Social-Listening-Agenten-Skill

/last30days

Eine von KI-Agenten gesteuerte Suchmaschine, bewertet durch Upvotes, Likes und echtes Geld – nicht durch Redakteure.

Diese README dokumentiert die aktuelle v3-Pipeline. Die Laufzeit-Skillspezifikation befindet sich in skills/last30days/SKILL.md, die die maßgebliche Quelle für das neueste Befehls- und Einrichtungsverhalten ist.

Claude Code (empfohlen – automatische Updates über den Marketplace):

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI oder einer von über 50 Agent Skills-Hosts:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

(-g installiert global für deinen Benutzer und steht in allen Projekten zur Verfügung. Ohne diese Option wird es projektbezogen installiert.)

Weitere Installationsmöglichkeiten (claude.ai Web, OpenClaw, manuell) findest du im Abschnitt Installation weiter unten.

Keine Konfiguration nötig. Reddit, HN, Polymarket und GitHub funktionieren sofort. Führe es einmal aus und der Einrichtungsassistent schaltet in 30 Sekunden X, YouTube, TikTok und mehr frei.

Reddit-Upvotes. X-Likes. YouTube-Transkripte. TikTok-Engagement. Polymarket-Wetten, die durch echtes Geld und Insider-Informationen gestützt werden. Das sind Millionen von Menschen, die täglich mit ihrer Aufmerksamkeit und ihrem Geldbeutel abstimmen. /last30days durchsucht all das parallel, bewertet es nach dem, womit sich echte Menschen tatsächlich beschäftigen, und ein KI-Agenten-Richter synthetisiert es zu einem kurzen Bericht.

Google aggregiert Redakteure. /last30days durchsucht Menschen.

Diese Suche gibt es nirgendwo sonst, weil keine einzelne KI Zugriff auf all das hat. Die Google-Suche greift nicht auf Reddit-Kommentare oder X-Posts zu. ChatGPT hat einen Deal mit Reddit, kann aber nicht X oder TikTok durchsuchen. Gemini hat YouTube, aber nicht Reddit. Claude hat all das nativ nicht. Jede Plattform ist ein geschlossener Garten mit eigener API, eigenen Tokens, eigener Authentifizierung. Aber du kannst deine eigenen Schlüssel und Browser-Sitzungen mitbringen, und plötzlich kann ein KI-Agent alle gleichzeitig durchsuchen, sie gegeneinander bewerten und dir sagen, was wirklich zählt.

Das ist der Durchbruch. Nicht eine bessere Suchmaschine. Ein Dutzend unverbundener Plattformen, überbrückt durch einen Agenten.

/last30days Peter Steinberger

Du hast morgen ein Meeting. Du googlest die Person. Du bekommst ihr LinkedIn von 2023. /last30days zeigt dir, was sie diesen Monat tatsächlich macht: zu OpenAI gewechselt, um an Codex zu arbeiten, kämpft gegen das Verbot von Drittanbieter-Agenten bei Anthropic, hat 23 Pull Requests mit einer Merge-Rate von 85 % eingereicht, baut "LobsterOS" für geräteübergreifende Agentensteuerung, und r/ClaudeCode erreichte 569 Upvotes bei der Debatte, ob er ein Held oder "unerträglich" ist. Verstreut über X-Posts, Reddit-Threads, YouTube-Transkripte und GitHub-Commits. Nichts davon stand bei Google.

Warum es das gibt

Ich habe es entwickelt, um in der KI-Welt auf dem Laufenden zu bleiben. Jeden Tag ändert sich alles, und die Nerds auf Reddit und X wissen es immer zuerst. Ich brauchte bessere Prompts, und die Trainingsdaten waren immer Monate hinter dem zurück, was die Community bereits herausgefunden hatte.

Aber es entwickelte sich zu etwas Größerem. Jetzt führe ich es vor einem Verkaufsgespräch aus, um die Wahrheit der letzten 30 Tage über ein Unternehmen zu erfahren. Vor einem Meeting, um die neuesten Tweets und Podcast-Transkripte einer Person zu lesen. Vor einer Reise nach Disney World, um zu wissen, welche Fahrgeschäfte geschlossen sind und was die Community über Genie+ sagt. Bevor ich etwas baue, um zu wissen, auf welche Probleme die Leute tatsächlich stoßen.

Wenn du dich mit einem CEO triffst, hast du alle seine Tweets und YouTube-Transkripte der letzten 30 Tage gelesen? Ich schon.

Quellen, bewertet von den Menschen

Community-Mitwirkende fügen ständig weitere hinzu. Truth Social, Xiaohongshu (RED) und andere sind in der Engine, und weitere sind unterwegs.

Ein Reddit-Thread mit 1.500 Upvotes ist ein stärkeres Signal als ein Blogpost, den niemand gelesen hat. Ein TikTok mit 3,6 Mio. Views sagt mehr über kulturelle Relevanz als eine Pressemitteilung. Polymarket-Quoten, die mit 66.000 $ Volumen hinterlegt sind, lassen sich schwerer anzweifeln als die Vermutung eines Experten.

Die Synthese ordnet nach dem, womit sich echte Menschen tatsächlich beschäftigt haben. Soziale Relevanz, nicht SEO-Relevanz.

Wofür die Leute es tatsächlich nutzen

Vor einem Meeting. /last30days Peter Steinberger - zum Codex-Team von OpenAI gewechselt, kämpft gegen das Verbot von Drittanbieter-Agenten bei Anthropic, 23 PRs bei 85 % Merge-Rate auf GitHub gemerged, baut LobsterOS für geräteübergreifende Agentensteuerung. r/ClaudeCode: "Ever since OpenClaw released, it was widely known that if you run it through anything other than the API, you were gonna get banned eventually" (227 Upvotes). Das steht nicht auf LinkedIn.

Wenn etwas rauskommt. /last30days Kanye West - Großbritannien hat sein Visum gesperrt, das Wireless Festival abgesagt, Sponsoren geflohen. Aber BULLY debütierte auf Platz 2 der Billboard-Charts. Fantano kehrte von seiner "Yay-Sabbatical" zurück, um es zu rezensieren (653.000 Aufrufe). Das SoFi Homecoming brachte Lauryn Hill und Travis Scott für 44 Songs. Polymarket: „Wird Kanye erneut twittern?“ 86 % Ja. 23 Reddit-Threads, 17 YouTube-Videos, 86.000 Upvotes.

Zum Vergleichen von Tools. /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip - „Das sind keine Konkurrenten, sondern Schichten.“ OpenClaw ist der Executor (351.000 GitHub-Sterne, live), Hermes ist das selbstverbessernde Gehirn (31.000 Sterne), Paperclip ist das Organigramm (49.000 Sterne). Sternzahlen live von der GitHub-API, nicht von veralteten Blogposts. Nebeneinander-Tabelle mit Architektur, Speicher, Sicherheit, am besten geeignet für. Laut @IMJustinBrooke: „OpenClaw = Charmander, Hermes = Charizard.“

Um die Welt zu verstehen. /last30days Iran vs USA - Tag 38 des Krieges. Trumps Dienstag-Deadline für den Iran, die Straße von Hormus wieder zu öffnen. Zwei US-Kampfflugzeuge abgeschossen. Öl bei 126 $ pro Barrel. Die IEA nannte es „die größte Angebotsunterbrechung in der Geschichte des globalen Ölmarktes“. Polymarket: Waffenstillstand bis 31. Dez. bei 74 %. 27 X-Posts, 10 YouTube-Videos, 20 Vorhersagemärkte.

Vor einer Reise. /last30days Universal Epic Universe - Erweiterung bereits im Bau. Genehmigungsantrag „Project 680“ eingereicht. Feuerwerksshow durch Infrastruktur bestätigt, aber noch nicht angekündigt. Wartezeiten: Mine-Cart Madness durchschnittlich 148 Minuten. Noch keine Jahreskarte, und Einheimische sind frustriert. Stardust Racers wegen Renovierung bis zum 5. April geschlossen.

Um schnell etwas zu lernen. /last30days Nano Banana Pro prompting - JSON-strukturierte Prompts ersetzen das Tag-Chaos. Das verschachtelte Format von @pictsbyai verhindert „Concept Bleeding“. Der Edit-First-Workflow schlägt die Neugeneration. Dann schreibt es dir einen produktionsreifen Prompt, der genau das verwendet, was die Community als funktionierend bestätigt hat.

Was v3 geändert hat

Teilbare HTML-Berichte

Fordere einen HTML-Bericht an, und der Skill speichert eine in sich geschlossene, dunkle, druckfreundliche Datei, die du in Slack, E-Mail oder Notion einfügen kannst. Kein rohes Markdown sickert durch. Inline-CSS, System-Font-Fallbacks hinter Inter und JetBrains Mono. Kein JavaScript. Funktioniert offline.

/last30days OpenClaw --emit=html

Oder frag einfach in natürlicher Sprache:

/last30days OpenClaw, gib mir einen teilbaren HTML-Bericht
/last30days Cursor IDE für Slack
/last30days Anthropic Gewinne als HTML exportieren

Der Skill gibt die Synthese wie gewohnt im Chat aus UND speichert einen Bericht unter ${LAST30DAYS_MEMORY_DIR}/{topic}-brief.html (Standard: ~/Documents/Last30Days/). Die Chat-Antwort endet mit dem Dateipfad, damit du sie mit open öffnen oder in eine Nachricht ziehen kannst.

Was in der Datei enthalten ist: Badge, Inline-Metadaten-Zeile, die wörtliche Synthese des Modells mit allen Zitaten, die Engine-Fußzeile (✅ Alle Agenten melden sich zurück! Baum) und ein Kolophon mit dem Thema + wie man es erneut ausführt. Datenqualitätswarnungen (eingeschränkter Lauf, dünne Beweislage usw.) verbleiben in den stderr-Logs der Engine; sie sickern nie in das teilbare Artefakt durch.

Für die direkte CLI-Nutzung ohne das Modell akzeptiert die Engine auch --synthesis-file PATH, um jede Markdown-Synthese in HTML zu konvertieren.

Intelligente Suche: das Killer-Feature

Die v3-Engine sucht nicht nur nach deinem Thema. Sie findet heraus, wo gesucht werden muss, bevor die Suche beginnt. Gib „OpenClaw“ ein und die Engine löst @steipete (Peter Steinberger, den Schöpfer), r/openclaw, r/ClaudeCode sowie die richtigen YouTube-Kanäle und TikTok-Hashtags auf – alles über ein neues Python-Voruntersuchungs-Gehirn, das von @j-sperling entwickelt wurde. Die alte Engine suchte nach Schlüsselwörtern. Die neue Engine versteht zuerst dein Thema und sucht dann die richtigen Personen und Communities.

Deshalb findet v3 Inhalte, die v2 nie finden konnte. „Paperclip“ löst @dotta auf. „Dave Morin“ löst @davemorin plus @OpenClaw plus den TWiST-Podcast auf. „Peter Steinberger“ löst @steipete auf X und steipete auf GitHub auf. Bidirektional: Person zu Unternehmen, Produkt zu Gründer, Name zu GitHub-Profil. Die richtigen Subreddits, die richtigen Handles, die richtigen Hashtags – aufgelöst, bevor ein einziger API-Aufruf ausgelöst wird.

Best Takes

Reddit- und X-Leute sind lustig. Die alte Engine hat ihr bestes Zeug vergraben, weil sie nach Relevanz und nicht nach Cleverness bewertete. v3 hat einen zweiten Richter, der jedes Ergebnis nach Humor, Witz und Viralität zusätzlich zur Relevanz bewertet. Tommy Lloyds „My Michael Jordan is Steve Kerr“ punktet niedrig bei der Relevanz für „Arizona Basketball“, aber extrem hoch bei Spaß. Jetzt endet jeder Bericht mit einem Abschnitt „Best Takes“ – die cleversten One-Liner, die viralsten Zitate, die Reaktionen, die dich dazu bringen, die Recherche teilen zu wollen. Fest eingebaut, kein Schalter.

Quellenübergreifende Cluster-Zusammenführung

Wenn dieselbe Story auf Reddit, X und YouTube erscheint, führt v3 sie zu einem Cluster zusammen, anstatt drei separate Einträge zu zeigen. Die entitätsbasierte Überlappungserkennung erfasst Übereinstimmungen auch dann, wenn die Titel unterschiedliche Wörter verwenden.

Vergleiche in einem Durchlauf

„CLI vs MCP“ benötigte früher drei serielle Durchläufe (12+ Minuten). v3 führt einen Durchlauf mit entitätsbewussten Unterabfragen für beide Seiten gleichzeitig aus. Gleiche Tiefe, 3 Minuten.

Automatisch erkannte Wettbewerbsvergleiche

/last30days OpenAI --competitors weist das hostende Reasoning-Modell an, die Top-2-Konkurrenten per WebSearch zu ermitteln (Anthropic, xAI), Schritt 0.55 pro Entität auszuführen und die Engine mit „OpenAI vs Anthropic vs xAI“ und einem JSON---competitors-plan pro Entität aufzurufen. Die Engine fächert 3 vollständige Pipelines parallel auf, speichert eine *-raw.md-Datei pro Entität und führt sie zu einem 3-Wege-Vergleich zusammen. Dieselbe Mechanik steckt hinter /last30days „OpenAI vs Anthropic vs xAI“ direkt.

GitHub-Personenmodus

Wenn das Thema eine Person ist, wechselt die Engine von der Stichwortsuche zu autorbezogenen Abfragen. Anstatt „wer hat diesen Namen in einem Issue-Body erwähnt“, beantwortet sie: Was liefern sie und wo landet es?

/last30days Peter Steinberger --github-user=steipete zeigt 22 PRs, die über 3 Repos hinweg mit 85 % Merge-Rate gemerged wurden. Eigene Projekte mit README-Zusammenfassungen, Sternzahlen und den wichtigsten Feature-Requests. Release-Notes für das, was diesen Monat veröffentlicht wurde. Der Synthesizer webt es neben X-Posts und Reddit-Threads in die Erzählung ein.

ELI5-Modus

Sag nach einem Recherchelauf „eli5 on“. Die Synthese wird in einfacher Sprache umgeschrieben. Kein Fachjargon. Gleiche Daten, gleiche Quellen, gleiche Zitate – nur klarer. „Arizona gewinnt durch Physis“ anstelle von „Arizonas Identität ist das Scoring in der Zone (50%+ Trefferquote, 9. landesweit)“. Sag „eli5 off“, um zurückzukehren.

Alles Weitere in v3

• Kostenlose Reddit-Kommentare. Öffentliches JSON liefert Threads + Top-Kommentare mit Upvote-Zählern. Kein API-Key, keine ScrapeCreators. Funktioniert einfach.
• YouTube-Transkripte, die wirklich funktionieren. Der Kandidatenpool wurde um den Faktor 3 über Musikvideos hinaus erweitert, um Talk-/Review-Inhalte mit Untertiteln zu erreichen.
• TikTok, Instagram, Threads. Alle drei werden automatisch aktiviert, sobald SCRAPECREATORS_API_KEY gesetzt ist – derselbe Schlüssel, gleiche Kosten pro Aufruf. Unterdrücke sie mit EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads (beliebige kommagetrennte Teilmenge).
• Pinterest. Pro-Abfrage-Opt-in (visuelle Pins, begrenzter Nutzen): Das Modell übergibt --search=pinterest für die Läufe, die es benötigen. Erfordert SCRAPECREATORS_API_KEY.
• YouTube + TikTok Kommentare. Dauerhaftes Opt-in über INCLUDE_SOURCES=youtube_comments,tiktok_comments, da jedes Video zusätzlich N ScrapeCreators-Aufrufe zusätzlich zur Basissuche verursacht. Top-Kommentare mit Vote-Zählern anzeigen, genau wie Reddit es tut.
• Perplexity Sonar. Fundierte Websuche mit Zitaten über OpenRouter. Füge OPENROUTER_API_KEY und INCLUDE_SOURCES=perplexity hinzu (es ist eine separate kostenpflichtige API – Opt-in verhindert Überraschungsrechnungen).
• Polymarket-Rauschfilterung. Die Disambiguierung häufiger Wörter verhindert, dass „Apple“ mit „Wird Apple ein Auto herausbringen?“ übereinstimmt.
• Robustes Reddit. Zeitbudgets und Laufzeit-Fallback. Ein einzelner langsamer Thread tötet nicht den gesamten Lauf.
• Spaßrichter v2. Humorbewertung in die Erzählung eingebettet. Reddits cleverste One-Liner in die Synthese eingemischt, wo sie passen, nicht in einen eigenen Abschnitt geworfen.
• Polymarket-Quoten, keine Dollars. Die Prozentquoten sind die Magie. Dollarbeträge aus der Anzeige entfernt.
• Obergrenze pro Autor. Maximal 3 Einträge pro Autor verhindern, dass eine einzelne Stimme deinen Bericht dominiert.
• Entitätsdisambiguierung. Wenn die Engine Handles auflöst, vertraut die Synthese ihnen. Keine Urlaubsorte auf Mallorca mehr, die über Sportvereine aus Washington gewinnen.
• OpenClaw als First-Class-Citizen. Automatische Auflösung für die engine-seitige Vorabrecherche. Geräteauthentifizierung für reibungslose ScrapeCreators-Anmeldung.
• 1.012 Tests bestanden.

Installation

Claude Code (empfohlen)

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

Empfohlen, weil der Claude Code Marketplace Updates für dich übernimmt – der Plugin-Cache ist versioniert und aktualisiert sich automatisch, wenn eine neue Version veröffentlicht wird. Führe claude plugin update last30days@last30days-skill aus, um eine Überprüfung zu erzwingen.

Wenn du stattdessen den Agent-Skills-Installationspfad auf Claude Code verwenden möchtest, wird das ebenfalls unterstützt:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a claude-code

Das native Plugin und die npx skills-Installation können koexistieren. Beachte, dass Claude Code nicht über Installationsmethoden hinweg dedupliziert: Wenn du sowohl das Marketplace-Plugin als auch die npx skills-Kopie aktiv hast, zeigt /last30days zwei Einträge an. Verwende eine Installationsmethode pro Rechner.

Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI und andere Agent Skills-Hosts

Installiere über die offene Agent Skills-CLI – unterstützt über 50 Anwendungen, darunter codex, cursor, github-copilot, gemini-cli, claude-code, windsurf, cline, continue, roo, aider-desk, opencode, goose und mehr (vollständige Liste im vercel-labs/skills-Repo).

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

Das -g-Flag (global) installiert in deinem Benutzerverzeichnis, sodass der Skill in allen Projekten verfügbar ist. Ohne -g installiert npx skills projektlokal nach ./.skills/ (im Repository committet). Für ein Recherche-Tool für die Welt ist global das, was du willst.

Standardmäßig wird für die von npx skills erkannte Anwendung installiert. Um eine bestimmte (oder mehrere) anzusprechen:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a codex
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a cursor
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a gemini-cli
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a codex -a cursor

Später aktualisieren mit:

npx skills update last30days -g

Oder alles global installierte über npx skills aktualisieren:

npx skills update -g

Auflisten und entfernen mit npx skills list -g und npx skills remove last30days -g.

claude.ai (Web)

1. Lade last30days.skill herunter von der neuesten Version.
2. Gehe zu claude.ai Einstellungen > Fähigkeiten > Skills.
3. Klicke auf die Schaltfläche + im Skills-Panel und ziehe die Datei hinein.

Aktiviere zuerst "Codeausführung und Dateierstellung" unter Fähigkeiten – ohne das funktionieren Skills nicht.

OpenClaw

clawhub install last30days-official

Manuell (Entwickler)

git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git
ln -s "$(pwd)/last30days-skill/skills/last30days" ~/.claude/skills/last30days

Der Symlink hält die Installation mit deinem Arbeitsbaum synchron, während du bearbeitest – kein erneutes Kopieren nötig. Für claude.ai kannst du die .skill-Datei aus dem Quellcode erstellen: bash skills/last30days/scripts/build-skill.sh erzeugt dist/last30days.skill.

Reddit (mit Kommentaren), Hacker News, Polymarket und GitHub funktionieren sofort. Keine Konfiguration. Führe /last30days einmal aus und der Einrichtungsassistent schaltet in 30 Sekunden weitere Quellen frei.

Bringe deine eigenen Schlüssel mit

Diese Plattformen haben keine Beziehungen zueinander. X weiß nicht, was Reddit denkt. YouTube sieht TikTok nicht. Aber du kannst deine eigenen API-Schlüssel und Browser-Tokens mitbringen, und plötzlich hast du Zugriff auf alle gleichzeitig.

macOS Schlüsselbund (optional)

Auf macOS kannst du Schlüssel im System-Schlüsselbund anstelle einer .env-Datei speichern. Der Skill greift automatisch als Quelle mit niedrigster Priorität darauf zu – .env-Dateien und Prozessumgebungen haben bei Kollisionen weiterhin Vorrang.

# Interaktive Einrichtung – fragt nach jedem bekannten Schlüssel, überspringen mit leerer Eingabe
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh

# Oder speichere einen einzelnen Schlüssel manuell
security add-generic-password -a "$USER" -s last30days-XAI_API_KEY -w "xai-..."

# Inspizieren / Aufräumen
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --list
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --delete XAI_API_KEY

Einträge werden unter dem Dienstnamen last30days-<KEY> für den aktuellen Benutzer gespeichert. Auf Nicht-Darwin-Plattformen ist der Lader eine No-Op, sodass sich das Verhalten für Linux/Windows-Benutzer nicht ändert.

Siehe CONFIGURATION.md für die vollständige Schlüsselmatrix pro Quelle, die Priorität des Reasoning-Anbieters und die Priorität des Websuch-Backends.

Konfiguration

Zwei Dinge, die du wahrscheinlich am ersten Tag wissen willst:

Wo Recherchedateien gespeichert werden. LAST30DAYS_MEMORY_DIR ist standardmäßig ~/Documents/Last30Days/ (Windows: C:\Users\<you>\Documents\Last30Days\). Du kannst dies überschreiben, indem du diese Umgebungsvariable in deiner Shell auf einen beliebigen Pfad setzt, oder mit --save-dir <path> pro Lauf. Verwende --save-suffix=<name>, um mehrere Variationen desselben Themas getrennt zu halten (z. B. pro Kunde). Jeder Lauf erzeugt <slug>-raw[-suffix].md.

Trendüberwachung über Läufe hinweg. Der Standardmodus erzeugt pro Lauf einen frischen Markdown-Snapshot. Um Erkenntnisse über die Zeit zu sammeln, füge --store hinzu, um sie in einer SQLite-Datenbank zu speichern. Verwende dann scripts/watchlist.py für geplante Läufe (mit optionaler Slack-/Webhook-Benachrichtigung bei neuen Erkenntnissen) und scripts/briefing.py für tägliche/wöchentliche Zusammenfassungen. Das vollständige Taktmuster findest du in CONFIGURATION.md.

Pro-Kunde-Wrapper-Skripte, benutzerdefinierte Kategorie-Peer-Subreddits und der experimentelle Beta-Kanal für laufende Anpassungen sind ebenfalls in CONFIGURATION.md dokumentiert.

So funktioniert's

1. Du gibst ein Thema ein. Person, Firma, Produkt, Technologie, „X vs Y“. Alles.
2. Der Agent ermittelt, wer wichtig ist. Findet X-Handles (einschließlich Gründer), GitHub-Repos, Subreddits, TikTok-Hashtags, YouTube-Kanäle. Für „Kanye West“ kennt er r/hiphopheads, @kanyewest und „bully review“ auf YouTube. Für „OpenClaw“ löst er openclaw/openclaw auf GitHub auf und holt live die Sternzahlen.
3. Alle Quellen parallel durchsucht. Multi-Abfrage-Erweiterung. Ergebnisse nach Engagement, Relevanz, Aktualität bewertet.
4. Die Tiefe, die niemand sonst hat. Vollständige YouTube-Transkripte aus Reaktionsvideos. Top-Reddit-Kommentare mit Upvote-Zahlen. TikTok-Beschriftungen. Polymarket-Quoten. Nicht nur Titel und Links.
5. Gleiche Story, zusammengeführt. Wireless Festival auf Reddit angekündigt, auf X diskutiert, Ticketpreise auf TikTok = ein Cluster, nicht drei separate Einträge.
6. Zu einem Bericht synthetisiert. Fundiert mit konkreten Daten. Nach Quelle zitiert. Nach dem gerankt, womit sich die Leute tatsächlich beschäftigen. Nicht „Hier ist, was ich gefunden habe.“ Sondern „Hier ist, was zählt.“
7. Dann wird es dein Experte. Nach einem Lauf weiß deine Claude-Session alles, was die Community weiß. Stelle Folgefragen. Lass es Prompts schreiben, E-Mails entwerfen, Reisen planen, Systeme entwerfen – alles fundiert auf dem, was gerade real ist.

Was die Leute sagen

„Ich habe einen Claude Code Skill gefunden, der jedes Thema auf Reddit, X, YouTube und HN aus den letzten 30 Tagen recherchiert. Und dann schreibt er die Prompts für dich. Ich habe für jeden Inhalt, den ich schreibe, manuell auf Reddit und X recherchiert. Tab für Tab. Thread für Thread. Das ist der Teil, der 90 Minuten dauert. Das eliminiert es.“ -@itsjasonai

„Dieser eine Skill hat meinen gesamten Recherche-Workflow ersetzt. Du gibst ihm ein Thema, er durchsucht Reddit, X und das Web nach dem, worüber die Leute tatsächlich sprechen. Keine alten Blogposts. Echte Gespräche aus den letzten 30 Tagen.“ -@itswilsoncharles

„5 der 10 trendenden Repos auf GitHub heute sind Claude-Tools. #1: mvanhorn/last30days-skill“ -@yieldhunter95

Open Source

MIT-Lizenz. Kein Tracking. Keine Analyse. Deine Recherche bleibt auf deinem Rechner. 1.012 Tests.

Erstellt mit Python 3.12+, yt-dlp, Node.js (eingebetteter Bird-Client für X-Suche) und der ScrapeCreators-API. v3-Engine-Architektur von @j-sperling.

Siehe CHANGELOG.md für die Versionshistorie.

@slashlast30days · github.com/mvanhorn/last30days-skill