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  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能（Agent Skill），它能在 Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题，按真实用户互动（点赞、转发、交易量）评分，再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是：“Google 聚合编辑，/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园，但你可以自带钥匙，让一个 Agent 同时搜索所有平台，告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索：Reddit（免 API Key）、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分：1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客；$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测；360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式（Discovery Mode）：输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎，扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X，由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比：/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表，Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用：Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用；首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求：

    • Claude Code（推荐）：自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+（用于 npx skills 安装）
    • Python 3.10+（可选，用于脚本模式）
    • Grok Build CLI / OpenClaw（对应宿主）

    快速安装步骤：

    Claude Code（推荐）：

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主：

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI：

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw：

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导，引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研：/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料，而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析：/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向：是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪：/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题，每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策：/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景，Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划：/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈：哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题：跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子；ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok；Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛，而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR（其中 122 个来自 52 位社区贡献者）、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说，这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • Open Deep Research：LangChain 官方开源的深度研究智能体，模型与搜索全可替换

    Open Deep Research：LangChain 官方开源的深度研究智能体，模型与搜索全可替换

    Open Deep Research

    Open Deep Research 是 LangChain 官方开源的一个「深度研究智能体（Deep Research Agent）」——简单、可配置、完全开源，能跨多种模型提供商、搜索工具和 MCP 服务器工作，性能可媲美众多主流深度研究产品（在 Deep Research Bench 排行榜上曾进入前列）。

    一句话简介

    一个把「深度研究」这一最热门的 Agent 应用完整开源、可自由替换模型与搜索后端的研究智能体：你提一个复杂问题，它自动规划、并发检索、压缩证据，并产出一份带引用的高质量研究报告。

    安装要求与快速上手

    环境要求：Python 3.11（推荐），使用 uv 管理虚拟环境；需要至少一个 LLM 提供商的 API Key（默认 OpenAI），以及一个搜索 API（默认 Tavily）。

    # 1. 克隆仓库并创建虚拟环境
git clone https://github.com/langchain-ai/open_deep_research.git
cd open_deep_research
uv venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate

# 2. 安装依赖
uv sync

# 3. 配置环境变量（模型、搜索工具等）
cp .env.example .env

# 4. 本地启动 LangGraph 服务，打开 Studio UI
uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev --allow-blocking

    启动后会自动打开 LangGraph Studio UI，在 messages 输入框里提问并点击 Submit 即可，还能在 “Manage Assistants” 里切换不同配置。

    Open Deep Research 架构流程图

    核心功能

    • 全流程自动研究：自动完成”任务规划 → 并发检索 → 结果摘要 → 证据压缩 → 撰写带引用的最终报告”整条链路。
    • 模型自由组合：基于 init_chat_model() 兼容几乎所有主流 LLM，且摘要 / 研究 / 压缩 / 报告撰写四个环节可分别指定不同模型（如 gpt-4.1-mini 摘要、gpt-5 或 Claude Sonnet 4 做研究）。
    • 搜索后端可插拔：默认 Tavily，同时支持 Anthropic / OpenAI 的原生联网搜索，并完整兼容 MCP 服务器，可接入自定义工具。
    • 基准可评测：内置对接 Deep Research Bench（100 道博士级研究任务，覆盖 22 个领域），用 RACE 分数量化研究报告质量。
    • 部署方式多样：支持本地 LangGraph Studio 调试、LangGraph Platform 托管部署，以及面向非技术用户的 Open Agent Platform（OAP）可视化配置。

    Open Deep Research 在 LangGraph Studio 中运行

    典型使用场景

    • 行业 / 竞品调研报告：输入”分析某赛道 2025 年主流玩家与技术路线”，自动检索多来源并输出结构化、带引用的调研报告。
    • 学术与技术综述：面对博士级、跨领域的复杂问题，自动拆解子问题、并发检索文献并汇总成论证严谨的综述。
    • 企业内部知识 Agent：借助 MCP 接入内部数据源与自定义搜索，搭建可私有化部署、可替换模型的企业级深度研究助手。

    推荐理由

    市面上”深度研究”功能大多藏在闭源产品里，而 Open Deep Research 把这套能力彻底开源、模块化，最大的价值在于”每一层都能换”：换模型、换搜索、换部署方式都只是改配置。它由 LangChain 官方维护、有配套免费课程和详尽评测数据，既适合想理解 Deep Research 内部原理的开发者拆解学习，也适合企业作为自研研究 Agent 的高质量起点。如果你正想做一个能自动查资料、写报告的 Agent，这是目前最值得参考的开源实现之一。

    下载地址

    项目数据：约 12.4K Stars · 1.75K Forks · 语言 Python · 许可证 MIT（数据截至 2026 年 7 月）。