Was ist last30days?
last30days ist eine Recherche-Skill per Befehl für Claude Code, Codex und rund 50 weitere Agenten. Zu einer Person, Firma oder einem Thema fächert sie über Plattformen aus, die Google schlecht rankt, bewertet jedes Ergebnis nach Upvotes, Likes, Aufrufen und Geld aus Prognosemärkten und lässt den Agenten einen zitierten Bericht über die letzten 30 Tage schreiben.
Reddit, Hacker News, Polymarket und GitHub laufen ohne Schlüssel. X, YouTube, TikTok, arXiv, Techmeme und eine lange Liste weiterer schalten sich ein, wenn du eigene API-Schlüssel oder Browser-Sitzungen hinzufügst. Matt van Horn pflegt sie; die Engine ist ein Python-Skript, das die Skill aufruft, die Recherche läuft auf deinem Rechner, und das Projekt gibt an, kein Tracking und keine Analytik zu haben.
Lohnt sich last30days?
Die Idee ist schärfer als der übliche "KI-Suche"-Pitch. Jede Plattform ist ein ummauerter Garten mit eigener API und Authentifizierung, also kann kein einzelnes Modell über alle hinwegsehen; last30days überbrückt ein Dutzend mit deinen eigenen Schlüsseln und Browser-Sitzungen und ordnet das Gefundene dann nach echter Resonanz statt nach SEO. Ein früherer Beitrag beschreibt die Gewichtung als Textrelevanz 35%, Resonanz 25%, Quellenautorität 20%, plattformübergreifende Übereinstimmung 10% und Aktualität 10%. Die Ausgabe ist ein Bericht mit angehängten Upvote-Zahlen, Aufrufzahlen und Polymarket-Quoten, was von Hand wirklich schwer zusammenzustellen ist.
Kostenlose Quellen tragen weit. Reddit, Hacker News, Polymarket und GitHub brauchen keine Zugangsdaten; der Reddit-Weg liest RSS und scrapt die öffentliche Seite für die Kommentar-Scores. Alles Reichere, X-Posts, YouTube-Transkripte, TikTok-Resonanz, steckt hinter einem Schlüssel oder einer angemeldeten Sitzung, die du stellst.
Der Haken: Diese Sitzungen sind das Risiko. Der sauberste Weg setzt den offiziellen X-API-Bearer-Token, aber die Skill unterstützt auch, deine Browser-Cookies zu lesen, um die internen Endpunkte von X aufzurufen, und ein Fork ergänzt einen festen Proxy, um eine IP mit der Sitzung konsistent zu halten, genau das, wogegen die Betrugsabwehr der Plattformen existiert. Der kostenlose Reddit-Weg ist Scraping. Du bist dafür verantwortlich, innerhalb der Bedingungen jeder Plattform zu bleiben, und die bequemen Optionen tun das nicht. Sie verwahrt außerdem die Zugangsdaten, die du hinzufügst, und die Qualität hängt vom Reranking-Modell ab, auf das du sie richtest.
Die Skill ist aktiv und weit verbreitet: 67.668 Sterne, Commits bis November 2026 und eine Sicherheitsrunde der Community, die ein gespeichertes XSS im HTML-Bericht behob und die Cookie-Temp-Dateien absicherte. Es gibt keine veröffentlichte Genauigkeitsmessung, also behandle die Zusammenfassung als starken Ausgangspunkt, nicht als geprüft.
Unser Fazit: Es ist ein glänzendes Briefing-Werkzeug vor Terminen und Launches, wenn du die offiziellen APIs verdrahtest; stützt du dich auf die Browser-Cookie-Abkürzungen, tauschst du diese Bequemlichkeit gegen deine Konten.
Wo es sich lohnt
Ein Gründer, der sich auf ein Verkaufsgespräch vorbereitet
Wissen, was eine Firma und ihre Führung im letzten Monat tatsächlich getan haben
`/last30days <Firma>` ausführen, und es zieht aktuelle Posts, Stellenseiten, Patentanmeldungen und die Kursbewegung in einen Bericht. Kostenlose Quellen decken viel ab; für die soziale Ebene einen X- oder YouTube-Schlüssel ergänzen. Alles Tragende an der Quelle prüfen.
Ein Content-Ersteller, der ein schnelllebiges Feld verfolgt
Finden, was die Reddit- und X-Community herausfand, bevor es in Trainingsdaten gelangt
Frag `/last30days was explodiert bei KI-Agenten?`, und die Skill wechselt in den Entdeckungsmodus, durchkämmt Kategorielisten und liefert nach Tempo geordnete Themen mit quellenübergreifenden Zahlen. Ein Nutzer bezifferte die Ersparnis auf etwa 90 Minuten pro Stück.
Ein Analyst, der Werkzeuge oder Produkte vergleicht
Eine Gegenüberstellung bekommen, gestützt auf Live-Resonanz und Sternezahlen
`/last30days A vs B vs C` zieht Live-GitHub-Sterne und Community-Stimmung in eine Vergleichstabelle. Die Ordnung bevorzugt, worauf Leute reagiert haben, also gewichte sie mit deinen eigenen Kriterien, statt sie komplett zu übernehmen.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Claude Code: `/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill`, dann `/plugin install last30days`; andere Agenten nutzen `npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g`. Keine Konfiguration für die kostenlosen Quellen; ein Assistent ergänzt Schlüssel. Die Engine braucht Python 3.12+.
- Integrationen
- Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, Grok Build, OpenClaw, Claude Desktop (als MCP-Bundle) und über 50 Agent-Skills-Hosts; Quellen sind unter anderem Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub, arXiv, Techmeme und Yahoo Finance.
- Daten und Datenschutz
- Die Recherche läuft auf deinem Rechner; das Projekt gibt an, kein Tracking und keine Analytik zu haben. Schlüssel liegen in einer lokalen `.env` oder im Schlüsselbund des Systems. Reranking ist optional: Ohne Reasoning-Schlüssel wird lokal bewertet und nichts gesendet; mit einem gehen Thema und Ausschnitte an diesen Anbieter.
- Kosten im großen Maßstab
- Die Skill ist kostenlos; Kosten entstehen durch die Anbieterschlüssel und das Reranking-Modell, das du einschaltest, plus jede kostenpflichtige Scraping-API (etwa ScrapeCreators oder Bright Data), die du für TikTok, Instagram oder Amazon zuschaltest.
- Grenzen
- Browser-Sitzungs- und Scraping-Wege können gegen Plattformbedingungen verstoßen; reichere Quellen brauchen eigene Schlüssel; keine veröffentlichten Genauigkeitswerte; die Ergebnisse schwanken mit dem Reranking-Modell.
Was gut ist
- Durchsucht ein Dutzend Plattformen parallel und ordnet nach echter Resonanz
- Reddit, HN, Polymarket und GitHub laufen ohne API-Schlüssel
- Zitierter Bericht mit Upvote-, Aufruf- und Prognosemarkt-Zahlen
- Läuft lokal ohne Tracking; aktive Sicherheitsarbeit der Community
Was nicht
- Browser-Cookie- und Scraping-Wege können gegen Plattformbedingungen verstoßen
- Verwahrt die Anbieterschlüssel und Sitzungen, die du hinzufügst
- Die Qualität hängt vom Reranking-Modell ab, das du stellst
- Keine veröffentlichte Genauigkeitsmessung
Am besten für
Rechercheure, Gründer und Marketer, die eine schnelle, nach Resonanz geordnete Einschätzung einer Person oder eines Themas wollen und die offiziellen Plattform-APIs verdrahten.
Alternativen zu last30days
last30days: häufige Fragen
- Lohnt sich last30days?
- last30days erledigt die halbe Stunde Reddit- und X-Durchforstung, die du sonst vor einem Termin machst, solange es dir recht ist, einen Scraper über deine eigenen Logins auf die Plattformen zu richten. Wir bewerten es mit 3.8 von 5.
- Was kostet last30days?
- Kostenlos und Open Source (MIT). Du stellst die Anbieterschlüssel und das Reranking-Modell, das du einschaltest, und zahlst dafür.
- Welche Nachteile hat last30days?
- Browser-Cookie- und Scraping-Wege können gegen Plattformbedingungen verstoßen; Verwahrt die Anbieterschlüssel und Sitzungen, die du hinzufügst; Die Qualität hängt vom Reranking-Modell ab, das du stellst; Keine veröffentlichte Genauigkeitsmessung.
- Für wen eignet sich last30days?
- Rechercheure, Gründer und Marketer, die eine schnelle, nach Resonanz geordnete Einschätzung einer Person oder eines Themas wollen und die offiziellen Plattform-APIs verdrahten.
- Was kostet last30days für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- Die Skill ist kostenlos; Kosten entstehen durch die Anbieterschlüssel und das Reranking-Modell, das du einschaltest, plus jede kostenpflichtige Scraping-API (etwa ScrapeCreators oder Bright Data), die du für TikTok, Instagram oder Amazon zuschaltest.
- Ist last30days sicher für Firmendaten?
- Die Recherche läuft auf deinem Rechner; das Projekt gibt an, kein Tracking und keine Analytik zu haben. Schlüssel liegen in einer lokalen `.env` oder im Schlüsselbund des Systems. Reranking ist optional: Ohne Reasoning-Schlüssel wird lokal bewertet und nichts gesendet; mit einem gehen Thema und Ausschnitte an diesen Anbieter.
- Was sind die besten Alternativen zu last30days?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GPT Researcher und OpenResearch.
Antworten geprüft am 14. Nov. 2026.