mvanhorn/last30days-skill 是給 AI Agent 使用的研究型 skill。它的目標很明確：圍繞任意主題，搜尋最近 30 天在 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 和 Web 上發生了什麼，再匯總成有依據的趨勢總結。
這類工具適合解決一個常見痛點：LLM 自己的知識可能過時，普通搜尋又太散。你真正想知道的不是“這個概念是什麼”，而是“最近大家在討論什麼、情緒怎麼變、有哪些新信號”。
它適合做什麼
可以優先拿它做這些任務：
- AI 產品、開源專案、產業主題的近期輿情掃描；
- Reddit / X / YouTube / HN 多平台趨勢比較；
- 找某個技術方向最近的爭議點；
- 寫部落格前做資料預研；
- 給投資、產品、內容選題做訊號收集；
- 讓 Claude Code / OpenClaw 這類 Agent 帶著 skill 做研究。
它不是資料庫，也不是絕對事實來源。更準確地說，它像一個“最近 30 天資料助理”，幫你把碎片化訊號先撈上來。
使用邊界
這種趨勢研究工具最容易踩的坑，是把熱度當作事實。社群媒體上的討論、按讚、轉發和評論，能代表關注度，但不一定代表真相。
使用時建議注意：
- 重要事實要回到原始連結核對；
- 平台樣本有偏差，不能只看一個社群；
- 近期熱度不等於長期價值；
- AI 總結可能漏掉反方觀點；
- 投資、醫療、法律等高風險判斷不要只靠趨勢摘要。
小結
last30days-skill 適合給 AI Agent 補「近期感知」。如果你常寫趨勢文章、做產品研究、看開源熱點，它能節省不少初篩時間。
但它不是結論機器。把它當作研究入口，而不是最終判斷，會更穩。