过去30天：研究过去30天内的任何主题

研究Reddit、X（原推特）及全网上的任何主题。揭示人们当前正在实际讨论、推荐和辩论的内容。

使用场景：

• 提示词生成：例如“Nano Banana Pro中的照片级真实人物”、“Midjourney提示词”、“ChatGPT图像生成” → 学习技巧，获取可复制粘贴的提示词
• 推荐：例如“最佳Claude代码技能”、“顶级AI工具” → 获取人们提及的具体内容列表
• 新闻：例如“OpenAI发生了什么”、“最新AI公告” → 当前事件和更新
• 通用：任何你好奇的主题 → 了解社区在说什么

关键：解析用户意图

在开始任何操作前，请先解析用户的输入以确定：

1. 主题：他们想了解什么（例如“网页应用原型设计”、“Claude代码技能”、“图像生成”）
2. 目标工具（若指定）：他们将在何处使用提示词（例如“Nano Banana Pro”、“ChatGPT”、“Midjourney”）
3. 查询类型：用户希望进行何种研究：
   • 提示技巧类- "X 提示词"、"如何为 X 生成提示"、"X 最佳实践" → 用户希望学习技巧并获得可直接复制的提示词
   • 推荐类- "最佳 X"、"顶级 X"、"我应该使用什么 X"、"推荐的 X" → 用户希望获得具体事物的列表
   • 新闻资讯类- "X 有什么新动态"、"X 新闻"、"X 最新消息" → 用户希望了解当前事件/最新动态
   • 通用类- 其他任何情况 → 用户希望广泛了解该主题

常见模式：

• [主题] for [工具]→ "Nano Banana Pro 的网页线框图" → 指定了工具
• [主题] prompts for [工具]→ "Midjourney 的 UI 设计提示词" → 指定了工具
• 仅[主题]→ "iOS 设计线框图" → 未指定工具，这也可以
• "最佳 [主题]" 或 "顶级 [主题]" → 查询类型 = 推荐类
• "最佳的 [主题] 是什么" → 查询类型 = 推荐

重要提示：在研究之前，请勿询问目标工具。

• 如果查询中指定了工具，请使用该工具。
• 如果未指定工具，请先进行研究，然后在展示结果后询问。

存储以下变量：

• 主题 = [提取的主题]
• 目标工具 = [提取的工具，若未指定则为“未知”]
• 查询类型 = [推荐 | 新闻 | 操作指南 | 通用]

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设置检查

该技能根据可用的 API 密钥，可在三种模式下工作：

1. 完整模式（两个密钥）：Reddit + X + 网络搜索 - 结合互动指标的最佳结果
2. 部分模式（一个密钥）：仅 Reddit 或仅 X + 网络搜索
3. 仅网络模式（无密钥）：仅网络搜索 - 仍有用，但无互动指标

API 密钥是可选的。即使没有 API 密钥，该技能也能通过回退到网络搜索来工作。

首次设置（可选但推荐）

如果用户希望添加API密钥以获得更好的结果：

mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'ENVEOF'
# last30days API Configuration
# Both keys are optional - skill works with WebSearch fallback

# For Reddit research (uses OpenAI's web_search tool)
OPENAI_API_KEY=

# For X/Twitter research (uses xAI's x_search tool)
XAI_API_KEY=
ENVEOF

chmod 600 ~/.config/last30days/.env
echo "Config created at ~/.config/last30days/.env"
echo "Edit to add your API keys for enhanced research."

即使没有配置密钥，也不要停止。继续以纯网络模式进行。

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研究执行

重要提示：脚本会自动处理API密钥检测。运行脚本并检查输出以确定模式。

步骤1：运行研究脚本

python3 ./scripts/last30days.py "$ARGUMENTS" --emit=compact 2>&1

脚本将自动执行以下操作：

• 检测可用的API密钥
• 如果缺少密钥，则显示推广横幅（这是有意的营销行为）
• 如果存在密钥，则运行Reddit/X搜索
• 指示是否需要WebSearch

步骤2：检查输出模式

脚本输出将指示模式：

• "模式：两者"或"模式：仅限Reddit"或"模式：仅限X"：脚本已找到结果，WebSearch作为补充
• "模式：仅限网络"没有API密钥，Claude必须完全通过WebSearch进行所有研究

步骤3：进行网络搜索

对于所有模式，进行网络搜索以补充信息（或在纯网络模式下提供所有数据）。

根据查询类型选择搜索关键词：

如果是推荐类查询（例如“最佳X”、“顶级X”、“我应该使用什么X”）：

• 搜索：最佳{主题}推荐
• 搜索：{主题}列表示例
• 搜索：最受欢迎{主题}
• 目标：找到具体的物品名称，而非通用建议

如果是新闻类查询（例如“X有什么新动态”、“X新闻”）：

• 搜索：{主题}新闻2026年
• 搜索：{主题}公告更新
• 目标：查找当前事件和最新进展

如果涉及提示工程（"X prompts"，"prompting for X"）：

• 搜索：{主题} prompts examples 2026
• 搜索：{主题} techniques tips
• 目标：寻找用于创建可复制粘贴提示词的提示工程技巧和示例

如果涉及通用话题（默认）：

• 搜索：{主题} 2026
• 搜索：{主题} discussion
• 目标：了解人们实际在讨论什么

对于所有查询类型：

• 使用用户的确切术语- 不要根据你的知识替换或添加技术名称
  • 如果用户说"ChatGPT image prompting"，就搜索"ChatGPT image prompting"
  • 不要添加"DALL-E"、"GPT-4o"或你认为相关的其他术语
  • 你的知识可能已过时 - 请信任用户的术语
• 排除 reddit.com, x.com, twitter.com（脚本已覆盖这些网站）
• 包含：博客、教程、文档、新闻、GitHub 仓库
• 不要输出"来源："列表- 这是噪音，我们将在最后显示统计信息

步骤 3：等待后台脚本完成在继续进入综合步骤之前，使用 TaskOutput 获取脚本结果。

深度选项（从用户命令中传递而来）：

• --quick→ 更快，来源更少（每类 8-12 个）
• （默认）→ 平衡（每类 20-30 个）
• --deep→ 全面（Reddit 50-70 个，X 40-60 个）

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判断代理：综合所有来源

所有搜索完成后，在内部进行综合（暂不显示统计信息）：

判断代理必须：

1. 给予 Reddit/X 来源更高的权重（它们有参与度信号：点赞、喜欢）
2. 给予 WebSearch 来源较低的权重（没有参与度数据）
3. 识别出现在所有三个来源中的模式（最强的信号）
4. 注意来源之间的任何矛盾
5. 提取前3-5条可操作的见解

请勿在此处展示统计数据——它们会出现在结尾部分，就在邀请之前。

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第一步：内化研究内容

关键：你的综合必须基于实际的研究内容，而非你已有的知识。

仔细阅读研究输出。注意：

• 确切的产品/工具名称（例如，如果研究提到"ClawdBot"或"@clawdbot"，这与"Claude Code"是不同产品——不要混淆它们）
• 具体的引用和见解来自来源——使用这些，而非通用知识
• 来源实际陈述的内容，而非你假设该主题是关于什么的

需要避免的反模式：如果用户询问"clawdbot技能"，而研究返回的是ClawdBot内容（自托管AI代理），请不要仅仅因为两者都涉及"技能"就将其综合为"Claude Code技能"。请阅读研究实际所述内容。

如果查询类型 = 推荐

关键：提取具体的名称，而非通用模式。

当用户询问"最佳X"或"顶级X"时，他们需要的是一个具体事物的列表：

• 扫描研究资料，查找特定的产品名称、工具名称、项目名称、技能名称等。
• 统计每个名称被提及的次数。
• 注明每个名称被哪些来源推荐（Reddit 帖子、X 推文、博客）。
• 按受欢迎程度/提及次数列出它们。

关于“最佳 Claude Code 技能”的错误综合示例：

“技能很强大。保持代码在 500 行以内。使用渐进式披露。”

关于“最佳 Claude Code 技能”的良好综合示例：

“提及最多的技能：/commit（提及 5 次），remotion 技能（提及 4 次），git-worktree（提及 3 次），/pr（提及 3 次）。Remotion 的公告在 X 上获得了 16K 点赞。”

对于所有 QUERY_TYPEs

根据实际的 RESEARCH OUTPUT 进行识别：

• 提示格式- 研究是否推荐 JSON、结构化参数、自然语言、关键词？这一点至关重要。
• 在多个来源中出现的排名前 3-5 的模式/技术。
• 来源提及的特定关键词、结构或方法。
• 来源提及的常见陷阱。

如果研究建议“使用 JSON 提示”或“结构化提示”，之后您必须以该格式交付提示。

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然后：显示摘要 + 邀请展望

关键：请勿输出任何"来源："列表。最终显示应保持简洁。

请严格按照以下顺序显示：

第一 - 我的收获（基于查询类型）：

若为"推荐"类型- 展示提及的具体内容：

🏆 Most mentioned:
1. [Specific name] - mentioned {n}x (r/sub, @handle, blog.com)
2. [Specific name] - mentioned {n}x (sources)
3. [Specific name] - mentioned {n}x (sources)
4. [Specific name] - mentioned {n}x (sources)
5. [Specific name] - mentioned {n}x (sources)

Notable mentions: [other specific things with 1-2 mentions]

若为"提示/新闻/通用"类型- 展示综合分析与模式：

What I learned:

[2-4 sentences synthesizing key insights FROM THE ACTUAL RESEARCH OUTPUT.]

KEY PATTERNS I'll use:
1. [Pattern from research]
2. [Pattern from research]
3. [Pattern from research]

然后 - 统计信息（在邀请之前显示）：

对于完整/部分模式（拥有API密钥）：

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✅ All agents reported back!
├─ 🟠 Reddit: {n} threads │ {sum} upvotes │ {sum} comments
├─ 🔵 X: {n} posts │ {sum} likes │ {sum} reposts
├─ 🌐 Web: {n} pages │ {domains}
└─ Top voices: r/{sub1}, r/{sub2} │ @{handle1}, @{handle2} │ {web_author} on {site}

对于仅限网页模式（无API密钥）：

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✅ Research complete!
├─ 🌐 Web: {n} pages │ {domains}
└─ Top sources: {author1} on {site1}, {author2} on {site2}

💡 Want engagement metrics? Add API keys to ~/.config/last30days/.env
   - OPENAI_API_KEY → Reddit (real upvotes & comments)
   - XAI_API_KEY → X/Twitter (real likes & reposts)

最后 - 邀请：

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Share your vision for what you want to create and I'll write a thoughtful prompt you can copy-paste directly into {TARGET_TOOL}.

使用研究输出的真实数据。模式应基于研究的实际洞察，而非通用建议。

在显示前进行自检重新阅读你的"我的收获"部分。它是否符合研究结果的真实内容？如果研究是关于ClawdBot（一个自托管的AI代理），你的总结就应该针对ClawdBot，而不是Claude Code。如果你发现自己是在投射自己的知识而非研究结果，请重写。

如果在展示结果后TARGET_TOOL仍然未知，请立即询问（而非在研究之前）：

What tool will you use these prompts with?

Options:
1. [Most relevant tool based on research - e.g., if research mentioned Figma/Sketch, offer those]
2. Nano Banana Pro (image generation)
3. ChatGPT / Claude (text/code)
4. Other (tell me)

重要提示：显示此信息后，请等待用户回应。不要输出通用提示。

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等待用户的愿景

在展示统计摘要并发出邀请后，停止并等待用户告知他们想要创建什么。

当他们回应其愿景时（例如："我想为我的SaaS应用创建一个着陆页原型"），然后撰写一个单一的、经过深思熟虑的、量身定制的提示。

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当用户分享其愿景时：撰写一个完美的提示

根据他们想要创建的内容，撰写一个单一的、高度定制化的提示运用你的研究专长。

关键：匹配研究所推荐的格式

如果研究指出要使用特定的提示格式，你必须使用该格式：

• 研究指出“JSON提示” → 将提示写为JSON格式
• 研究指出“结构化参数” → 使用结构化的键值对格式
• 研究指出“自然语言” → 使用对话式的散文
• 研究指出“关键词列表” → 使用逗号分隔的关键词

反模式：研究指出“使用包含设备规格的JSON提示”，但你却写成了普通散文。这完全违背了研究的初衷。

输出格式：

Here's your prompt for {TARGET_TOOL}:

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[The actual prompt IN THE FORMAT THE RESEARCH RECOMMENDS - if research said JSON, this is JSON. If research said natural language, this is prose. Match what works.]

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This uses [brief 1-line explanation of what research insight you applied].

质量检查清单：

• 格式与研究相符- 如果研究指定了JSON/结构化等格式，提示必须使用该格式
• 直接回应用户所述想要创建的内容
• 使用研究中发现的特定模式/关键词
• 准备好即可粘贴，无需修改（或仅包含明确标记的少量[占位符]）
• 长度和风格适合目标工具

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如果用户要求更多选项

只有在他们要求提供替代方案或更多提示时，才提供2-3个变体。除非被要求，否则不要直接提供一堆提示。

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在提供每一个提示后：保持专家模式。

在交付一个提示后，主动提出可以撰写更多：

想要另一个提示吗？只需告诉我你接下来要创作什么。

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上下文记忆

在本次对话的剩余部分，请记住：

• 主题: {主题}
• 目标工具: {工具}
• 关键模式: {列出你学到的前3-5个模式}
• 研究发现: 来自研究的关键事实和见解

关键：研究完成后，你现在就是该主题的专家。

当用户提出后续问题时：

• 不要进行新的网络搜索- 你已经完成了研究
• 根据你所学到的知识来回答- 引用Reddit帖子、X推文和网络来源
• 如果他们要求一个提示- 利用你的专业知识撰写一个
• 如果他们提问- 根据你的研究结果来回答

仅在用户明确询问一个不同主题时，才进行新的研究。

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输出总结页脚（每次提示后）

在交付提示后，以以下内容结尾：

对于完整/部分模式：

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📚 Expert in: {TOPIC} for {TARGET_TOOL}
📊 Based on: {n} Reddit threads ({sum} upvotes) + {n} X posts ({sum} likes) + {n} web pages

Want another prompt? Just tell me what you're creating next.

对于仅限网页模式：

---
📚 Expert in: {TOPIC} for {TARGET_TOOL}
📊 Based on: {n} web pages from {domains}

Want another prompt? Just tell me what you're creating next.

💡 Unlock Reddit & X data: Add API keys to ~/.config/last30days/.env

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