---
title: Last30Days 使用指南
---

## Source File
- [[raw/Skills/Last30Days-使用指南.md]]

---

## 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Reddit，40-60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

在 `~/.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=***        # 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=***
```

### 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*