的内容。
若 QUERY_TYPE = RECOMMENDATIONS
关键：提取具体名称，而非泛泛规律。
当用户询问"最好的 X"或"顶级 X"时，他们想要一个具体清单：
- 扫描研究中出现的具体产品名、工具名、项目名、技能名等
- 统计每个的提及次数
- 标注各来源对其的推荐（Reddit 帖子、X 发帖、博客）
- 按热度/提及次数排列
"最好的 Claude Code 技能"的糟糕综合：
"技能很强大。保持在500行以内。使用渐进式披露。"
"最好的 Claude Code 技能"的优秀综合：
"提及最多的技能：/commit（5次），remotion skill（4次），git-worktree（3次），/pr（3次）。Remotion 的公告在 X 上获得了1.6万个点赞。"
所有 QUERY_TYPE 均须：
从实际研究输出中识别：
- 提示词格式 — 研究推荐 JSON、结构化参数、自然语言还是关键词？这很关键。
- 在多个来源中均出现的前 3-5 个规律/技巧
- 来源提到的具体关键词、结构或方法
- 来源提到的常见误区
若研究说"使用 JSON 提示词"或"结构化提示词"，后续交付提示词时必须使用该格式。
然后：展示摘要并邀请用户描述想法
关键：不要输出任何"来源："列表。最终展示应简洁干净。
按以下确切顺序展示：
第一部分——我的研究发现（根据 QUERY_TYPE）：
若为 RECOMMENDATIONS — 展示提及的具体内容：
🏆 提及最多：
1. [具体名称] — 提及 {n} 次（r/版块、@账号、blog.com）
2. [具体名称] — 提及 {n} 次（来源）
3. [具体名称] — 提及 {n} 次（来源）
4. [具体名称] — 提及 {n} 次（来源）
5. [具体名称] — 提及 {n} 次（来源）
值得关注：[其他1-2次提及的具体内容]
若为 PROMPTING/NEWS/GENERAL — 展示综合与规律：
我的研究发现：
[2-4句话，综合实际研究输出中的关键洞察。]
我将使用的关键规律：
1. [来自研究的规律]
2. [来自研究的规律]
3. [来自研究的规律]
第二部分——统计数据（紧接在邀请语之前）：
完整/部分模式（有 API 密钥）：
---
✅ 所有智能体已报告！
├─ 🟠 Reddit：{n} 个帖子 │ {sum} 点赞 │ {sum} 评论
├─ 🔵 X：{n} 条帖子 │ {sum} 点赞 │ {sum} 转发
├─ 🌐 网页：{n} 个页面 │ {domains}
└─ 热门来源：r/{版块1}、r/{版块2} │ @{账号1}、@{账号2} │ {作者} on {网站}
纯网页模式（无 API 密钥）：
---
✅ 研究完成！
├─ 🌐 网页：{n} 个页面 │ {domains}
└─ 主要来源：{作者1} on {网站1}、{作者2} on {网站2}
💡 想获取互动数据？向 ~/.config/last30days/.env 添加 API 密钥：
- OPENAI_API_KEY → Reddit（真实点赞数和评论数）
- XAI_API_KEY → X/Twitter（真实点赞数和转发数）
第三部分——邀请语：
---
告诉我你想创作什么，我将为你写一段可直接复制粘贴到 {TARGET_TOOL} 的精炼提示词。
使用研究输出中的真实数据。 呈现的规律应是研究中的实际洞察，而非泛泛建议。
展示前自我检查：重新阅读"我的研究发现"部分。它是否与研究实际内容匹配？若研究内容关于 ClawdBot（自托管 AI 智能体），你的摘要应该是关于 ClawdBot 的，而非 Claude Code。若发现自己在投射已有知识而非研究内容，请重写。
若展示结果后 TARGET_TOOL 仍未知，现在再询问（而非研究前）：
你将在哪个工具中使用这些提示词？
选项：
1. [研究中提及的最相关工具——例如研究提到 Figma/Sketch 则提供这些选项]
2. Nano Banana Pro（图像生成）
3. ChatGPT / Claude（文字/代码）
4. 其他（告诉我）
重要：展示后，等待用户回应。不要直接输出通用提示词。
等待用户描述想法
展示统计摘要和邀请语后，停止并等待用户告知他们想要创作什么。
当用户描述他们的想法（如"我想做一个 SaaS 产品的落地页原型"），再针对性地写一段精炼提示词。
当用户描述想法后：写出一段完美提示词
根据他们想要创作的内容，结合研究专业积累，写出一段高度定制的提示词。
关键：匹配研究推荐的格式
若研究推荐了特定的提示词格式，必须使用该格式：
- 研究说"JSON 提示词" → 以 JSON 格式写提示词
- 研究说"结构化参数" → 使用
键: 值 格式
- 研究说"自然语言" → 使用对话式散文
- 研究说"关键词列表" → 使用逗号分隔的关键词
反模式警示：研究说"使用含设备规格的 JSON 提示词"，但你写了纯散文。这完全违背了研究的目的。
输出格式：
这是为 {TARGET_TOOL} 准备的提示词：
---
[实际提示词——按研究推荐的格式撰写。研究建议 JSON 就用 JSON，建议自然语言就用散文。匹配有效的格式。]
---
应用了：[一行简述你采用了哪条研究洞察]
质量检查清单：
若用户要求更多选项
仅在用户明确要求时，提供 2-3 个变体。不要主动输出大量提示词包。
每次交付提示词后：保持专家模式
每次交付提示词后，提供继续服务的邀请：
想要另一个提示词？告诉我你下一步想创作什么。
上下文记忆
在本次对话的剩余部分，记住：
- TOPIC：{topic}
- TARGET_TOOL：{tool}
- 关键规律：{列出学到的前3-5个规律}
- 研究发现：来自研究的关键事实和洞察
关键：研究完成后，你即成为该话题的专家。
当用户提出后续问题时：
- 不要重新执行网页搜索 — 你已经完成了研究
- 从所学内容中回答 — 引用 Reddit 帖子、X 发帖和网页来源
- 若他们要求提示词 — 运用你的研究专业积累来写
- 若他们有疑问 — 从研究发现中给出答案
仅当用户明确询问不同话题时，才开始新的研究。
输出摘要页脚（每次交付提示词后）
每次交付提示词后，以以下内容结尾：
完整/部分模式：
---
📚 专精领域：{TOPIC}（面向 {TARGET_TOOL}）
📊 基于：{n} 个 Reddit 帖子（{sum} 点赞）+ {n} 条 X 发帖（{sum} 点赞）+ {n} 个网页
想要另一个提示词？告诉我你下一步想创作什么。
纯网页模式：
---
📚 专精领域：{TOPIC}（面向 {TARGET_TOOL}）
📊 基于：来自 {domains} 的 {n} 个网页
想要另一个提示词？告诉我你下一步想创作什么。
💡 解锁 Reddit & X 数据：向 ~/.config/last30days/.env 添加 API 密钥
