据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,Last 30 Days (Lite) 累计下载 7,235 次、获 2 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 3,879 位,在「数据分析」分类(915 个)中排名第 362 位。
列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 4,796 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 7,235 | 2 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
主文提供按时间新鲜度查询网页、Reddit 与 X/Twitter,并将结果综合为关键模式、常见错误、方法和来源链接的流程。时效范围和数据覆盖取决于搜索服务、平台访问及检索结果;社交媒体帖子不能自动视为已核实事实。应区分来源、日期、个人经验和结论,并避免泄露私密查询内容。 指南称 X 搜索的 bird 可选,但元数据将它列为依赖;X 访问还需已配置 cookie,查询会发送至外部搜索服务。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 7,235 | — | 2 |
| 2026-09 | 5,093 | — | 2 |
| 2026-08 | 4,485 | +4.7% | 2 |
| 2026-07 | 4,285 | — | 2 |
| 2026-05 | 3,821 | — | 2 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
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name: last30days
description: Research any topic across Reddit, X/Twitter, and the web from the last 30 days. Synthesizes findings into actionable insights or copy-paste prompts.
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📅","requires":{"bins":["bird"]}}}
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# last30days 📅
Research any topic using recent (last 30 days) discussions from Reddit, X/Twitter, and the web. Returns synthesized insights and actionable prompts.
## Overview The AI world reinvents itself monthly. This skill keeps you current by researching what people are actually saying *right now* - not what worked six months ago. **What it does:** - Searches the web, Reddit, and X/Twitter with freshness filters (last 30 days) - Finds real practitioner experiences, not just SEO content - Synthesizes findings into actionable insights - Generates copy-paste prompts based on current best practices **Best for:** - Prompt research (what techniques actually work for ChatGPT, Midjourney, Claude, etc.) - Trend discovery (what's viral, what people are recommending) - Product feedback (what do real users think about X?) - Fast-moving topics where recency matters **Requirements:** - Brave Search (built into Clawdbot) - `bird` CLI for X/Twitter (optional but recommended) - No extra API keys needed ## Usage When user asks for recent info on a topic, or uses "/last30days [topic]": ### Step 1: Web Search (Brave with freshness) ``` web_search(query="[topic]", freshness="pm", count=5) ``` - `pm` = past month - Also try: `pd` (24h), `pw` (week) ### Step 2: Reddit Search ``` web_search(query="site:reddit.com [topic]", freshness="pm", count=5) ``` Focus on r/ClaudeAI, r/ChatGPT, r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/StableDiffusion, etc. ### Step 3: X/Twitter Search ```bash bird search "[topic]" -n 10 --plain ``` Look for practitioners sharing real experiences, not just engagement bait. ### Step 4: Deep Dive (optional) For promising URLs, use `web_fetch` to get full content: ``` web_fetch(url="https://reddit.com/...", maxChars=10000) ``` ### Step 5: Synthesize Combine findings into: 1. **Key patterns** - What are people actually doing that works? 2. **Common mistakes** - What should be avoided? 3. **Tools/techniques** - Specific methods mentioned 4. **Copy-paste prompt** (if applicable) - Ready-to-use prompt incorporating best practices ## Output Format ```markdown ## 📅 Last 30 Days: [Topic] ### What's Working - [Pattern 1] - [Pattern 2] ### Common Mistakes - [Mistake 1] ### Key Techniques - [Technique with source] ### Sources - [URL 1] - [brief description] - [URL 2] - [brief description] ### Ready-to-Use Prompt (if applicable) ``` [Generated prompt based on findings] ``` ``` ## Examples - `/last30days Midjourney v7 prompting` - `/last30days Claude Code best practices` - `/last30days what are people saying about M4 MacBook` - `/last30days Suno music prompts that actually work` ## Notes - No extra API keys needed (uses Brave + bird) - Bird requires X/Twitter cookies (already configured) - Focus on signal over noise - prioritize upvoted content and verified practitioners
中国金融机构数据爬取与分析综合 Skill v12.0.0。2334家/43大类机构名单、60+财经媒体源舆情、 A股报告/公告/研报、60+种查询多源金融数据(自动降级+缓存)、爬取调度与网页操作增强、 实时数据中枢、24 技术指标引擎、多源证据融合、110 MCP 工具 + 10 Resource + 14 Prompt。 🆕 v12.0.0 四条线(信息获取 / 打包下载 / 数据分析 / 登录): 编排:gather_info() 一次跑完"路由→抓取→去占位→质量分→能力边界→回执→打包", 8 类意图各带问法、输入输出、典型耗时与 not_for(说清哪件事做不了)。 诚实:反爬占位条目一律剔除并记账,空结果报 E_SOURCE_EMPTY,不把假数据判成 B 级成功。 交付:包内自带 manifest.json(逐文件 sha256),verify 查得出改动/缺失/多塞, 批量下载单条失败不中断整批,失败清单可直接只重下那几条。 登录:Cookie 由用户导出或扫码接管,档案化 + 健康度四档,对外输出全脱敏(值永不回显)。 何时触发:爬取机构、舆情爬取、东方财富、公告下载、实时行情、技术指标、统一查询、 交付包、批量重下、我已经登录了、登录态还有效吗(完整触发词见下方 auto_trigger)。
大宗商品价格数据查询技能。用于查询大宗商品期现货价格、宏观经济指标、产业链供需数据、进出口库存数据、金融市场数据等。当用户询问:(1) 期货/现货价格查询,如"螺纹钢价格"、"铜期货收盘价"; (2) 历史行情或趋势分析;(3) 区域或企业价格对比;(4) 宏观经济指标,如GDP、CPI;(5) 产业链上下游数据;(6) 多市场金融数据(期权、股票、债券、外汇);(7) 结算确认单生成时触发此技能。
32种图表,3 个主题,2步生成: 1.上传数据 — 将 CSV / Excel / JSON 等格式的数据文件拖入对话框; 2.查看结果 — 交互式图表(HTML),可保存图表为图片.
AdMapix 的取数层:把广告与应用相关的查询转成接口调用,只回原始 JSON。
论文配图一键生成:一条命令从 JSON/CSV/Excel 生成顶刊级学术图表,科研绘图 与期刊配图全场景覆盖。40 种图表(森林图/KM 生存曲线(自动风险表)/竞争风险累计发生率/ROC/校准 曲线/决策曲线 DCA/列线图/RCS 非线性剂量反应/亚组分析森林图/RMST 限制平均生存时间/Galbraith 径向图/火山图/雨云图/山脊图/哑铃图/游泳图(逐例时长+里程碑)/ 肿瘤缓解瀑布图/UpSet 交集/PRISMA 流程图/漏斗/BA 一致性/PCA/热图/箱线/小提琴/ 组合图/Cox 多因素回归森林图等),9 套配色(含色盲安全 Okabe-Ito 与期刊色板),9 种期刊投稿预设, YAML 流水线一条命令出全套论文图,一次渲染多格式导出(TIFF/PNG/PDF), PDF 重叠门禁,600dpi。纯本地运行,数据不出机,中文零配置。适用:写论文/ 投稿要配图、把数据变成可投稿图表、批量重出全套图。不适用:文本润色/翻译/ 改写(请用写作类工具);商业报表/仪表盘/海报装饰;无数据支撑的纯示意图。
Intelligent chart generation and data analysis skill. Reads user-supplied data files (CSV/Excel/JSON), analyzes data characteristics with LLM assistance, auto-recommends and generates interactive ECharts visualizations. Use when the user asks to analyze data, generate charts, create visualizations, or work with tabular data files.
全球智能投研工具(stock-researcher)v13.0:多源数据 + 概率预测 + 可导出报告。 核心能力: - 多源数据路由:按市场/类别选源,逐级降级;每个结果标注来源与时效等级;源不可用时明确标 unavailable - 全资产量化:股票/ETF/场外基金/指数/期货(期限结构、基差、持仓、折溢价)多因子分析 - 概率预测:1d/5d/1M/3M/6M 经验分布 + 分位数 + 方向概率 + 区间,kNN 邻域收缩融合全局分布; 样本不足自动弃权,可按历史命中样本(同桶)做概率校准 - 证据链简报:每条结论绑定来源、时间与数据质量,冲突信号保留而不抹平 - 报告导出:Word/PPT/PDF/Markdown/JSON/纯文本,纯标准库渲染 + 可选第三方引擎 - MCP Server 24 工具,Claude Code 可直接调用;知识库 12 适配器双向同步 三条铁律: - 数据不装:拿不到就报不可用,不拿 0 价、不拿空表冒充 - 预测不装:概率来自历史相似条件的经验分布,样本不足就说不足,不硬给方向 - 评分≠盈利保证:任何结论都带免责声明
走 Tavily 检索公开网页,返回带链接与摘要的结构化结果。
数据月份:2026-10 · 下载/星标数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。