# AI圈节奏快到跟不上？这款工具扒遍8大平台30天热点，v2.9.5新增Bluesky+对比模式太香了

last30days-skill 是一个帮助用户在30天内掌握新技能的开源学习计划工具。简单讲，它提供了一系列用Python编写的实践项目建议，每天一个小程序或任务，带你从零开始坚持一个月提升编程能力。适用人群：想通过实战快速入门编程的新手和自学开发者。

项目地址：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill

主要语言：Python

stars: 7.1k

### 核心功能

- **广泛研究**：对Reddit、X、Bluesky、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket和网络上近30天的讨论进行扫描，涵盖众多领域，如技术、娱乐、文化等。
- **内容合成**：识别出讨论中的模式、最佳实践，并总结出真正有效的方法。
- **结果输出**：为目标工具生成可直接复制粘贴的提示，或者提供经过精心整理的专家级答案。

### 版本更新亮点

- **v2.9.5**：新增Bluesky/AT协议作为社交源，可通过`BSKY_HANDLE`和`BSKY_APP_PASSWORD`开启；支持比较模式，输入“X vs Y”可进行并行研究并给出对比结果；支持每个项目单独配置`.env`文件；启动Claude Code会话时自动验证配置；扩展测试覆盖范围，各模块测试超455个。
- **v2.9.1**：每次运行后，会将完整的研究简报以主题命名的`.md`文件形式保存到`~/Documents/Last30Days/`文件夹，方便建立个人研究库。
- **v2.9**：默认使用ScrapeCreators进行Reddit搜索，一个`SCRAPECREATORS_API_KEY`可用于Reddit、TikTok和Instagram；采用智能子版块发现机制，通过相关性加权评分筛选子版块；提升热门评论权重至10%，并突出显示。
- **v2.8**：将Instagram Reels作为信号源；TikTok和Instagram均由ScrapeCreators提供支持，一个API密钥可覆盖两个平台。
- **v2.5**：增加Polymarket预测市场和Hacker News作为信息源，能获取人们的真实投注信息和技术社区的讨论内容；采用多信号质量排名相关性评分，提高结果的精度；支持X handle解析，可搜索到关键词搜索遗漏的内容。
- **v2.1**：支持开放类技能，包含观察列表、简报和历史功能；将YouTube搜索及视频转录作为研究源；可在OpenAI Codex CLI中使用；集成X搜索，无需外部安装`bird` CLI；支持`-days=N`参数设置回顾时间；具备模型回退机制；提供上下文感知的后续建议；优先引用X的@handle和Reddit的r/subreddit；支持Claude Code市场插件。
- **v2**：改进X和Reddit搜索结果，采用更智能的查询构建方式和补充搜索策略；对Reddit线程进行JSON数据丰富，获取真实的点赞和评论数。

### 优势

- **全面性**：覆盖多个热门社交平台和信息源，能获取广泛的信息。
- **时效性**：聚焦近30天的讨论，确保获取到最新的信息和趋势。
- **精准性**：通过多信号质量排名相关性评分，对结果进行精确排序。
- **实用性**：能够生成可直接使用的提示和专家级答案，节省用户时间和精力。

### 应用场景

- **提示研究**：了解各种工具（如ChatGPT、Midjourney等）的有效提示技巧。
- **工具最佳实践**：学习如何更好地使用各类工具，如Remotion与Claude Code的结合使用。
- **趋势发现**：掌握当下的热门趋势，如音乐、文化、新闻等。
- **产品研究**：了解人们对新产品的看法和评价。
- **病毒式内容挖掘**：发现网络上的热门趋势和话题。

### 安装方式

- **Claude Code插件（推荐）**：

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

- **Gemini CLI**：

```
gemini extensions install https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git
```

- **手动安装（Claude Code / Codex）**：

```
# 克隆仓库
git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days

# 添加API密钥（如果已登录Codex则可选）
mkdir -p ~/.config/last30days
cat > ~/.config/last30days/.env << 'EOF'
SCRAPECREATORS_API_KEY=... # Reddit + TikTok + Instagram (一个密钥，涵盖三个平台) - scrapecreators.com
OPENAI_API_KEY=sk-...      # 可选 - 如果使用`codex login`，则为Reddit搜索的旧版备用密钥
AUTH_TOKEN=...             # 推荐用于X搜索 - 从x.com的cookie中复制一次
CT0=...                    # 推荐用于X搜索 - 从x.com的cookie中复制一次
XAI_API_KEY=xai-...        # 可选 - 如果不想使用基于cookie的认证，则为X搜索的备用密钥
BSKY_HANDLE=you.bsky.social       # 可选 - Bluesky搜索（在bsky.app/settings/app-passwords创建应用密码）
BSKY_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx  # 可选 - bsky.app/settings/app-passwords
EOF
chmod 600 ~/.config/last30days/.env
```

### 使用方法

```
/last30days [topic]
/last30days [topic] for [tool]
```

例如：

```
/last30days prompting techniques for ChatGPT for legal questions
/last30days iOS app mockups for Nano Banana Pro
```

### 选项

- `-days=N`：回顾N天内的内容，而不是默认的30天。
- `-quick`：快速研究，减少搜索源，跳过补充搜索。
- `-deep`：全面研究，增加搜索源和补充搜索。
- `-debug`：开启详细日志，用于故障排除。
- `-sources=reddit`：仅搜索Reddit。
- `-sources=x`：仅搜索X。
- `-include-web`：在Reddit和X搜索的基础上添加原生网络搜索（需要网络搜索API密钥）。
- `-store`：将研究结果保存到SQLite数据库，用于观察列表和简报集成。
- `-diagnose`：显示源可用性诊断信息（API密钥、Bird、YouTube、网络后端）并退出。

### 要求

- **OpenAI认证**：用于Reddit搜索，可使用`OPENAI_API_KEY`或通过`codex login`登录。
- **Node.js 22+**：用于X搜索（自带Twitter GraphQL客户端）。
- **X认证**：设置`AUTH_TOKEN`和`CT0`进行无弹窗的本地X搜索，或设置`XAI_API_KEY`作为备用。
- **yt-dlp（可选）**：用于YouTube搜索和视频转录，安装后可自动搜索YouTube并提取视频转录内容。

# 炸了！字节DeerFlow 2.0全新重构登顶GitHub Trending，超级代理 harness解锁全能AI工作流

deer-flow 是一个基于Python的工作流自动化工具。简单讲，它能帮助用户高效编排和管理任务流程，让复杂操作变得简单可追踪。适用人群：开发者、数据工程师及需要自动化处理任务的技术人员。

项目地址：https://github.com/bytedance/deer-flow

主要语言：Python

stars: 45.9k

### 仓库简介

DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个开源的超级智能体管理系统，于2026年2月28日发布2.0版本后登上GitHub热门榜首位。它基于LangGraph和LangChain构建，可协调子智能体、内存和沙盒，借助可扩展技能完成各种任务。

### 核心功能

- **技能与工具**：标准的智能体技能是结构化的能力模块，以Markdown文件定义工作流程、最佳实践和支持资源引用。DeerFlow自带研究、报告生成、幻灯片创建等内置技能，且支持扩展，可添加自定义技能或组合成复合工作流。工具方面，它有核心工具集，也支持通过MCP服务器和Python函数添加自定义工具。此外，还集成了Claude Code，可在Claude Code中直接与DeerFlow交互。
- **子智能体**：复杂任务可由主智能体动态生成子智能体处理，每个子智能体有独立的上下文、工具和终止条件，可并行运行，主智能体再将结果合成连贯输出。
- **沙盒与文件系统**：每个任务在隔离的Docker容器中运行，拥有完整的文件系统，包括技能、工作区、上传和输出目录，实现了真正的执行环境，且各会话间零污染、可审计。
- **上下文工程**：子智能体在隔离的上下文中运行，专注于任务。在会话中，DeerFlow积极管理上下文，总结已完成的子任务，将中间结果存储到文件系统，压缩不再相关的内容，避免上下文窗口溢出。
- **长期记忆**：DeerFlow能跨会话构建持久记忆，记录用户的配置文件、偏好和积累的知识，且记忆存储在本地，由用户控制。更新记忆时会跳过重复的事实条目，避免重复偏好和上下文的无限积累。

### 推荐模型

DeerFlow与任何实现OpenAI兼容API的大语言模型（LLM）都兼容，但使用支持长上下文窗口（100k+令牌）、推理能力、多模态输入和强大工具使用能力的模型时性能最佳。

### 快速开始

### 配置

- 克隆DeerFlow仓库：`git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git && cd deer-flow`
- 生成本地配置文件：`make config`
- 配置首选模型：编辑`config.yaml`，定义至少一个模型，并设置API密钥，可通过编辑`.env`文件、导出环境变量或直接编辑`config.yaml`来设置。

### 运行应用程序

- **Docker方式（推荐）**
    - 开发环境：`make docker-init`（拉取沙盒镜像），`make docker-start`（启动服务）
    - 生产环境：`make up`（构建镜像并启动服务），`make down`（停止并移除容器）
- **本地开发方式**
    - 检查先决条件：`make check`
    - 安装依赖：`make install`
    - 预拉取沙盒镜像（可选）：`make setup-sandbox`
    - 启动服务：`make dev`

### 高级特性

- **沙盒模式**：支持本地执行、Docker执行和Docker与Kubernetes结合执行三种沙盒执行模式，可根据`config.yaml`配置选择。
- **MCP服务器**：支持可配置的MCP服务器和技能，HTTP/SSE MCP服务器支持OAuth令牌流。
- **IM通道**：支持从Telegram、Slack、Feishu/Lark等消息应用接收任务，配置后可自动启动，无需公共IP。

### 嵌入式Python客户端

DeerFlow可作为嵌入式Python库使用，`DeerFlowClient`提供对所有智能体和网关功能的直接进程内访问，返回与HTTP网关API相同的响应模式。

### 文档

- [贡献指南](https://contributing.md/)：开发环境设置和工作流程
- 配置指南：设置和配置说明
- 架构概述：技术架构细节
- 后端架构：后端架构和API参考

### 应用场景

- **数据处理**：构建数据管道，自动处理和分析大量数据。
- **内容创作**：生成幻灯片、报告、网页等内容。
- **自动化工作流**：自动化内容创作、管理等工作流程，提高效率。

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/yJz9oCIYIjTYiF22RYhO_Q

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