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Werkzeug · Agenten-Skill (Recherche)

last30days

von Matt Van Horn (Open Source)

Agenten-Skill, der eine Frage über Reddit, Hacker News, X, YouTube, GitHub, TikTok und weitere Plattformen recherchiert und zu einem belegten Kurzbericht verdichtet – die Mitte zwischen Websuche und Deep Research.

KostenlosOpen SourceClaude CodeCLI

Einschätzung

Recherche über Foren statt über Schlagzeilen

Nützlich, wenn die Frage lautet „was sagen die Leute wirklich dazu“ – Kommentare, Transkripte und Upvotes sind eine Materialschicht, die eine normale Websuche nicht sieht. Für Faktenfragen ersetzt der Skill keine Primärquelle: Was er zusammenträgt, ist Meinungsmaterial (bei uns Tier C) und muss vor Verwendung gegengeprüft werden. Der freie Kern läuft ohne Schlüssel; die reichweitenstärksten Quellen (X, TikTok, Instagram) kosten.

`last30days` ist ein quelloffener Agenten-Skill (MIT), der die Lücke zwischen zwei Extremen schließt: der eingebauten Websuche eines Coding-Agenten, die im Kern die ersten Google-Treffer zusammenfasst, und einem Deep-Research-Lauf, der viele Minuten und hunderte Unteragenten kostet. Statt Artikel zu lesen, greift der Skill dorthin, wo Menschen tatsächlich diskutieren – Reddit samt Kommentaren, Hacker News, X, YouTube-Transkripte, GitHub, Bluesky, StockTwits, arXiv, Techmeme, Polymarket – und synthetisiert daraus einen Bericht mit Quellenliste.

Die Gewichtung ist der eigentliche Kern: Ergebnisse werden nach belegter Beteiligung sortiert, nicht nach SEO-Rang – ein Reddit-Thread mit 1.500 Upvotes zählt mehr als ein unbeachteter Blogpost, Polymarket-Quoten mit echtem Geld mehr als Kommentar-Spekulation. Doppelte Geschichten werden über Plattformgrenzen hinweg zu Clustern zusammengeführt. Ausgabe wahlweise als Markdown-Brief, als versioniertes JSON für die Weiterverarbeitung oder als eigenständiges HTML.

Ein Teil der Quellen ist frei (Reddit über RSS und Scraping, Hacker News, GitHub, arXiv, Bluesky, Polymarket, Websuche), ein Teil braucht Zugangsdaten: X über Browser-Cookies oder API-Schlüssel, YouTube über `yt-dlp`, TikTok/Instagram/Threads/Pinterest/LinkedIn über einen ScrapeCreators-Schlüssel (10.000 Freikontingent-Aufrufe, danach nutzungsabhängig), optional Perplexity- und Brave-Search-APIs. Installiert wird er als Claude-Code-Plugin oder über `npx skills add`; er läuft laut Projekt auch unter Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI und weiteren Skill-Hosts.

Wofür es gut ist

  • Stimmungs- und Diskussionslage zu einem Thema erfassen, die in Artikeln nicht steht
  • Schnelle Recherche zwischen flacher Websuche und teurem Deep-Research-Lauf
  • Belegte Quellenliste über mehrere Plattformen statt einer einzigen Trefferliste

Stärken

  • Erreicht Kommentare, Transkripte und Foren-Threads statt nur Artikel-Überschriften
  • Gewichtet nach belegter Beteiligung (Upvotes, Views, Wett-Einsätze) und führt Dubletten plattformübergreifend zusammen
  • Quelloffen (MIT), läuft lokal; Ausgabe als Markdown, versioniertes JSON oder HTML
  • Freier Kern ohne API-Schlüssel nutzbar; Host-unabhängig (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI u. a.)

Schwächen

  • Sammelt Stimmungsbilder, keine geprüften Fakten – ohne Gegenprüfung an einer Primärquelle nicht belastbar
  • Die reichweitenstärksten Plattformen (X, TikTok, Instagram, LinkedIn) brauchen kostenpflichtige Zugänge
  • Reddits öffentliche API ist geschlossen; der freie Weg über RSS und Scraping kann jederzeit brechen (Projekt-Hinweis)

Im Vergleich

Wofür dieses Werkzeug die bessere Wahl ist – und wann ein direkter Konkurrent.

  • Setzt eine Stufe unter einem Deep-Research-Lauf an – weniger Tiefe und Kosten, dafür Zugriff auf Diskussions- statt Publikationsquellen. Gegenüber der eingebauten Websuche eines Coding-Agenten ist der Unterschied nicht die Menge der Treffer, sondern deren Herkunft: Kommentare und Transkripte statt Artikel.

Stimmen aus der Community

Subjektive Einschätzungen Dritter – keine belegten Fakten, jeweils verlinkt.

Direkt ausprobieren

github.com/mvanhorn/last30days-skill

Zur offiziellen Seite ↗

ℹ️ Über den Claude-Code-Tooling-Kanal Chase AI (C76, Tier C, starker Eigenwerbungs-Slant) aufgekommen und seit Juni 2026 als Werkzeug-Kandidat geführt; Fakten am Repo-README und an der GitHub-API geprüft, nicht am Video. Stand 29.07.2026: 54.801 Sterne, 4.741 Forks, 76 offene Issues, MIT, angelegt am 23.01.2026, letzter Push 28.07.2026 – die im Video genannten „55.000 Sterne“ sind damit korrekt gerundet. Die Zehn-Cent-Angabe je X-Lauf ist eine Erfahrungsangabe des Kanals, nicht projektseitig belegt.

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