Habilidad de Agente de Escucha Social

/last30days

Un motor de búsqueda liderado por un agente de IA, puntuado por votos positivos, "me gusta" y dinero real, no por editores.

Este README describe el pipeline actual de la v3. La especificación de la habilidad en tiempo de ejecución se encuentra en skills/last30days/SKILL.md, que es la fuente de verdad para el comportamiento más reciente del comando y la configuración.

Claude Code (recomendado — se actualiza automáticamente a través del marketplace):

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

Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, o cualquiera de los más de 50 hosts de Agent Skills:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

(-g instala globalmente para tu usuario, disponible en todos los proyectos. Omítelo para un alcance por proyecto.)

Más opciones de instalación (claude.ai web, OpenClaw, manual) en la sección Instalación a continuación.

Cero configuración. Reddit, HN, Polymarket y GitHub funcionan de inmediato. Ejecútalo una vez y el asistente de configuración desbloquea X, YouTube, TikTok y más en 30 segundos.

Votos positivos en Reddit. "Me gusta" en X. Transcripciones de YouTube. Engagement en TikTok. Probabilidades de Polymarket respaldadas por dinero real e información privilegiada. Eso son millones de personas votando con su atención y sus billeteras cada día. /last30days busca en todo ello en paralelo, lo puntúa según con lo que la gente real interactúa realmente, y un agente de IA juez lo sintetiza en un informe conciso.

Google agrega editores. /last30days busca a las personas.

No puedes obtener esta búsqueda en ningún otro lugar porque ninguna IA individual tiene acceso a todo ello. La búsqueda de Google no toca los comentarios de Reddit ni las publicaciones de X. ChatGPT tiene un acuerdo con Reddit pero no puede buscar en X o TikTok. Gemini tiene YouTube pero no Reddit. Claude no tiene ninguno de ellos de forma nativa. Cada plataforma es un jardín vallado con su propia API, sus propios tokens, su propia autenticación. Pero puedes traer tus propias claves y sesiones de navegador, y de repente un agente de IA puede buscar en todos ellos a la vez, puntuarlos entre sí y decirte lo que realmente importa.

Ese es el desbloqueo. No un motor de búsqueda mejor. Una docena de plataformas desconectadas, unidas por un agente.

/last30days Peter Steinberger

Tienes una reunión mañana. Haces una búsqueda en Google. Obtienes su LinkedIn de 2023. /last30days te da lo que realmente están haciendo este mes: se unió a OpenAI para trabajar en Codex, luchando contra la prohibición de Anthropic de agentes de terceros, enviando 23 PRs con una tasa de fusión del 85%, construyendo "LobsterOS" para el control de agentes entre dispositivos, y r/ClaudeCode alcanzó 569 votos positivos debatiendo si es un héroe o "insufrible". Disperso en publicaciones de X, hilos de Reddit, transcripciones de YouTube y commits de GitHub. Nada de eso estaba en Google.

Por qué existe esto

Lo construí para mantenerme al día en IA. Todo cambia cada día y los nerds de Reddit y X siempre están al tanto primero. Necesitaba mejores prompts, y los datos de entrenamiento siempre estaban meses por detrás de lo que la comunidad ya había descubierto.

Pero se convirtió en algo más grande. Ahora lo ejecuto antes de una llamada de ventas para conocer la verdad de los últimos 30 días sobre un negocio. Antes de una reunión para leer los tweets recientes y transcripciones de podcasts de alguien. Antes de un viaje a Disney World para saber qué atracciones están cerradas y qué dice la comunidad sobre Genie+. Antes de construir cualquier cosa para saber qué problemas está enfrentando realmente la gente.

Si te vas a reunir con un CEO, ¿has leído todos sus tweets y transcripciones de YouTube de los últimos 30 días? Yo sí.

Fuentes, puntuadas por la gente

Los colaboradores de la comunidad siguen agregando más. Truth Social, Xiaohongshu (RED) y otros están en el motor con más en camino.

Un hilo de Reddit con 1,500 votos positivos es una señal más fuerte que una publicación de blog que nadie leyó. Un TikTok con 3.6M de vistas te dice más sobre lo que es culturalmente relevante que un comunicado de prensa. Las probabilidades de Polymarket respaldadas por $66K en volumen son más difíciles de discutir que la suposición de un experto.

La síntesis clasifica según con lo que la gente real interactuó realmente. Relevancia social, no relevancia SEO.

Para qué lo usa realmente la gente

Antes de una reunión. /last30days Peter Steinberger - se unió al equipo de Codex de OpenAI, luchando contra la prohibición de Anthropic de agentes de terceros, 23 PRs fusionados con una tasa de fusión del 85% en GitHub, construyendo LobsterOS para el control de agentes entre dispositivos. r/ClaudeCode: "Desde que OpenClaw se lanzó, se sabía ampliamente que si lo ejecutas a través de algo que no sea la API, eventualmente te iban a banear" (227 votos positivos). Eso no está en LinkedIn.

Cuando algo sucede. /last30days Kanye West - Reino Unido bloqueó su visa, el Wireless Festival canceló, los patrocinadores huyeron. Pero BULLY debutó #2 en Billboard. Fantano regresó de su "año sabático de Yay" para reseñarlo (653K vistas). SoFi Homecoming trajo a Lauryn Hill y Travis Scott para 44 canciones. Polymarket: "¿Volverá Kanye a tuitear?" 86% Sí. 23 hilos de Reddit, 17 videos de YouTube, 86K votos positivos.

Para comparar herramientas. /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip - "No son competidores, son capas." OpenClaw es el ejecutor (351K estrellas en GitHub, en vivo), Hermes es el cerebro auto-mejorante (31K estrellas), Paperclip es el organigrama (49K estrellas). Recuentos de estrellas extraídos en vivo de la API de GitHub, no publicaciones de blog desactualizadas. Tabla comparativa lado a lado con arquitectura, memoria, seguridad, mejor para. Según @IMJustinBrooke: "OpenClaw = Charmander, Hermes = Charizard."

Para entender el mundo. /last30days Irán vs EE. UU. - Día 38 de la guerra. El plazo del martes de Trump para que Irán reabra el Estrecho de Ormuz. Dos aviones de guerra estadounidenses derribados. Petróleo a $126/barril. La AIE lo llamó "la mayor interrupción del suministro en la historia del mercado mundial del petróleo." Polymarket: alto el fuego para el 31 de diciembre al 74%. 27 publicaciones de X, 10 videos de YouTube, 20 mercados de predicción.

Antes de un viaje. /last30days Universal Epic Universe - Expansión ya en construcción. Permiso "Proyecto 680" presentado. Espectáculo de fuegos artificiales confirmado por infraestructura pero no anunciado. Tiempos de espera: Mine-Cart Madness promediando 148 minutos. Todavía no hay pase anual, y los locales están frustrados. Stardust Racers fuera de servicio por renovación hasta el 5 de abril.

Para aprender algo rápido. /last30days Nano Banana Pro prompting - Los prompts estructurados en JSON están reemplazando la sopa de etiquetas. El formato anidado de @pictsbyai previene el "sangrado de conceptos". El flujo de trabajo de editar primero supera a la regeneración. Luego te escribe un prompt de producción usando exactamente lo que la comunidad dijo que funciona.

Qué cambió en la v3

Informes HTML compartibles

Pide un informe HTML y la habilidad guarda un archivo autocontenido, en modo oscuro, apto para impresión, que puedes soltar en Slack, correo electrónico o Notion. Sin fugas de markdown sin formato. CSS en línea, fuentes de reserva del sistema detrás de Inter y JetBrains Mono. Sin JavaScript. Funciona sin conexión.

/last30days OpenClaw --emit=html

o simplemente pídelo en lenguaje natural:

/last30days OpenClaw, dame un informe HTML compartible
/last30days Cursor IDE para slack
/last30days ganancias de Anthropic exportar como html

La habilidad emite la síntesis en el chat como de costumbre Y guarda un informe en ${LAST30DAYS_MEMORY_DIR}/{tema}-brief.html (por defecto ~/Documents/Last30Days/). La respuesta del chat termina con la ruta del archivo para que puedas abrirlo o arrastrarlo a un mensaje.

Qué hay en el archivo: insignia, línea de metadatos en línea, la síntesis del modelo textualmente con todas las citas, el pie de página del motor (✅ ¡Todos los agentes informaron! árbol), y un colofón que indica el tema + cómo volver a ejecutar. Las advertencias de calidad de datos (ejecución degradada, evidencia escasa, etc.) permanecen en los registros stderr del motor; nunca se filtran al artefacto compartible.

Para uso directo en CLI sin el modelo en el bucle, el motor también acepta --synthesis-file PATH para convertir cualquier síntesis de markdown a HTML.

Búsqueda inteligente: la característica clave

El motor v3 no solo busca tu tema. Descubre dónde buscar antes de que comience la búsqueda. Escribe "OpenClaw" y el motor resuelve @steipete (Peter Steinberger, el creador), r/openclaw, r/ClaudeCode, y los canales de YouTube y hashtags de TikTok correctos, todo a través de un nuevo cerebro de pre-investigación en Python construido por @j-sperling. El motor antiguo buscaba palabras clave. El nuevo motor entiende tu tema primero, luego busca a las personas y comunidades correctas.

Es por esto que la v3 encuentra contenido que la v2 nunca pudo. "Paperclip" resuelve @dotta. "Dave Morin" resuelve @davemorin más @OpenClaw más el podcast TWiST. "Peter Steinberger" resuelve @steipete en X y steipete en GitHub. Bidireccional: persona a empresa, producto a fundador, nombre a perfil de GitHub. Los subreddits correctos, los handles correctos, los hashtags correctos, resueltos antes de que se realice una sola llamada a la API.

Mejores tomas

La gente de Reddit y X es divertida. El motor antiguo enterraba su mejor contenido porque puntuaba por relevancia, no por ingenio. La v3 tiene un segundo juez que puntúa cada resultado por humor, ingenio y viralidad junto con la puntuación de relevancia. "Mi Michael Jordan es Steve Kerr" de Tommy Lloyd puntúa bajo en relevancia para "Arizona Basketball" pero fuera de serie en diversión. Ahora cada informe termina con una sección de "Mejores tomas": las frases más ingeniosas, las citas más virales, las reacciones que te hacen querer compartir la investigación. Incorporado, no un interruptor.

Fusión de grupos entre fuentes

Cuando la misma historia aparece en Reddit, X y YouTube, la v3 las fusiona en un solo grupo en lugar de mostrar tres elementos separados. La detección de superposición basada en entidades captura coincidencias incluso cuando los títulos usan palabras diferentes.

Comparaciones de una sola pasada

"CLI vs MCP" solía ejecutar tres pasadas en serie (más de 12 minutos). La v3 ejecuta una pasada con subconsultas conscientes de entidad para ambos lados simultáneamente. Misma profundidad, 3 minutos.

Comparaciones de competidores descubiertas automáticamente

/last30days OpenAI --competitors le dice al modelo de razonamiento anfitrión que descubra los 2 pares principales a través de WebSearch (Anthropic, xAI), ejecute el Paso 0.55 por entidad e invoque el motor con "OpenAI vs Anthropic vs xAI" y un JSON --competitors-plan por entidad. El motor despliega 3 pipelines completos en paralelo, guarda un archivo *-raw.md por entidad y los fusiona en una comparación de 3 vías. La misma mecánica impulsa /last30days "OpenAI vs Anthropic vs xAI" directamente.

Modo persona de GitHub

Cuando el tema es una persona, el motor cambia de búsqueda por palabras clave a consultas con alcance de autor. En lugar de "quién mencionó este nombre en el cuerpo de un issue", responde: ¿qué están entregando y dónde está aterrizando?

/last30days Peter Steinberger --github-user=steipete muestra 22 PRs fusionados en 3 repositorios con una tasa de fusión del 85%. Proyectos propios con resúmenes de README, recuentos de estrellas y principales solicitudes de características. Notas de lanzamiento de lo que se entregó este mes. El sintetizador lo entreteje en la narrativa junto con publicaciones de X e hilos de Reddit.

Modo ELI5

Di "eli5 on" después de cualquier ejecución de investigación. La síntesis se reescribe en lenguaje sencillo. Sin jerga. Mismos datos, mismas fuentes, mismas citas, solo más claro. "Arizona gana siendo físico" en lugar de "la identidad de Arizona es la puntuación en la pintura (más del 50% de tiros, 9º a nivel nacional)". Di "eli5 off" para volver.

Todo lo demás en la v3

• Comentarios de Reddit gratis. JSON público te da hilos + comentarios principales con recuentos de votos positivos. Sin clave de API, sin ScrapeCreators. Simplemente funciona.
• Transcripciones de YouTube que realmente funcionan. Grupo de candidatos ampliado 3 veces más allá de videos musicales para alcanzar contenido de conversación/reseña con subtítulos.
• TikTok, Instagram, Threads. Los tres se activan automáticamente una vez que se establece SCRAPECREATORS_API_KEY — misma clave, mismo costo por llamada. Suprime cualquiera de ellos con EXCLUDE_SOURCES=tiktok,instagram,threads (cualquier subconjunto separado por comas).
• Pinterest. Opt-in por consulta (pines visuales, utilidad limitada): el modelo pasa --search=pinterest para las ejecuciones que lo necesitan. Requiere SCRAPECREATORS_API_KEY.
• Comentarios de YouTube + TikTok. Opt-in persistente a través de INCLUDE_SOURCES=youtube_comments,tiktok_comments porque cada video genera N llamadas adicionales a ScrapeCreators además de la búsqueda base. Muestra los comentarios principales con recuentos de votos de la misma manera que Reddit.
• Perplexity Sonar. Búsqueda web fundamentada con citas a través de OpenRouter. Agrega OPENROUTER_API_KEY y INCLUDE_SOURCES=perplexity (es una API de pago separada — el opt-in evita que te lleguen facturas sorpresa).
• Filtrado de ruido en Polymarket. La desambiguación de palabras comunes evita que "Apple" coincida con "¿Lanzará Apple un coche?"
• Reddit resiliente. Presupuestos de tiempo de espera y fallback en tiempo de ejecución. Un hilo lento no mata toda la ejecución.
• Juez divertido v2. Puntuación de humor integrada en la narrativa. Las frases más ingeniosas de Reddit mezcladas en la síntesis donde encajan, no volcadas en una sección separada.
• Probabilidades de Polymarket, no dólares. Las probabilidades porcentuales son la magia. Los volúmenes en dólares eliminados de la visualización.
• Límite por autor. Máximo 3 elementos por autor evita que una sola voz domine tu informe.
• Desambiguación de entidades. Cuando el motor resuelve handles, la síntesis confía en ellos. No más resorts de Mallorca ganando sobre clubes atléticos de Washington.
• OpenClaw ciudadano de primera clase. Resolución automática para la pre-investigación del lado del motor. Autenticación de dispositivo para registro sin fricción en ScrapeCreators.
• 1,012 pruebas pasando.

Instalación

Claude Code (recomendado)

/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

Recomendado porque el marketplace de Claude Code maneja las actualizaciones por ti — la caché del plugin está versionada y se actualiza automáticamente cuando se publica una nueva versión. Ejecuta claude plugin update last30days@last30days-skill para forzar una verificación.

Si prefieres usar la ruta de instalación de agent-skills en Claude Code, eso también es compatible:

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

El plugin nativo y la instalación de npx skills pueden coexistir. Ten en cuenta que Claude Code no elimina duplicados entre métodos de instalación: si tienes tanto el plugin del marketplace como la copia de npx skills activos, /last30days mostrará dos entradas. Usa un método de instalación por máquina.

Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI y otros hosts de Agent Skills

Instala a través de la CLI abierta de Agent Skills — compatible con más de 50 harnesses incluyendo codex, cursor, github-copilot, gemini-cli, claude-code, windsurf, cline, continue, roo, aider-desk, opencode, goose y más (lista completa en el repositorio vercel-labs/skills).

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

La bandera -g (global) instala en tu directorio de usuario para que la habilidad esté disponible en todos los proyectos. Sin -g, npx skills instala localmente en el proyecto en ./.skills/ (se incluye en el repositorio). Para una herramienta de investigación del mundo, global es lo que quieres.

Por defecto, esto instala para el harness que npx skills detecte. Para apuntar a uno específico (o varios):

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

Actualiza más tarde con:

npx skills update last30days -g

O actualiza todo lo que hayas instalado globalmente a través de npx skills:

npx skills update -g

Lista y elimina con npx skills list -g y npx skills remove last30days -g.

claude.ai (web)

1. Descarga last30days.skill de la última versión
2. Ve a claude.ai Configuración > Capacidades > Habilidades
3. Haz clic en el botón + en el panel de Habilidades y suelta el archivo

Habilita "Ejecución de código y creación de archivos" en Capacidades primero — las habilidades no se ejecutarán sin ello.

OpenClaw

clawhub install last30days-official

Manual (desarrollador)

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

El enlace simbólico mantiene la instalación sincronizada con tu árbol de trabajo mientras editas — no es necesario volver a copiar. Para claude.ai, construye el archivo .skill desde la fuente: bash skills/last30days/scripts/build-skill.sh produce dist/last30days.skill.

Reddit (con comentarios), Hacker News, Polymarket y GitHub funcionan de inmediato. Cero configuración. Ejecuta /last30days una vez y el asistente de configuración desbloquea más fuentes en 30 segundos.

Trae tus propias claves

Estas plataformas no tienen relaciones entre sí. X no sabe lo que piensa Reddit. YouTube no ve TikTok. Pero puedes traer tus propias claves de API y tokens de navegador, y de repente tienes acceso a todos ellos a la vez.

Llavero de macOS (opcional)

En macOS puedes almacenar claves en el llavero del sistema en lugar de un archivo .env. La habilidad las recoge automáticamente como la fuente de menor prioridad — los archivos .env y el entorno del proceso aún prevalecen en caso de colisión.

# Configuración interactiva — solicita cada clave conocida, omite con entrada vacía
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh

# O almacena una sola clave manualmente
security add-generic-password -a "$USER" -s last30days-XAI_API_KEY -w "xai-..."

# Inspeccionar / limpiar
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --list
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --delete XAI_API_KEY

Los elementos se almacenan bajo el nombre de servicio last30days-<KEY> para el usuario actual. En plataformas no Darwin el cargador es una operación nula, por lo que no hay cambio de comportamiento para usuarios de Linux/Windows.

Consulta CONFIGURATION.md para la matriz completa de claves por fuente, prioridad del proveedor de razonamiento y prioridad del backend de búsqueda web.

Configuración

Dos cosas que probablemente querrás saber el primer día:

Dónde se guardan los archivos de investigación. LAST30DAYS_MEMORY_DIR por defecto es ~/Documents/Last30Days/ (Windows: C:\Users\<tú>\Documents\Last30Days\). Sobrescribe estableciendo esa variable de entorno a cualquier ruta en tu shell, o --save-dir <ruta> por ejecución. Usa --save-suffix=<nombre> para mantener múltiples variaciones del mismo tema separadas (por ejemplo, por cliente). Cada ejecución produce <slug>-raw[-sufijo].md.

Monitoreo de tendencias entre ejecuciones. El modo predeterminado produce una instantánea de markdown nueva por ejecución. Para acumular hallazgos a lo largo del tiempo, agrega --store para persistir en una base de datos SQLite, luego usa scripts/watchlist.py para ejecuciones programadas (con entrega opcional por Slack / webhook de nuevos hallazgos) y scripts/briefing.py para resúmenes diarios / semanales. El patrón completo de cadencia está en CONFIGURATION.md.

Scripts envolventes por cliente, subreddits personalizados de categorías pares y el canal beta experimental para personalizaciones en progreso también están documentados en CONFIGURATION.md.

Cómo funciona

1. Escribes un tema. Persona, empresa, producto, tecnología, "X vs Y." Cualquier cosa.
2. El agente resuelve quién importa. Encuentra handles de X (incluyendo fundadores), repositorios de GitHub, subreddits, hashtags de TikTok, canales de YouTube. Para "Kanye West" sabe r/hiphopheads, @kanyewest y "bully review" en YouTube. Para "OpenClaw" resuelve openclaw/openclaw en GitHub y obtiene recuentos de estrellas en vivo.
3. Todas las fuentes buscadas en paralelo. Expansión de múltiples consultas. Resultados puntuados por engagement, relevancia, frescura.
4. La profundidad que nadie más tiene. Transcripciones completas de YouTube de videos de reacción. Comentarios principales de Reddit con recuentos de votos positivos. Subtítulos de TikTok. Probabilidades de Polymarket. No solo títulos y enlaces.
5. Misma historia, fusionada. Wireless Festival anunciado en Reddit, discutido en X, precios de boletos en TikTok = un grupo, no tres elementos separados.
6. Sintetizado en un informe. Fundamentado en datos específicos. Citado por fuente. Clasificado por con lo que la gente realmente interactúa. No "esto es lo que encontré." Es "esto es lo que importa."
7. Luego se convierte en tu experto. Después de una ejecución, tu sesión de Claude sabe todo lo que sabe la comunidad. Haz preguntas de seguimiento. Haz que escriba prompts, redacte correos electrónicos, planifique viajes, diseñe sistemas, todo fundamentado en lo que es real ahora mismo.

Lo que dice la gente

"Encontré una habilidad de Claude Code que investiga cualquier tema en Reddit, X, YouTube y HN de los últimos 30 días. Luego escribe los prompts por ti. He estado buscando manualmente en Reddit y X para investigar antes de cada contenido que escribo. Pestaña por pestaña. Hilo por hilo. Esa es la parte que toma 90 minutos. Esto lo elimina." -@itsjasonai

"Esta única habilidad reemplazó todo mi flujo de trabajo de investigación. Le das un tema, extrae de Reddit, X y la web lo que la gente realmente está hablando. No publicaciones de blog antiguas. Conversaciones reales de los últimos 30 días." -@itswilsoncharles

"5 de los 10 repositorios en tendencia en GitHub hoy son herramientas de Claude. #1: mvanhorn/last30days-skill" -@yieldhunter95

Código abierto

Licencia MIT. Sin seguimiento. Sin analíticas. Tu investigación permanece en tu máquina. 1,012 pruebas.

Construido con Python 3.12+, yt-dlp, Node.js (cliente Bird incorporado para búsqueda en X) y la API de ScrapeCreators. Arquitectura del motor v3 por @j-sperling.

Consulta CHANGELOG.md para el historial de versiones.

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