⚠️ 使用前先理解信任邊界：本 skill 的價值就在於「打通 walled garden」。為了打通，它會 (a) 讀取你瀏覽器的 X / Twitter cookie、(b) 接受多個第三方 API key (ScrapeCreators / OpenRouter / Brave / 等)、(c) 透過內嵌 JS 客戶端對 X 做未授權的 API 呼叫（X TOS 灰色地帶）。本教學第 6 章會詳細說明每個信任面。

last30days-skill 完整教學

30 分鐘從安裝到能對任何主題（人 / 公司 / 產品 / 事件）跑出 grounded 跨平台 brief。

1. 專案定位

1.1 一句話總結

/last30days 是 Matt Van Horn 開源的 AI agent-driven 跨平台研究 skill，把 13+ 個 walled garden（Reddit / X / YouTube / TikTok / Instagram / HN / Polymarket / GitHub …）並聯檢索，用 engagement 評分後合成成一份 grounded brief。

1.2 它解決什麼問題？

研究 / 內容 / 銷售工作者的痛點：

1. Google 只看到編輯端內容：Reddit comment、X thread、TikTok caption、YouTube transcript 全是搜不到的暗網
2. 每平台都是 walled garden：要查 X 要 cookie，要查 YouTube transcript 要 yt-dlp，要查 TikTok 要 ScrapeCreators，要查 Polymarket odds 要爬 API
3. 手動切 tab 太累：開 10 個分頁、複製貼上、整理成 Notion 寫一篇文章 = 90 分鐘
4. AI 只看到舊資料：ChatGPT / Claude / Gemini 各有平台限制，沒一個能同時看 Reddit + X + YouTube + TikTok + Polymarket

/last30days 的解法：

• BYOK (Bring Your Own Keys)：全部本機跑，cookie / API key 在你機器上
• 平行 fanout 13+ 來源：planner 先規劃哪個 source 做哪個 query，並行發
• Engagement-weighted 評分：Reddit 1500 upvotes > 一篇沒人看的 blog；TikTok 3.6M views 比 press release 真實
• AI judge 合成：跨來源 cluster merge → grounded brief（不是 “here’s what I found”，是 “here’s what matters”）

1.3 與類似工具的差異

1.4 適合誰

• ✅ 內容創作者：寫文章 / 拍 YouTube 前先掃近 30 天社群討論
• ✅ 銷售 / BD：見客戶前 /last30days <client_name> 看他們最近在 X / Reddit 講什麼
• ✅ VC / 投資人：盡調某新創前掃社群口碑 + Polymarket odds
• ✅ AI / Tech 重度使用者：追新模型、新工具、新 prompt pattern
• ✅ Trip planning / 消費決策：去 Disney / Universal 前看近 30 天社群抱怨什麼
• ⚠️ 需要 audit trail / 機密研究：本工具會打外部 API，不適合機密 / NDA 標的

2. 安裝指南

2.1 環境前提

2.2 安裝方式（5 選 1）

方法 1：claude.ai web（最簡單，無需 CLI）

1. 到 latest release 下載 last30days.skill 檔案
2. claude.ai → Settings > Capabilities > Skills
3. 務必先打開 “Code execution and file creation”（skill 不會跑）
4. 點 + 拖入 .skill 檔
5. 在對話內打 /last30days <topic> 觸發

方法 2：Claude Code (CLI)

1/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

⚠️ 已知問題：v3.0.0 plugin.json 寫成 "skills": ["./"] 會被 Claude Code validator 拒絕（issue #362）。若 install 失敗，等 v3.0.1+ 或手動修：

1# 編輯 cache 內 manifest
2sed -i.bak 's|"skills": \[".*"\]|"skills": "./skills/"|' \
3  ~/.claude/plugins/cache/last30days-skill/last30days/3.0.0/.claude-plugin/plugin.json

升級：claude plugin update last30days@last30days-skill

方法 3：OpenClaw / ClawHub

1clawhub install last30days-official

方法 4：Gemini CLI

1# Gemini CLI v0.9.0 有 install bug，要先 clone
2git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
3gemini extensions install ./last30days-skill

方法 5：Hermes / 手動

1git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days

或從 source build claude.ai .skill 檔：

1cd last30days-skill
2bash skills/last30days/scripts/build-skill.sh   # 產出 dist/last30days.skill

2.3 第一次跑 — 30 秒 setup wizard

1/last30days

setup wizard 會檢查 ~/.config/last30days/.env（或專案的 .claude/last30days.env），逐步問：

• 要不要設 ScrapeCreators API key？（10,000 free calls，解鎖 TikTok / Instagram / YouTube comments / Reddit comments）
• 要不要設 OpenRouter key？（Perplexity 等）
• 要不要設 Brave Search key？（web 來源）
• 要不要 log in X.com 在你瀏覽器？（提取 cookies 用）

完全不設定也能用：Reddit (公開 JSON) + HN + Polymarket + GitHub 出廠即用。

2.4 安裝後驗證

1/last30days nvidia earnings reaction

預期看到：

1. 第一行 🌐 last30days v3.2.x · synced YYYY-MM-DD badge
2. 多個 source 平行檢索進度
3. 最後產 grounded brief 含每個 cluster 的 source 引用 + engagement 數字

3. 核心架構解析

3.1 整體流程

 1            user query
 2                │
 3                ▼
 4    ┌─────────────────────────┐
 5    │  STEP 0: canonical path │  確認 SKILL.md 是 cache 版而非 marketplace stale
 6    └────────────┬────────────┘
 7                 ▼
 8    ┌─────────────────────────┐
 9    │  Pre-flight resolution  │  解析 entity (Person / Org / Product / Topic)
10    │  ─ GitHub repo lookup   │  for "OpenClaw" → openclaw/openclaw + live stars
11    │  ─ X handles            │  for "Peter Steinberger" → @steipete
12    │  ─ Subreddit detection  │  for "Kanye West" → r/hiphopheads
13    │  ─ Competitor expansion │  for "OpenClaw" → +Hermes +Paperclip
14    └────────────┬────────────┘
15                 ▼
16    ┌─────────────────────────┐
17    │  Planner (lib/planner)  │  決定哪個 source 跑哪個 query (capability map)
18    └────────────┬────────────┘
19                 ▼
20    ┌─────────────────────────┐
21    │  Fanout (lib/fanout)    │  並行發 13+ source 的 query batches
22    │  parallel: reddit / x / │
23    │  youtube / tiktok / ... │
24    └────────────┬────────────┘
25                 ▼
26    ┌─────────────────────────┐
27    │  Per-source enrich      │
28    │  ─ Reddit comments      │
29    │  ─ YouTube transcripts  │
30    │  ─ TikTok captions      │
31    │  ─ Polymarket odds      │
32    └────────────┬────────────┘
33                 ▼
34    ┌─────────────────────────┐
35    │  Normalize + Dedupe     │  跨來源做 lib/normalize → lib/dedupe → lib/cluster
36    │  → fusion (lib/fusion)  │  same-story cluster merge (Wireless Festival 三來源 = 1 cluster)
37    └────────────┬────────────┘
38                 ▼
39    ┌─────────────────────────┐
40    │  Score + Rerank         │  engagement × relevance × freshness
41    │  (lib/relevance,        │
42    │   lib/rerank,           │
43    │   lib/quality_nudge)    │
44    └────────────┬────────────┘
45                 ▼
46    ┌─────────────────────────┐
47    │  Grounding              │  cite-by-source (lib/grounding + lib/snippet)
48    └────────────┬────────────┘
49                 ▼
50    ┌─────────────────────────┐
51    │  Render (lib/render +   │  輸出 markdown brief 或 self-contained HTML
52    │  lib/html_render)       │  (--emit=html, v3.2.0+)
53    └─────────────────────────┘

3.2 35+ 個 source library 一覽

3.3 SKILL.md 的合約密度

skills/last30days/SKILL.md 是 1668 行的 prompt contract，特色：

• STEP 0 canonical path self-check：開頭就強制 LLM 確認自己讀的是 cache 版 SKILL.md 而非 marketplace stale 版（曾出 2026-04-22 三個 test run 因此誤跑）
• Named failure mode 文件化：v3.0.6 0/8 regression 復盤直接寫進 SKILL.md（“Opus 4.7 在 8 次連續 invocation 都把 /last30days 當成 generic keyword 改寫”）
• OUTPUT CONTRACT (BADGE + LAWS)：強制第一行印 🌐 last30days v{VERSION} · synced {YYYY-MM-DD} 作為 LAW 2 / LAW 4 的 enforcement anchor
• Pinned SKILL_ROOT resolution：engine bash call 一律走 ~/.claude/plugins/cache/last30days-skill/last30days/<latest>/，避免吃 OpenClaw 舊版

對「prompt 即工程」的工作流是教科書級範本。

3.4 entity resolution 的聰明處

planner 會根據 query 推測 entity type 與相關 anchor：

• /last30days Peter Steinberger → 解析到 @steipete、GitHub steipete/*、提及他的 r/ClaudeCode threads
• /last30days OpenClaw → 解析到 openclaw/openclaw GitHub + live star count
• /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip → 三個 entity 並聯 + auto-expand competitor → table view
• /last30days Iran vs USA → 多市場 Polymarket 自動拉

3.5 Cookie 提取機制（關鍵安全議題）

chrome_cookies.py (265 行) 流程：

1. 找 Chrome 的 Cookies SQLite 檔（~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Cookies）
2. 呼叫 macOS security find-generic-password -w -s "Chrome Safe Storage" 取 Keychain 密碼（會跳系統授權對話框）
3. 用 PBKDF2 derive AES-128-CBC key
4. 用系統 openssl CLI 解 v10 加密 cookie value（零 pip 依賴設計）
5. Chrome 130+ 多了 32-byte SHA-256 prefix，要 strip 掉

safari_cookies.py (182 行) 解析 macOS 上的 binary cookie 格式。

為什麼需要這個？ X / Twitter 沒有合理價的官方 API；要查 X 必須用 logged-in cookie。但這代表 skill 有讀你 cookie 的能力（即使只用於指定 domain），使用前要清楚信任邊界（見 §6）。

4. CLI / 用法詳細

4.1 基本觸發

1/last30days <topic>

<topic> 可以是：

• 人名：Peter Steinberger、Sam Altman、Kanye West
• 公司：Anthropic、Roboflow
• 產品：Claude Code skills、Universal Epic Universe
• 比較：OpenClaw vs Hermes vs Paperclip、Iran vs USA
• 事件：nvidia earnings reaction、Wireless Festival cancellation
• 學習：Nano Banana Pro prompting、React 19 server components

4.2 重要 flags（從 SKILL.md / 變更紀錄推測常用 flag）

注意：因為 skill 整個是 LLM 讀 SKILL.md 推導動作，flag 由 LLM 解析，不是傳統 argparse。實際支援度以 ~/.claude/plugins/cache/.../SKILL.md 內為準。

4.3 設定檔位置（兩層）

權限必須是 600 或 400，否則 SessionStart hook 會警告 chmod。

4.4 環境變數參考

 1# 主 keys
 2SCRAPECREATORS_API_KEY=sc_xxxxxx       # TikTok / Instagram / Threads / Pinterest / Reddit comments / YT comments
 3AUTH_TOKEN=xxx CT0=xxx                  # X / Twitter cookies (從瀏覽器)
 4XAI_API_KEY=xai-xxxxxx                  # 替代 X scraping 的 xAI 入口
 5OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx                # OpenAI judge LLM (synthesis)
 6OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxx         # Perplexity / 多 model fallback
 7GEMINI_API_KEY=AIzaxxxxxx               # Gemini judge
 8BRAVE_API_KEY=BSAxxxxxx                 # web search
 9BSKY_HANDLE=xx.bsky.social BSKY_APP_PASSWORD=xxx
10TRUTHSOCIAL_TOKEN=xxx
11APIFY_API_TOKEN=apify_api_xxxxxx       # （optional 替代某些 source）
12
13# behavior
14SETUP_COMPLETE=1                        # skip setup wizard
15LAST30DAYS_CONFIG_DIR=/custom/path     # override config dir (testing)

4.5 SessionStart hook 行為

hooks/scripts/check-config.sh 在 Claude Code session 啟動時跑（timeout: 5 秒）：

1. 確認 .claude/last30days.env 或 ~/.config/last30days/.env 權限是否 ≤ 600
2. 計算 active source 數量（HN + Polymarket 永遠免費；其他依 key 啟用）
3. 印 ready message 或 setup welcome message

沒有寫檔，沒有外連。純 read-only 檢查。

5. 應用場景

5.1 Workflow A — 銷售前掃客戶 30 天社群動向

1/last30days <client_company_or_CEO>

預期收：他們最近發的 tweets、Reddit 上對這家公司的討論、YouTube 上的 podcast 出席、GitHub 上的 PR / release（如果 tech 公司）、Polymarket 對其相關事件的 odds。比 LinkedIn 真實 100 倍。

5.2 Workflow B — 內容創作前找 community 真正關注的 angle

1/last30days React 19 server components --emit=html

得 self-contained HTML brief（v3.2.0+），可直接 share 給編輯。每個論點背後都 cite Reddit thread / X post / YouTube video。

5.3 Workflow C — 三方 / 多方比較

1/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip

planner 認出三個 entity → 並聯 fanout → 自動 table view（架構 / memory / security / 適用場景）。星數 / release pace 即時抓 GitHub API。

5.4 Workflow D — 旅遊 / 消費決策

1/last30days Universal Epic Universe

社群最近抱怨什麼（wait time / closures）、隱藏 tip、即將 launch 設施。

5.5 Workflow E — 預測 / 賭 / 投資 sentiment

1/last30days Iran vs USA

Polymarket odds + 13+ news / social source 合成。“Day 38 of war / Polymarket: ceasefire by Dec 31 at 74%” 這種帶數字的 grounded statement。

5.6 Workflow F — 自家產品的市場感知

1/last30days <your_product_name>

Reddit / X 上對你產品的 raw 評論、競品提到你的次數、TikTok 上有沒有人在示範。對 PMF 期 startup 是 weekly ritual。

6. 資安掃描報告

6.1 整體風險等級

🟡 中等（程式碼乾淨；功能本身需要明確的信任邊界宣告）

6.2 程式碼安全

🟢 無發現：

6.3 行為信任邊界（必看）

為了打通 walled garden，本 skill 會做下列事情。使用者必須清楚同意：

🟡 6.3.1 讀本機瀏覽器 cookie

chrome_cookies.py / safari_cookies.py / cookie_extract.py (合計 826 行) 會：

• 開 Chrome 的 SQLite cookie DB（~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Cookies）
• 呼叫 macOS security CLI 取 Keychain 內 Chrome 的 master encryption key（會跳系統 dialog 要求輸入 macOS 密碼）
• 用 openssl 解 AES-128-CBC v10 cookie value
• 解析 Safari binary cookie 格式

理論上能讀整個 cookie 庫（不只 X.com）。實務上 skill 只用於提取 X 認證 cookie，但程式碼能力大於用途；高度敏感環境建議：

• ⛔ 不要在跑公司機密信箱 / 密碼管理工具的同個 Chrome profile 跑
• ✅ 開獨立 Chrome profile 只 log in X，給 skill 用
• ✅ 或改用 X API key（XAI_API_KEY）走純 API 路徑

🟡 6.3.2 跨 13+ 第三方 API key

下面 keys 都會經本 skill 進出：

緩解：

• 用專用 API key（不是公司主 key）
• 設月度上限 / spending limit（每個 provider 都有）
• 把 ~/.config/last30days/.env 設 chmod 600（hook 會檢查）
• 不要在共用機器跑

🟡 6.3.3 X / Twitter scraping (TOS 灰色地帶)

scripts/lib/vendor/bird-search/ 內嵌 JS Twitter client，逆向 X 內部 GraphQL endpoint。這違反 X 的 Terms of Service §III「不得使用未授權自動工具存取服務」。

實務後果：

• 個人輕度使用：X 大概不會抓你（流量太小）
• 自動化 / 商用 / 高頻：X 可能 lock 你帳號（曾發生）
• 法律層級：在美國 / 歐盟 scraping public data 多被視為合法（hiQ v. LinkedIn 案例），但仍可能被 X 個別 ban

緩解：用 XAI_API_KEY（xAI 自家 X 資料 API，付費但合法）取代 cookie scraping。

🟢 6.3.4 SessionStart hook（無風險）

hooks/scripts/check-config.sh 純 read-only 檢查 + 印訊息，timeout 5 秒。可審計（73 行 bash），無外連。

6.4 三層風險總結

6.5 安全使用 checklist

• .env 檔權限設 chmod 600（hook 會警告）
• 用獨立 Chrome profile 給 skill（避免主 profile cookie 被讀）
• 每個第三方 API key 設獨立帳號 + spending limit
• 不在共用 / 公司機密機器上跑
• 高頻 / 商用想穩定，付費走 XAI_API_KEY 而非 cookie scraping
• 機密 / NDA 標的不要查（query 會打 OpenAI / OpenRouter / Brave / ScrapeCreators 等多家 provider）

7. FAQ

Q1：免設定能跑嗎？ A：可以。Reddit (公開 JSON) + HN + Polymarket + GitHub 出廠即用。setup wizard 是讓你逐步解鎖更多 source。

Q2：Claude Code 安裝失敗顯示 “skills: Invalid input”？ A：v3.0.0 已知 bug（issue #362），plugin.json 錯寫成 array。等 v3.0.1+ release 或手動修 cache：

1sed -i.bak 's|"skills": \[".*"\]|"skills": "./skills/"|' \
2  ~/.claude/plugins/cache/last30days-skill/last30days/3.0.0/.claude-plugin/plugin.json

Q3：為什麼第一行要印 badge？ A：SKILL.md 的 OUTPUT CONTRACT 強制：badge 是 LAW 2 / LAW 4 的 enforcement anchor。沒 badge 表示 LLM 根本沒讀 SKILL.md → 強制 abort 重來。

Q4：能用在公司 / 商用嗎？ A：MIT License 允許商用，但注意：

• 多 API key 各 provider 自家有 TOS（OpenAI 商用 ToS / Brave 商用 plan）
• X scraping 違反 X TOS（用 XAI_API_KEY 走 paid 通道）
• 公司資安政策可能禁讀 browser cookie

Q5：跑一次大概多少 API 成本？ A：取決於設定 source 數量：

• 純免費 source：$0
• 加 ScrapeCreators：免費 10K calls，每次 query ~10-50 calls → 可跑 200-1000 次
• 加 OpenRouter Perplexity：每次 query ~$0.01-0.05
• 加 Brave Search：免費 2K queries / 月

Q6：怎麼追蹤特定主題長期變化？ A：/last30days <topic> --store 把它加進 watchlist。scripts/watchlist.py 是 watchlist manager（299 行）。

Q7：跨 model 表現？ A：作者主要在 Opus 4.7 上 calibrate（SKILL.md 多次提及）。Sonnet 4.5 / Haiku 應該也能跑但 SKILL.md 1668 行對小 model context 壓力大。

Q8：可以私部署 / 內網跑嗎？ A：除了 Reddit / HN / Polymarket / GitHub 是公開 web，其他 source 都要連外（X / YouTube / TikTok 等）。Synthesis judge LLM 也要連 OpenAI / OpenRouter / xAI。真正內網跑需要全部 source 都換成 self-hosted（Ollama judge + 公司內部知識庫）。

8. 進階技巧

8.1 用 --emit=html 產可分享的 brief

1/last30days nvidia earnings reaction --emit=html

得到一份 self-contained HTML（無外部 CSS / JS 依賴），可直接 email / Slack 給同事。v3.2.0 新加。

8.2 把 watchlist 跑成 cron

1# 每天早上 8 點掃所有 watched topics
20 8 * * * cd /path && claude /last30days --refresh-watchlist --emit=html

8.3 搭配 --competitors 自動找競品

1/last30days <your_product> --competitors

planner 自動 expand 同類別產品，跑 N-pass 比較。

8.4 自家加新 source

scripts/lib/<new_source>.py 實作 Source protocol（看 bluesky.py 是好範本，不到 200 行），然後加進 SOURCE_CAPABILITIES（issue #319 提示這個 dict 是 planner 知道 source 存在的關鍵）。PR 上去社群很歡迎。

8.5 對 entity 用 GitHub 模式

1/last30days Peter Steinberger

自動觸發 GitHub person-mode：抓他 30 天 PR、release、commit velocity、cross-org 活動。對 tech 人物特別準。

8.6 ELI5 mode

/last30days <topic> --eli5（v3.x）會把 brief 簡化到「五歲小孩看懂」。Onboarding new team member 好用。

9. 整合進其他工作流

9.1 與 ai-knowledge-template (本專案)

1# 跑完 brief 存進 inbox
2/last30days <topic> --emit=html > /tmp/brief.html
3cp /tmp/brief.html "inbox/$(date +%Y-%m-%d)-last30days-<topic>.html"
4
5# 或讓 brief 進 graphify 知識圖
6graphify analyze /tmp/brief.html

9.2 與 NotebookLM

把 brief 餵進 NotebookLM 做 follow-up Q&A：

1nlm: /tmp/brief.html

9.3 與 Discord 自動發

寫 cron + webhook：每天早上把 watched topics 的 brief 自動 post 到團隊 channel。

9.4 與其他 Claude Code skills

10. 重點摘要 Checklist

• /last30days = 跨 13+ walled garden 的 BYOK 研究 skill
• 核心定位：Google 搜編輯，這個搜「人」（Reddit upvotes / X likes / Polymarket 真錢）
• 安裝 5 種：claude.ai / Claude Code / OpenClaw / Hermes / Gemini CLI
• 0 設定即用：Reddit + HN + Polymarket + GitHub
• 進階加值：ScrapeCreators (10K free) + browser cookie 解鎖 X / TikTok / Instagram
• 🟡 安全注意：讀本機 Chrome / Safari cookie；多 API key 出口；X scraping TOS 灰色地帶
• 建議使用：獨立 Chrome profile + API key spending limit + .env chmod 600
• Plugin v3.0.0 已知 bug："skills": ["./"] 拒絕；改用 "./skills/" 字串型
• v3.2.0 新功能：Digg AI 1000 source + --emit=html self-contained brief
• Prompt engineering 教科書：1668 行 SKILL.md 含 STEP 0 self-check + LAWs + named failure mode 復盤
• 作者活躍：mvanhorn 維護，社群 PR 流入快（4 個月 25.8k stars）

11. 進一步閱讀

官方

• 主 repo：mvanhorn/last30days-skill
• Releases：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/releases
• CHANGELOG：CHANGELOG.md
• SKILL.md（隨 release 變動）：在你本機 ~/.claude/plugins/cache/last30days-skill/last30days/<latest>/SKILL.md

周邊

• ScrapeCreators — TikTok / Instagram / Reddit comments API
• Polymarket — 預測市場
• yt-dlp — YouTube transcript 提取
• OpenRouter — 多 LLM provider 統一 API
• Brave Search API
• Bluesky AT Protocol

社群討論

• 安裝相關 issue #362 (plugin.json validator)
• 版本一致性 issue #284
• xquik missing capability issue #319

同類 / 競品

• Perplexity Sonar（單 API 多源整合）
• ChatGPT search（有 Reddit deal 但無 X / TikTok）
• Gemini Deep Research

免責聲明：本教學由 AI Knowledge Template 自動產生。本 skill 涉及讀取本機 browser cookies、跨多家第三方 API、X scraping 等行為；使用者完全自負：(a) 對個人 / 商業帳號 cookie 的存取後果、(b) 各 API provider 與 X TOS 違反的後果、(c) skill 行為與資料外洩風險。本教學作者與 last30days-skill 開發團隊均不對誤用 / 違法使用負責。