【GitHub每日速递 20260331】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

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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：github.com/mvanhorn/la…

主要语言：Python

stars: 7.1k

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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：github.com/bytedance/d…

主要语言：Python

stars: 45.9k

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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：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：mp.weixin.qq.com/s/yJz9oCIYI…

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