last30days-skill完全ガイド｜Reddit・X・YouTube横断AIリサーチスキルの使い方2026年版

この記事ではClaude Codeに特化して解説します。Claude Code全般は Claude Code完全ガイド2026：インストールから本番運用まで をご覧ください。

last30days-skillとは何か――Google検索との本質的な違い

mvanhorn/last30days-skill は、Claude CodeおよびOpenClaw上で動作するAIエージェントスキルだ。Reddit・X/Twitter・YouTube・Hacker News・Polymarketなど13のプラットフォームを並列検索し、アップボート数・エンゲージメント・実際のお金が賭けられた予測市場のオッズで情報をスコアリングして、AIが一本の調査レポートに合成する。

GitHubスター26,400超・フォーク2,248を記録し、GitHub Trending日間1位を獲得したClaude Codeスキルだ（2026年5月時点）。

公式READMEにはこうある：「Google aggregates editors. /last30days searches people.（Googleは編集者を集める。/last30daysは人を検索する。）」

Google検索との違いは根本的だ。Googleはページランクと編集者が評価したコンテンツを返す。last30daysは「実際の人が今月反応したもの」を返す。Reddit・X・YouTube・TikTokはそれぞれ独自のAPI・認証・レート制限を持つ壁の中にある。last30daysは自分のAPIキーとブラウザセッションを「持ち込む（BYOK）」ことで、AIエージェントが13プラットフォームを横断できるブリッジとして機能する。

“I found a Claude Code skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, and HN from the last 30 days. Then writes the prompts for you. I’ve been manually searching Reddit and X for research before every piece of content I write. Tab by tab. Thread by thread. That’s the part that takes 90 minutes. This eliminates it.” — @itsjasonai

“5 of the 10 trending repos on GitHub today are Claude tools. #1: mvanhorn/last30days-skill” — @yieldhunter95

開発者mvanhorn氏はAI分野の変化に追いつくために個人用として構築し、それが汎用リサーチツールへ発展した。AI分野ではRedditやXのコミュニティが公式ドキュメントより数週間〜数ヶ月早く実情を把握しているからだ。

この章のポイント

• last30daysはMycroft音声スキルではなく、Claude Codeプラグインのマルチソースリサーチエンジン
• GitHubスター21,000超・Trending 1位の実績（2026年4月時点）
• Google検索との違いは「SEOではなくエンゲージメントでスコアリング」する設計思想

対応ソース一覧と情報スコアリングの仕組み

13ソースとコスト一覧

スコアリングパイプラインの全体像

Polymarketのオッズは「実際のお金が賭けられた予測」のため、一般的なコメンテーターの推測より定量的な重みを持つ。「誰かがあるリリースに96%を予測して$66K賭けているなら、それは強いシグナルだ」というのがREADMEの哲学だ。

この章のポイント

• Reddit・HN・Polymarket・GitHubはAPIキー不要でゼロコスト
• エンゲージメント（アップボート・実マネーオッズ）でスコアリングするため「話題になっているもの」が浮上する
• v3エンジンは同一ストーリーをクロスソース統合するため重複が出ない

インストール方法と初期設定

Claude Codeへのインストール

# Claude Code（推奨）
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

# プラグインのアップデート
claude plugin update last30days@last30days-skill

# OpenClaw
clawhub install last30days-official

# 手動（任意の環境）
git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill.git ~/.claude/skills/last30days

インストール後、初回実行時にセットアップウィザードが自動起動する。Reddit・HN・Polymarket・GitHubはゼロ設定で即日利用可能。追加設定なしでも4ソースのリサーチが始まる。

追加ソースの設定（~/.config/last30days/.env）

# X/Twitter（ブラウザクッキーを自動読み込み）
FROM_BROWSER=auto

# または xAI APIキー（サーバー環境推奨）
XAI_API_KEY=your_key_here

# YouTube（yt-dlpが必要）
# brew install yt-dlp  または  pip install yt-dlp

# Bluesky（bsky.app/settings/app-passwords で発行）
BSKY_HANDLE=yourhandle.bsky.social
BSKY_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx

# TikTok・Instagram・Threads・Pinterest（ScrapeCreators: 10,000回無料）
SCRAPECREATORS_API_KEY=your_key_here

# Webリサーチ（Brave Search: 月2,000クエリ無料）
BRAVE_API_KEY=your_brave_key

# Perplexity Sonar（OpenRouter経由）
OPENROUTER_API_KEY=your_key_here

Claude Codeのスキル・エージェント機能の詳細はclaude-code-best-practice完全ガイドを参照

この章のポイント

• /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill の1行でインストール完了
• ゼロ設定でReddit・HN・Polymarket・GitHubが即日利用可能
• .envファイルにAPIキーを追加するだけで対応ソースが段階的に増える

基本的な使い方とコマンド例

シンプルなトピックリサーチ

/last30days Claude Code

これだけで、Claude Code関連のRedditスレッド・HN議論・Xポスト・YouTube動画トランスクリプト・Polymarket予測が収集され、エンゲージメント順に合成されたレポートが生成される。

v3エンジンは「Claude Code」というトピックを受け取ると、事前リサーチフェーズで自動的に r/ClaudeCode や関連Xハンドル、GitHubリポジトリを解決してから検索を開始する。旧v2はキーワードをそのまま投げていたため、適切なコミュニティを見落とすことがあった。

人物リサーチ（GitHubと組み合わせ）

/last30days Peter Steinberger --github-user=steipete

GitHub人物モードでは、その人物が最近マージしたPRの数・リポジトリ・スター数・リリースノートを引き出し、Xポスト・Redditでの言及と組み合わせる。公式READMEの例として「joined OpenAI to work on Codex, 22 PRs merged at 85% merge rate, building LobsterOS for cross-device agent control」といった粒度の情報が得られるとされている。

比較リサーチ

/last30days OpenClaw vs Claude Code

v3のシングルパス比較では、両エンティティを同時並列で検索する。旧v2では3回のシリアル検索（12分超）だったが、v3では3分以内に完了する。結果はサイド・バイ・サイドの表形式でアーキテクチャ・メモリ・セキュリティ・推奨用途を比較する。

ELI5モード（やさしい言葉で再説明）

/last30days Nano Banana Pro prompting
eli5 on

eli5 on と入力すると同じデータを専門用語なしで再合成する。eli5 off で元に戻る。例：「Arizona’s identity is paint scoring (50%+ shooting, 9th nationally)」→「Arizona wins by being physical」（READMEより）。

自動保存機能

調査レポートはすべて自動的に ~/Documents/Last30Days/ にトピック名付きの .md ファイルとして保存される。手動コピーペーストは不要。過去のリサーチは蓄積されてローカルの調査ライブラリになる。

この章のポイント

• 人物・製品・「X vs Y」比較など、あらゆるトピックに1コマンドで対応
• v3の事前リサーチで適切なsubreddit・Xハンドルを自動解決してから検索する
• 調査レポートは ~/Documents/Last30Days/ に自動保存されローカルライブラリを形成する

v3.0.0の新機能：インテリジェントエンジンの全貌

2026年4月11日リリースのv3.0.0（エンジン設計：@j-sperling）は、リサーチ品質と速度の両方を大幅に改善した。CHANGELOG.mdに記載されている主要変更点を整理する。

v2とv3の変更対照表

インテリジェント事前リサーチ

v3が解決した最大の課題は「正しい場所を検索する」問題だ。「Paperclip」というトピックを受け取ると @dotta というXハンドルを解決し、正しいsubredditとTikTokハッシュタグを特定してからAPIを叩く。「Dave Morin」なら @davemorin に加えて @OpenClaw とTWiST podcastを解決する。双方向解決（人物→会社、製品→創業者、名前→GitHubプロフィール）に対応している。

v3の思想は「リサーチは有用であるべきだが、読んで楽しくもあるべきだ」という点にある。ファン判定エンジンがユーモア・機知・バイラル性を並行スコアリングし、最も面白い一言が本文に自然に組み込まれる。

ベストテイクスセクション

v3は全リサーチ結果の末尾に「ベストテイクス」セクションを追加する。READMEの例として、あるスポーツ関連の発言が「Arizona Basketball」への関連性スコアは低いが、ユーモア・バイラル性スコアが非常に高いため専用セクションに掲載されるケースが紹介されている。

HTML brief出力 — ポッドキャスト・プレゼン用の新出力形式

v3でひっそり追加された機能の中で、コンテンツ制作者にとって実用価値が高いのがHTML brief出力だ。通常の調査レポートはMarkdownだが、--format html-brief を付けるとポッドキャスト収録のスピーカーノートやプレゼン用スライドメモとして使えるHTML形式で出力される。

# HTML brief出力（ポッドキャスト収録用）
/last30days "Claude Code v2.0" --format html-brief --output ~/Desktop/podcast-brief.html

HTML briefの特徴は、各ソースの引用が折りたたみ可能な<details>タグで構造化されること、エンゲージメントスコアが視覚的なバーで表示されること、そして印刷レイアウトに最適化されていることだ。収録の数時間前に生成して当日のメモとして使う、というワークフローが公式READMEで紹介されている。

人物名 → ハンドル自動解決の仕組み

v3のインテリジェント事前リサーチが具体的に何をしているか、READMEの例から読み解くと次のようになる。

「Dario Amodei」というクエリを受け取ると、v3は以下を自動的に解決する。

• X/Twitter: @DarioAmodei
• GitHub: darioamodei（存在する場合）
• 関連組織: Anthropic
• 関連ポッドキャスト: Lex Fridman, In Machines We Trust（過去出演履歴から推定）

これにより「Dario Amodei」というキーワードの文字列マッチではなく、実際にその人物が投稿・言及されているコンテキストを検索できる。@DarioAmodei のポストだけでなく、@AnthropicAI のポストで彼が言及されているケースも捕捉する。

解決は双方向だ。人物→会社だけでなく、製品名→創業者（「Claude Code」→「@trq212」「@jspahrsummers」）、企業名→CTO（「Anthropic」→「@tomgoldstein_ai」）という逆引きも機能する。

AIエージェントの自律的なワークフロー構築については、OpenHandsの記事も参照

この章のポイント

• v3のインテリジェント事前リサーチは「正しい場所を探す」問題を解決し、v2が見落としていたコンテンツを発見できる
• 比較検索がv2の12分→v3の3分に短縮（シングルパス並列）
• ベストテイクスセクションでRedditのウィットある反応が読める

last30daysを業務運用に組み込む3パターン — 個人投資家・PdM・コンテンツマーケター視点

/last30daysコマンドを単発で叩くだけでは効果が限定的だ。実際にスター21,000を集めた背景には「定期実行＋ナレッジ蓄積」のパターンがある。3つの代表的な運用シナリオで、コマンド構成と運用設計を整理した。

重要なのは出力をMarkdownでローカル保存し、次回実行時に差分を取ること。Redditのアップボート上昇率・XのいいねRT比・Polymarketのオッズ変動を時系列で並べると、検索エンジンには見えない「群衆の認知が変わる瞬間」が掴める。

# 業務組み込みのテンプレ：日次実行＋差分管理
DATE=$(date +%Y-%m-%d)
mkdir -p ~/research/$KEYWORD
claude /last30days "$KEYWORD" \
  --output ~/research/$KEYWORD/$DATE.md \
  --depth 3
# 前日との差分を抽出（昨日浮上しなかった話題が今日上位に来ているか）
diff ~/research/$KEYWORD/$(date -v-1d +%Y-%m-%d).md \
     ~/research/$KEYWORD/$DATE.md \
  | grep -E "^>" | head -30

このパターンの強みは「Google検索では2週間後にしか出てこない情報を当日捕捉できる」点だ。AI業界のように毎週新OSSが出る領域では、この時間差がそのまま記事の鮮度・投資判断・プロダクト改善のスピードに直結する。

他のAIリサーチツールとの比較

last30daysの最大の差別化は「サイロ化したプラットフォームを横断する」点にある。

GoogleはRedditコメントやXポストにアクセスできない。ChatGPTはRedditと契約しているが、XやTikTokは検索できない。GeminiはYouTubeにアクセスできるが、Redditは見られない。それぞれが独自のAPI・認証・レート制限を持つ壁の中にある。last30daysは「BYOKモデル（自分のキーを持ち込む）」でそのすべてをAIエージェントで横断できるようにする。

Claude Code Auto Modeとの組み合わせ活用については関連記事を参照

この章のポイント

• GoogleもChatGPTも「一つのプラットフォーム」しか深く見れない構造的制約がある
• last30daysはBYOKモデルで13プラットフォームを横断するため、競合にない情報を取得できる
• MIT・ローカル実行のためデータがクラウドに送られず、プライバシーが保たれる

関連記事: Claude Code完全ガイド2026：インストールから本番運用まで

参照ソース

• mvanhorn/last30days-skill - GitHub
• SKILL.md - スキル仕様書（v3.0.0）
• CHANGELOG.md - v3.0.0リリースノート
• Trendshift - mvanhorn/last30days-skill（リポジトリ統計）