行业痛点
大模型应用落地过程中，Agent工具已经成为主流方向。相比传统聊天机器人，Agent能够主动完成信息收集、工具调用和任务处理，已经覆盖代码开发、行业研究、内容整理等多个场景。
当Agent需要完成行业调研、趋势跟踪类任务时，现有信息获取方式存在明显局限。多数Agent仍然依赖通用网页搜索获取信息，而真实有价值的行业讨论、社区反馈、产品评测往往分散在不同垂直平台，普通搜索无法覆盖全部内容。
人工收集跨平台信息需要逐个平台检索，手动筛选噪音内容，整理有效信息往往需要数小时时间，最终也很难提炼出社区共识和趋势方向。这种信息获取的效率瓶颈，严重限制了AI Agent在调研类任务中的实际价值。
项目概述
该项目由开发者mvanhorn主导开发并开源，2026年6月公开后迅速获得全球开发者关注，核心定位是为AI Agent提供专门的近30天互联网调研能力，而非替代通用搜索引擎。
该项目不打造全新搜索引擎，仅针对现有互联网信息分布特点，重构Agent的调研流程，通过标准化的技能接口，让AI Agent能够一次性获取过去30天多个主流平台的真实社区讨论和热点内容。
技术架构深度分析
该项目采用模块化分层设计，整体分为三个核心层级：实体识别层、平台爬取层、聚合分析层。这种分层设计保证了每个模块可以独立迭代，后续接入新平台只需要扩展爬取层的适配模块，不需要改动核心逻辑。
实体识别层是整个项目设计的核心亮点，区别于传统关键词搜索的流程，该项目在正式搜索前增加预研究阶段。用户输入调研主题后，系统先通过大模型能力识别主题相关的所有重要实体，包括关联项目、核心人物、相关社区、子话题等，再围绕所有实体生成扩展搜索词列表。这种设计从根源上避免了单一关键词搜索带来的信息遗漏，保证调研覆盖的全面性。
平台爬取层针对每个支持的平台单独开发适配器，统一输出结构化的内容数据，包含内容文本、发布时间、互动数据、来源平台等基础字段。适配器设计遵循统一接口规范，开发者可以快速贡献新平台的适配代码，降低了社区贡献的门槛。
聚合分析层负责处理所有平台返回的原始数据，通过复合算法完成排序、去重、聚合，最终生成结构化的调研结果，包括热点话题排序、趋势总结、相关实体扩展。整个架构设计围绕"调研"这个核心任务展开，每个环节都针对调研场景的需求做了优化，而不是简单把多个平台的搜索结果拼凑在一起。
核心功能详解
跨平台全范围覆盖
该项目支持同时检索全球九个主流互联网平台，涵盖社交内容、技术社区、视频平台、预测市场多个类型，覆盖了当前互联网多数高价值内容的产出渠道。所有检索限定在过去30天的时间范围，保证获取内容都是最新的实时动态，不会出现过时的旧信息干扰调研判断。针对不同平台的反爬限制，项目内置基础的合规访问策略，降低内容获取的门槛。
复合算法智能排序
排序环节结合内容的点赞数、评论数、整体热度、发布时间多个维度计算权重，不会单纯按照互动数据排序，也不会优先推荐最新发布但缺乏讨论的内容。这种复合排序策略可以有效过滤低质量的噪音内容，把真正被社区广泛讨论的高价值内容排在前列，减少后续筛选信息的时间成本。排序算法权重支持自定义调整，用户可以根据自身调研需求调整不同维度的占比。
二次扩展深度补充
完成第一轮基础检索后，系统会自动从结果中发现相关的账号、子版块、关联话题，针对这些拓展内容进行二次检索，补充基础搜索没有覆盖到的信息。这种设计契合真实调研的逻辑，调研一个主题的过程本身就是不断发现新关联内容再深入挖掘的过程，自动化二次补充可以减少人工手动拓展的工作量，保证信息覆盖的完整性。二次搜索的深度支持配置，用户可以根据需求调整拓展层级。
多平台聚合趋势洞察
系统会对多个平台返回的内容进行语义聚合，把相似主题的讨论归类到一起，通过各平台讨论热度的汇总，快速呈现当前关注度最高的热点话题和行业共识。对于技术主题，聚合结果还会自动提炼社区认可度较高的最佳实践，帮助调研者快速抓住核心结论，不用逐一阅读上百条原始讨论。趋势结果会按照热度从高到低排序，直观呈现当前的讨论优先级。
预测市场数据整合
该项目接入预测市场平台的数据，整合真实资金投注产生的事件概率数据，辅助调研者判断行业事件的发展趋势和市场预期。预测市场的数据反映了市场参与者用真金白银投票得出的判断，往往比普通社交讨论更接近真实预期，可以为趋势判断提供额外的参考维度。数据会同步更新最新的投注比例和概率变化，保持信息的实时性。
高度可定制化配置
支持自定义调研看板，用户可以把长期关注的主题添加到看板中，统一查看最新调研结果。支持配置定期自动调研，按照设定的时间周期自动更新调研内容，不需要手动触发检索。完成调研后自动生成智能摘要，提炼核心结论和关键信息，满足不同用户的信息获取需求，适合个人长期跟踪话题，也适合企业团队跟进多个行业方向。
多种集成调用方式
原生支持Claude Code插件，可以直接在Claude Code的工作流中调用调研能力，不需要额外切换工具。同时提供独立的CLI命令行工具，用户可以在本地终端直接发起调研任务，也可以通过CLI把能力集成到自己的自动化工作流中。多种调用方式适配不同用户的使用习惯，降低了集成接入的门槛。
项目地址：https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
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🔍 来源：GitHub
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