Last30Days: Il Motore di Ricerca AI che Analizza le Community Reali

Un motore di ricerca in tempo reale guidato da agenti di intelligenza artificiale, in cui la rilevanza dei risultati non è determinata dagli editori tradizionali o dall'ottimizzazione SEO, ma dai voti, dai "like" e dal coinvolgimento monetario reale delle persone.

Il progetto /last30days (noto come Agent Skill, ovvero un'estensione di funzionalità integrabile in un agente intelligente) permette di condurre ricerche incrociate e parallele sulle principali piattaforme di discussione e di mercato dell'ultimo mese. Questa guida traccia l'architettura e il funzionamento della pipeline v3. Le specifiche complete sul funzionamento a runtime sono disponibili all'interno del file di sorgente skills/last30days/SKILL.md.

Per chi utilizza Claude Code (lo strumento ufficiale ad agente da riga di comando di Anthropic), l'installazione e l'aggiornamento avvengono in modo automatizzato tramite il marketplace:

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/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

Per gli utenti di Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI o qualsiasi altra piattaforma compatibile con lo standard Agent Skills (oltre 50 sistemi host disponibili), l'installazione globale si effettua tramite Node.js:

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npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

Il sistema è progettato per funzionare con configurazione zero (zero config). I canali Reddit, Hacker News, Polymarket e GitHub sono subito pronti all'uso. Una procedura guidata permette di sbloccare l'integrazione con X (l'ex Twitter), YouTube, TikTok e altri servizi in circa 30 secondi.

La filosofia alla base del progetto

I voti su Reddit, i like su X, le trascrizioni dei video di YouTube, l'engagement su TikTok e le quote di scommessa su Polymarket (basate su transazioni finanziarie reali e informazioni di prima mano) costituiscono un enorme bacino di dati aggiornati costantemente dall'attenzione degli utenti. /last30days interroga simultaneamente questi canali, pesa i risultati in base all'interazione reale del pubblico e affida a un giudice sintetico basato su intelligenza artificiale il compito di redigere un report riassuntivo.

Mentre i motori di ricerca come Google indicizzano e aggregano contenuti principalmente editoriali e pagine ottimizzate a fini di marketing, /last30days si concentra sulle conversazioni e sulle attività delle community reali.

Nessun singolo modello di intelligenza artificiale ha accesso nativo a tutti questi canali protetti da ecosistemi chiusi (i cosiddetti walled gardens). Google non ha accesso diretto ai post di X o ai commenti profondi di Reddit. ChatGPT ha accordi con Reddit ma non indicizza TikTok o X. Gemini attinge da YouTube ma manca della copertura di altri canali alternativi. Claude non supporta nativamente nessuno di questi contesti.

Il valore aggiunto di /last30days risiede nell'approccio "Bring Your Own Keys" (BYOK), che consente all'utente di collegare le proprie sessioni browser e chiavi API private per orchestrare una ricerca unificata tramite l'agente locale.

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/last30days Peter Steinberger

Ad esempio, una tradizionale ricerca web su una figura professionale restituirà profili statici e vecchi aggiornamenti di LinkedIn. Con /last30days, la ricerca estrae le attività dell'ultimo mese: l'ingresso nel team Codex di OpenAI, il dibattito sui blocchi di Anthropic verso gli agenti di terze parti, il tracciamento di 23 Pull Request (PR, richieste di unione del codice su GitHub) con un tasso di merge dell'85%, lo sviluppo di "LobsterOS" e le discussioni della community su r/ClaudeCode con centinaia di voti favorevoli. Informazioni frammentate su più social media che nessun motore di ricerca tradizionale riesce ad aggregare in tempo reale.

Canali di ricerca supportati e pesatura dei segnali

Il sistema interroga e cataloga un insieme diversificato di fonti di dati, ciascuna dotata di un proprio valore informativo:

Una discussione Reddit con 1.500 voti favorevoli o un video TikTok da 3,6 milioni di visualizzazioni rappresentano segnali di rilevanza sociale molto più forti di un articolo di blog con poche letture o di un comunicato stampa aziendale preconfezionato.

Casi d'uso pratici e interrogazioni tipiche

L'utilizzo dello strumento spazia tra diverse necessità informative dei professionisti contemporanei:

• Preparazione di incontri commerciali: Utilizzando il comando /last30days NomePersona, è possibile ricostruire le ultime dichiarazioni pubbliche, i post su X, i commenti di settore e i contributi tecnici su GitHub di un potenziale partner o cliente, bypassando le informazioni obsolete reperibili sui canali ufficiali.
• Monitoraggio dei trend tecnologici e di prodotto: Ad esempio, l'interrogazione /last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip permette di mappare i diversi livelli architetturali dei progetti di intelligenza artificiale. Lo strumento estrae le stelle GitHub aggiornate in tempo reale e produce tabelle comparative basate sull'architettura e sui casi d'uso ottimali descritti dagli sviluppatori attivi nelle community.
• Analisi di eventi d'attualità e geopolitica: Le ricerche su eventi globali complessi estraggono in parallelo post d'opinione su X, analisi geopolitiche video e quote percentuali di cessate il fuoco provenienti da mercati finanziari decentralizzati come Polymarket, fornendo un quadro d'insieme basato sulle scommesse reali degli utenti.
• Studio dello sviluppo software e tecniche di prompting: Per query verticali come /last30days Nano Banana Pro prompting, l'agente raccoglie i formati di prompt strutturati in JSON di maggior successo discussi sui canali social e propone codice di prompt pronto per la produzione basandosi esclusivamente sulle ultime scoperte empiriche degli utenti.

Le innovazioni introdotte nella versione v3

Report HTML pronti per la condivisione

Richiedendo l'esportazione HTML, la skill genera un file autonomo autogestito, configurato con modalità scura (dark mode), ottimizzato per la stampa e integrabile all'interno di piattaforme aziendali come Slack, e-mail o Notion. L'interfaccia si basa su font di sistema standard (Inter e JetBrains Mono) ed evita l'uso di JavaScript, funzionando completamente offline.

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/last30days OpenClaw --emit=html

I report vengono salvati nella directory predefinita ~/Documents/Last30Days/ (configurabile tramite la variabile d'ambiente LAST30DAYS_MEMORY_DIR). Il file generato include l'analisi di sintesi completa delle citazioni e l'elenco ad albero degli agenti che hanno completato le ricerche di canale.

Algoritmo di ricerca intelligente pre-ricerca

A differenza della versione v2 che cercava semplicemente corrispondenze testuali esatte, la v3 implementa una fase preliminare di analisi logica sviluppata in Python. Se si effettua una ricerca su un argomento specifico, il sistema individua autonomamente i canali più pertinenti, gli account ufficiali dei fondatori, i subreddit di settore e gli hashtag correlati prima di avviare le chiamate API effettive verso i singoli servizi.

Integrazione del modulo "Best Takes"

Accanto alla tradizionale metrica di rilevanza tecnica, la v3 introduce un secondo livello di valutazione basato su arguzia, ironia e viralità dei commenti. Al termine di ogni report viene creata una sezione dedicata contenente le risposte più sagaci e le citazioni più condivise emerse dalle discussioni degli utenti.

Unione intelligente delle fonti (Cross-source clustering)

Quando una stessa notizia compare contemporaneamente su diversi canali (ad esempio, un annuncio di un festival discusso su Reddit, commentato su X e analizzato su TikTok), il motore v3 aggrega le discussioni in un unico elemento coeso, rilevando le sovrapposizioni semantiche anche in presenza di titoli scritti in modi diversi.

Ricerche comparative in passata singola

I confronti diretti tra tecnologie (come CLI vs MCP) non richiedono più passaggi sequenziali lunghi ed esposti a timeout. Il sistema elabora le interrogazioni parallele in un'unica esecuzione sincrona, riducendo i tempi di elaborazione a circa 3 minuti a parità di profondità di analisi.

Esecuzione automatizzata dei competitor

L'aggiunta del flag --competitors (ad esempio, /last30days OpenAI --competitors) ordina al modello di individuare via web i concorrenti più prossimi nel mercato di riferimento, lanciando pipeline parallele ed elaborando un report comparativo a tre vie.

Modalità GitHub Person-Mode ed ELI5

Se la ricerca riguarda un singolo programmatore, il sistema adatta i parametri d'interrogazione per tracciare le modifiche al codice (PR, rilasci, commit) piuttosto che le menzioni testuali terze.

Inoltre, l'aggiunta dell'istruzione eli5 on riformula l'intero documento di sintesi in un linguaggio estremamente accessibile ed esente da tecnicismi eccessivi, mantenendo inalterata l'accuratezza dei dati e delle fonti citate.

Istruzioni di installazione dettagliate

Installazione per sviluppatori (Metodo manuale)

Se si desidera personalizzare il codice sorgente o contribuire al progetto, è possibile clonare direttamente la repository ufficiale e creare un collegamento simbolico (symlink) verso la cartella delle competenze locali di Claude:

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git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git
ln -s "$(pwd)/last30days-skill/skills/last30days" ~/.claude/skills/last30days

Per l'ambiente web di claude.ai, il pacchetto di installazione può essere compilato localmente tramite lo script di build:

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bash skills/last30days/scripts/build-skill.sh

Questo comando genererà il file installabile all'interno della directory dist/last30days.skill.

Configurazione delle credenziali e chiavi API private

Il motore di ricerca adotta una politica basata sull'autonomia dell'utente. Poiché i diversi servizi online non condividono i dati tra loro, è necessario inserire le proprie chiavi di accesso per abilitare i canali a pagamento o protetti da autenticazione:

• Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub: Funzionano gratuitamente senza alcuna chiave API aggiuntiva.
• X / Twitter: Gratuito, richiede semplicemente di aver effettuato l'accesso a x.com all'interno di un browser installato sulla stessa macchina.
• YouTube: Gratuito, richiede l'installazione del pacchetto open source yt-dlp sul sistema operativo (es. tramite brew install yt-dlp su macOS).
• Bluesky: Gratuito, richiede la generazione di una password provvisoria per l'applicazione (App Password) nelle impostazioni del proprio profilo Bluesky.
• TikTok, Instagram, Threads, Pinterest: Richiedono una chiave API fornita dal servizio ScrapeCreators (vengono offerti 100 crediti gratuiti all'attivazione).
• Perplexity Sonar: Richiede una chiave di accesso rilasciata da OpenRouter.
• Ricerca Web generale: Utilizza le API di Brave Search (con un piano gratuito fino a 2.000 query mensili).

Archiviazione sicura tramite macOS Keychain

Su macOs è possibile memorizzare tutte le chiavi API direttamente all'interno del Portachiavi di sistema (Keychain) anziché lasciarle scritte in chiaro nei file di configurazione .env. Le chiavi salvate nel Portachiavi avranno una priorità inferiore rispetto alle variabili d'ambiente caricate a livello di processo attivo.

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# Configurazione interattiva guidata delle chiavi di sistema
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh

# Aggiunta manuale di una singola credenziale
security add-generic-password -a "$USER" -s last30days-XAI_API_KEY -w "xai-..."

# Verifica delle credenziali memorizzate e pulizia
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --list
skills/last30days/scripts/setup-keychain.sh --delete XAI_API_KEY

Architettura e funzionamento interno

Il diagramma seguente mostra come una richiesta dell'utente venga processata dall'agente, suddivisa tra i diversi canali e ricomposta nel report finale:

Testimonianze della community

"Ho trovato questa estensione per Claude Code che esegue ricerche incrociate su Reddit, X, YouTube e Hacker News relative agli ultimi 30 giorni. Prima facevo tutto a mano prima di scrivere un contenuto, passando da un tab all'altro del browser. Richiedeva almeno un'ora e mezza di lavoro. Ora avviene tutto istantaneamente." - @itsjasonai

"Questo strumento ha sostituito l'intero flusso di lavoro della mia attività di ricerca. Basta inserire un argomento per raccogliere ciò di cui le persone parlano davvero, evitando articoli di blog obsoleti e concentrandosi sulle discussioni reali del mese." - @itswilsoncharles