记忆测试

This commit is contained in:
2026-03-30 06:24:28 +08:00
parent da19cceca8
commit 2aba5ac63b
3 changed files with 381 additions and 1 deletions

View File

@@ -0,0 +1,206 @@
# Last30Days 使用指南
#last30days #youtube #tiktok #x #instagram #hackernews #polymarket #scrapecreator
> 来源: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
> 更新时间: 2026-03-29
> 版本: v2.9.5
---
## 概述
`/last30days` 研究过去 30 天内在 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket 和网页上的热门内容,生成研究报告。
**特点**: 深度研究需要 2-8 分钟,支持 8 个数据来源,结果自动保存到 `~/Documents/Last30Days/`
---
## 调用方式
```bash
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "<话题>" --emit=compact --no-native-web --save-dir=~/Documents/Last30Days
```
### 示例
```bash
# 基本搜索
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "AI一人公司"
# 指定 X 账号搜索
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "OpenClaw" --x-handle=openclawai
# 对比模式
python3 ~/.openclaw/skills/last30days-official/scripts/last30days.py "cursor vs windsurf"
```
---
## 参数说明
| 参数 | 说明 | 示例 |
| `--days=N` | 回溯 N 天默认30天 | `--days=7` |
| `--quick` | 快速模式8-12条/来源) | |
| `--deep` | 深度模式50-70条Reddit40-60条X | |
| `--x-handle=HANDLE` | 指定 X 账号搜索(不含@ | `--x-handle=elonmusk` |
| `--emit=compact` | 紧凑输出 | |
| `--no-native-web` | 不使用内置 web 搜索 | |
| `--save-dir=PATH` | 保存目录 | `--save-dir=~/Documents/Last30Days` |
---
## 数据来源
| 来源 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| Reddit | 高 | 有 upvotes、comments 互动数据 |
| X (Twitter) | 高 | 有 likes、retweets 互动数据 |
| YouTube | 高 | 有观看数、likes 和字幕 |
| TikTok | 中 | 有观看数、likes 和标题 |
| Instagram | 中 | 有观看数、likes 和标题 |
| Hacker News | 中 | 有 points、comments |
| Polymarket | 高 | 真实钱币投注,数据真实可信 |
| Web | 低 | 无互动数据,补充博客/新闻 |
**权重说明**: Reddit/X > YouTube > TikTok > Polymarket > Web
---
## 输出格式
### 1. What I Learned研究发现
- 基于 QUERY_TYPE 类型的摘要
- 引用真实来源(@handle、r/subreddit
- 3-5 个关键模式
### 2. Key Patterns关键模式
- 按权重排序的模式列表
- 每个模式注明来源
### 3. Stats统计数据
```
├─ 🟠 Reddit: N threads │ N upvotes │ N comments
├─ 🔵 X: N posts │ N likes │ N reposts
├─ 🔴 YouTube: N videos │ N views │ N with transcripts
├─ 🎵 TikTok: N videos │ N views │ N likes
├─ 📸 Instagram: N reels │ N views │ N likes
├─ 🟡 HN: N stories │ N points │ N comments
├─ 📊 Polymarket: N markets │ 相关赔率
├─ 🌐 Web: N pages — Source Name, Source Name
└─ 🗣️ Top voices: @handle1, @handle2
```
### 4. Invitation推荐下一步
根据 QUERY_TYPE 类型推荐后续操作
---
## API Keys 配置
`~/.openclaw/.env` 中配置:
```bash
# 必填
SCRAPECREATORS_API_KEY=... # Reddit + TikTok + Instagram一个 key 覆盖三个)
# X/Twitter 搜索2选1
AUTH_TOKEN=... # 方案1: 从浏览器 cookie 复制
CT0=... # 方案1: 从浏览器 cookie 复制
XAI_API_KEY=xai-... # 方案2: XAI API Key
# Web 搜索(可选)
OPENROUTER_API_KEY=... # OpenRouter/Perplexity
TAVILY_API_KEY=... # Brave Search
PARALLEL_API_KEY=... # Parallel AI
# Bluesky可选
BSKY_HANDLE=you.bsky.social
BSKY_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx
```
### 当前已配置
- ✅ SCRAPECREATORS_API_KEY
- ✅ XAI_API_KEY
- ✅ OPENROUTER_API_KEY
- ✅ TAVILY_API_KEY
---
## 新功能 (v2.9.5)
### Bluesky 支持
- 需要 BSKY_HANDLE + BSKY_APP_PASSWORD
- 创建 app password: bsky.app/settings/app-passwords
### Comparative Mode对比模式
```bash
"cursor vs windsurf" # 得到并排对比
```
### Per-project .env
在项目根目录创建 `.claude/last30days.env` 覆盖全局配置
### SessionStart config check
Claude Code 启动时自动验证配置
---
## 最佳实践
### 1. 选择合适的深度
| 场景 | 推荐 |
|------|------|
| 测试话题 | `--quick` |
| 每周追踪 | `--days=7 --quick` |
| 深度研究 | `--deep` |
| 全面研究 | 默认 30 天 |
### 2. X 账号精确搜索
如果搜索人物/品牌,加上 `--x-handle`
```bash
--x-handle=openclawai # 搜索 OpenClaw 官方帖子
```
### 3. 对比模式
问 "X vs Y" 得到并排对比研究
### 4. Web 搜索补充
根据类型自动补充:
- RECOMMENDATIONS: `best {topic} recommendations`
- NEWS: `{topic} news 2026`
- PROMPTING: `{topic} prompts examples`
- GENERAL: `{topic} 2026 discussion`
---
## 典型使用场景
| 场景 | 推荐用法 |
|------|---------|
| 每周行业动态 | `/last30days AI工具 --days=7 --quick` |
| 竞品深度分析 | `/last30days competitor --deep --x-handle=竞品账号` |
| 工具对比选型 | `/last30days toolA vs toolB` |
| 人物热点追踪 | `/last30days person --x-handle=personHandle` |
| 热点趋势发现 | `/last30days trending_topic` |
---
## 注意事项
1. 深度研究需要 2-8 分钟,耐心等待
2. TikTok/Instagram 需要 ScrapeCreators API key前 100 次免费)
3. 建议先用 `--quick` 测试话题方向
4. Reddit 评论往往比帖子更有价值,关注 top comments
5. Polymarket 赔率是最高置信度的数据
---
## 相关资源
- GitHub: https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
- 技能目录: `~/.openclaw/skills/last30days-official/`
- 研究保存: `~/Documents/Last30Days/`
---
*此笔记由星辉根据 README.md 总结生成*