last30days-skill 拆解：模型和引擎怎么分工搜最近 30 天的讨论

在云端容器里装好 last30days，没配任何 API 密钥，跑了一次：

$ python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "Claude Code skills" --emit=compact
✓ Research complete (10.6s) - Reddit: 0 threads, HN: 12 stories, Web: 0 results, Github: 0 results, Jobs: 5 results

10 秒后拿到 167 行输出。第一行是一个徽章 🌐 last30days v3.30.0 · synced 2026-10-24，紧接着是一段加粗的 SYNTHESIS CONTRACT — read before emitting anything，最后几行写着：

If your response contains the literal string `### 1.` followed by a score
tuple like `(score N, M items, sources: ...)`, you dumped evidence instead
of synthesizing - STOP and regenerate. This is the 2026-04-19 Hermes Agent
Use Cases failure mode (evidence-dump).

这段话显然不是写给我看的。再翻仓库，这个叫“Skill”的东西有 261 行的 SKILL.md，旁边是 7 万行 Python，SKILL.md 里还写着 11 条全大写的 “LAW”。

一个 Skill 为什么要带这么大的引擎？引擎为什么在跟模型说话？Reddit 的赞同票、Hacker News 的分数、Polymarket 的成交额，又是怎么排进同一张榜的？下面就从这次运行出发，一层一层往里看。

实验环境

last30days 是开源的，作者是 Matt Van Horn¹。本文读的是 2026-10-22 的提交 f3cd06a，版本 v3.30.0。实验在一台云端 Linux 容器里做，Python 3.13，没有配置任何密钥，相当于一个刚装上、什么都没设置的用户；唯一的不同是这台机器的出口 IP 在数据中心，后面会看到这一点影响很大。

文中的命令输出、日志和分数都来自这台机器上的实际运行，原始输出存在调研笔记里。

一、Skill 和它要补的缺口

Skill 是什么

先交代 Skill 这个载体。Agent Skills 是一种开放格式：一个目录里放一份 SKILL.md，开头用 YAML 写名字和描述，正文是写给模型的操作说明；同目录可以放脚本，说明里告诉模型什么时候、怎么调用它们²。Claude Code、Codex、Cursor 这些宿主都会扫描 Skill 目录，按描述决定什么时候加载，用户也可以用 /last30days 这样的斜杠命令直接调起。SKILL.md 的发现和触发机制，之前在另一篇里对比过³。

所以 Skill 本身只是“一份说明书 + 一些工具”，执行它的是宿主里的模型。

模型自己搜不到什么

宿主模型一般都有 WebSearch。那为什么不直接让模型搜“最近 30 天大家怎么评价 X”？

README 给的理由是：WebSearch 背后是搜索引擎，搜索引擎索引的是网页，而人们最近的讨论在 Reddit 评论、X 帖子、YouTube 字幕、TikTok 里。这些平台各有各的接口、令牌和登录，搜索引擎要么搜不到，要么搜到了也没有赞同数、点赞数这些“有多少人认同”的信号¹。last30days 想做的是：用用户自己的密钥和浏览器会话，让一个 agent 同时去这些平台搜，再按真实互动排序。

从 2,400 行到 7 万行

最初的版本很小。2026-01-23 的第一个提交里，SKILL.md 145 行，Python 2,448 行⁴。它的做法很取巧：Reddit 交给 OpenAI Responses API 的 web_search 工具去找帖子链接，X 交给 xAI 的 Grok 去搜，拿到链接后再去 reddit.com 取真实的赞同数和评论。也就是说，第一版是借别家模型的搜索能力去够那些围墙后面的内容。

九个月后，它长成了下面这样：

仓库现在有 1,398 个提交、161 位作者，很多提交带着 Co-Authored-By: Claude。这些代码长在哪了？要回答这个问题，得先看一次研究里，模型和引擎分别做了什么。

二、一次研究的三段分工

宿主模型、引擎、宿主模型

项目的概念文档把三方说得很清楚：Skill 是分发单位；Engine 是 last30days.py，真正干活；Harness 是加载 Skill 的宿主，比如 Claude Code⁵。一次正常的 /last30days <主题> 按 SKILL.md 走下来，是“模型 → 引擎 → 模型”三段：

第一段，模型规划。 有 WebSearch 的宿主要先搜两三次，把主题对应的 subreddit、X 账号、YouTube 查询解析出来（Step 0.55），然后由模型自己写一份 JSON 查询计划（Step 0.75）⁶。这是我写给 Claude Code skills 的计划：

{"intent": "concept", "freshness_mode": "evergreen_ok", "cluster_mode": "none",
 "subqueries": [
  {"label": "primary", "search_query": "claude code skills",
   "ranking_query": "How are people building and using Agent Skills (SKILL.md) in Claude Code?",
   "sources": ["reddit", "hackernews", "github", "polymarket"], "weight": 1.0},
  {"label": "skillmd", "search_query": "agent skills SKILL.md",
   "ranking_query": "What do developers think of the Agent Skills SKILL.md format?",
   "sources": ["hackernews", "reddit", "github"], "weight": 0.7}]}

search_query 是拿去平台上搜的关键词，ranking_query 是拿来判断相关性的自然语言问题，两者分开写。

第二段，引擎干活。 引擎按“子查询 × 来源”扇出，每个组合得到一个排好序的结果流；再归一化、打分、融合、重排、聚类，最后渲染成一个“证据信封”。

第三段，模型成文。 证据信封里有排好的证据簇、最热的评论、哪些来源失败了；模型读完，写成以 What I learned: 开头的几段话，并把引擎给的 emoji 页脚原样贴上。

所以开头那 167 行输出不是最终结果，是给模型的中间材料。人看到的是模型改写之后的那份简报。

这样分工，引擎就不必理解主题，模型也不必亲自去抓几十个接口。那 7 万行代码里，最大的一块花在了第二段的第一步上：去各个平台拿数据。

三、数据从哪里来

无密钥路径

什么都不配，last30days 也能用。README 说 Reddit、Hacker News、Polymarket 和 GitHub 开箱即用。项目把这条路叫 Keyless path：抓公开页面和公开接口，排序用本地打分，不用 LLM⁵。

我在容器里用同一个主题跑了三次，只改模型那一侧给引擎的东西：

Reddit 为什么时有时无

A、B 两次 Reddit 都是 0，日志是这样的：

[RedditSearch] global page 1 failed: HTTP 403: Blocked
[RedditKeyless] Tier 1 (site search) 0 posts; no listings

Reddit 曾经有个人人都能用的 .json 接口，2026 年 5 月被关了，项目那次改成了一组分层的免密钥抓取：先试站内搜索，再从 RSS 和版块列表发现帖子，最后抓 shreddit 页面片段里的评论⁷。可是站内搜索对数据中心 IP 直接返回 403，第一层就断了；后面几层要从版块列表下手，A、B 两次没给版块，于是 no listings，什么也没有。

C 只多给了两个 subreddit，引擎就换了一条路：版块列表同样被挡，它转而去查 Arctic Shift，一个社区维护的 Reddit 存档 API⁸，按 8 天一段把这一个月的帖子扫了一遍：

[RedditKeyless] arctic-shift supplement: 50 new posts from 50 arctic results
[RedditKeyless] Tier 1 (site search) 0 posts; listing discovery 50

50 条候选，过完相关性门槛留下 13 条。也就是说，模型在第一段说出的 subreddit 名字，直接决定了引擎在第二段能不能拿到 Reddit。Step 0.55 要求模型先搜一下 subreddit，原因就在这里。

失败要和“没有讨论”分开

还有一处值得注意。三次运行的证据信封里都有这么一段：

## Partial Coverage
> GitHub rate-limited: ... Web unreachable: ... Reddit auth-failed: HTTP 403: Blocked
> Do not interpret a failed source as no discussion on that source.

引擎把每个来源这次的结果分成 no-results（正常跑完，确实没有）和 auth-failed、rate-limited、unreachable 等失败状态，SKILL.md 也规定：失败的来源不能说成“Reddit 上没人讨论”⁹。我的 A 次运行里 Reddit 是被挡了，不是没人聊，这个区别如果交给模型自己猜，很容易写错。

这一节解释了代码量的主要去向：光 Reddit 相关的模块就有 8 个、3,100 行；X 那边有官方 API、xAI、浏览器 cookie 等好几条后端，加上读各家浏览器 cookie 的代码，约 7,200 行。每个平台都在变，每变一次就多一层回退。

数据拿到了，接下来是一个更有意思的问题：一条 487 分的 HN 帖子、一条 17 票的 Reddit 帖子、一个成交额 1.4 万美元的 Polymarket 盘口，谁该排在前面？

四、点赞、赞同票和美元怎么放在一起排

原始数字不能直接比

难处在于单位不同。HN 一条帖子几百分就很热了；YouTube 一条视频几万个赞很平常；Polymarket 的“互动”是美元成交额。直接比原始数字，YouTube 和 Polymarket 会永远压过 HN。

第一次尝试：每个流内部归一化

初版的做法是在每个结果流内部做 min-max 归一化：流里最热的一条记 100，最冷的记 0⁴。这样各平台都落到 0–100，看起来可比了。

问题是这个分数只说明“它在自己那一组里排第几”，不说明它有多热。一个只有 3 条结果的冷门流，最好的那条也是 100；只有一条结果的流，那一条固定记 50。signals.py 里的注释说得很直接：这样的分数“对实际互动什么也没说”¹⁰。

解决：每个平台一把对数尺子

现在的做法是给每个平台定一个“很高”的参考值，把互动换算成一把绝对的尺子¹⁰：

1. 先把这个平台的几个计数各取 $\ln(1+x)$，按权重加起来。取对数是因为互动数是长尾的，500 分和 1,000 分的差距不该是 5 分和 10 分差距的一百倍。
2. 再除以这个平台“很高”的那个值的对数，夹到 0–100。

图里的数是我把这些计数喂给仓库里的 engagement_score 算出来的，其中 HN、Reddit、Polymarket 那几行就是这次运行里抓到的真实帖子。换成绝对尺子后，一条 487 分的 HN 帖子是 100，一条 15 分的是 36，差距看得出来了。

但也要看到，“很高”是人定的。Polymarket 的参考值 15.2 按 900 万美元成交额来定，结果一个成交 1.4 万美元、问“Claude 6 什么时候发布”的盘口拿了 64 分，比 160 票的 Reddit 帖子还高。这些常数是作者对“每个平台什么算火”的判断，不是测出来的。

多个结果流怎么合并：RRF

热度解决的是“一条内容有多热”。另一个问题是：同一条内容可能出现在好几个流里（第一个子查询在 HN 搜到了，第二个子查询在 HN 又搜到了），这些排序怎么合成一个？

引擎用的是加权 RRF（Reciprocal Rank Fusion）¹¹。它只看名次，不看原始分：一条内容在每个流里排第 $r$ 名，就得 $\frac{w}{60+r}$ 分，$w$ 是子查询权重，几个流的得分加起来¹²。在多个流里都靠前的内容自然累积得多；不同来源的分数尺度也不用对齐，因为只用了名次。

最终分：相关性压过热度

最后，rerank.py 把几项加成一个最终分¹³：

热度满分也只贡献 15 分，大头是“重排分”，也就是相关性。配了 OpenAI、Gemini 等密钥时，重排分由一个 LLM 按 0–100 打；没配，就退回本地分：$70\times$ 词重叠相关性 $+\ 10\times$ 来源质量。另外，内容里没提到主实体（这里是 claude）的，回退分扣 25，最终分再扣 20；日期在 30 天窗口外的乘 0.35。

把 C 次运行排在前面的几条拆开，可以逐项对上：

第二行是一个新手在问“Claude 能拿来干什么”，17 票，跟 skill 关系不大，却因为和 ranking_query 的用词重叠得多，相关性拿了 0.54，排在一个真正讲“用 Claude Code 写了个 skill”的 62 票帖子前面。

这说明没有 LLM 的时候，引擎的排序只是粗排。精排交给谁？交给第三段读证据的宿主模型：它读到的是排好的前几十条，判断哪些真的相关，再决定怎么写。那么问题就变成了：怎么让模型老老实实做好它那两段？

五、写给模型的契约：SKILL.md 里的 LAW

一条规则为什么要提到最前面

LAW 7 的提交说明讲了一次事故¹⁴。2026-04-19 跑 /last30days Hermes Agent use cases，模型没带 --plan 就直接调用了引擎。其实 SKILL.md 里早就写了 Step 0.75（你来写计划）和一个前置检查，可它们在第 647 行和第 729 行，模型还没读到那里就已经去执行 Bash 了。

修法很朴素：把这条规则提到文件最前面的“输出契约”里，起名 LAW 7，用大写写明“YOU ARE THE PLANNER”。同一天还有另一个失败：模型把证据簇原样倒给了用户。于是 LAW 6 规定证据簇不许出现在正文里，引擎输出的末尾也加上了开头看到的那句“出现 ### 1. 就停下重写”。同一条规则在 SKILL.md 开头写一遍、在引擎输出结尾再写一遍，因为模型最后读到的是引擎输出。

计划到底值多少

我的三次运行可以看出模型写计划的价值。A 次引擎自己规划，把 skills 当作“意图修饰词”去掉了，实际搜的是整个 Claude Code；它还给查询加了英文引号，结果撞上 HN 过滤器的一个小毛病：

[HN] Prefix filter removed 30/30 false-positive hits for '"Claude Code"'

这个过滤器本来只是想剔除标题前缀 “Show HN:” 造成的误匹配，它按词边界去标题里找查询词，可查询词里带着引号，找的是 "claude，永远找不到，30 条全被滤掉了¹⁵。之后引擎发现结果太少，用去掉引号的核心词重查了一次，才把结果找回来。我在本地用两行 Python 复现过：同一个标题，带引号匹配失败，不带引号成功。

B 次的第二个子查询多找到了 Show HN: A Claude Code skill to analyze your chess games，这是 A 里没有的；C 次多给了 subreddit，Reddit 从 0 变成 13。确定性规划器能兜底，但懂主题的是模型。

11 条 LAW 各管什么

SKILL.md 一度涨到 2,040 行，后来拆成 261 行的根文件，加上 15 个 references。根文件里有一张路由表：做比较时读 comparison.md，做发现时读 discovery.md，第一次运行读 setup-wizard.md……只有满足条件才读⁹。留在根文件里的，是每次都要守的 11 条 LAW：

可以看到，引擎负责“确定的事”，SKILL.md 负责“约束模型的事”，而后者是一条条事故写出来的。

计划这一步，模型只是给引擎提供输入。还有一个模式走得更远：让模型在引擎运行的中途做判断。

六、发现模式：让模型当裁判

问题：热榜上的东西要有人起名、去重、挑

/last30days what's exploding in AI agents? 这类问题没有具体主题，要先找出“最近什么在火”。引擎能扫各平台的热榜，但热榜上是一条条帖子，要变成“话题”，得有人起个能搜的名字，把讲同一件事的几条合起来，再判断哪些是新闻、哪些只是求助帖。

先看没有模型参与时是什么样。不走协议，直接跑一次性的 --discover，引擎用启发式规则起名，日志里会提醒“topic names use deterministic heuristics”。

解决：拆成三段，中间交给模型

现在的做法是把一次发现拆成三个命令，模型在两段之间写判断文件¹⁶：

第一段，引擎扫热榜，把候选和它们的证据写进 discover-nominations.json，然后退出。模型读这个文件，给每个候选写三样东西：一个能拿去搜的名字、是不是垃圾、0–100 的值得度。第二段，引擎读回判断，对每个候选跑一次完整研究，补齐评论和其他来源，再过一道置信度门槛：要么有独立的跨来源印证，要么单一来源热得非常明显。第三段，模型写播客和长文的切入角度，引擎输出简报。

三段之间靠文件交接，每个文件都要带同一个 bundle_id，还有过期时间。这样模型在中间想多久都行，引擎也不用常驻；对不上号就报错让模型改 id，而不是把最贵的第二段重跑一遍⁵。

实际跑一次：我当裁判

在容器里只有 HN 的热榜可用，第一段给出 15 个候选，里面有 3 条在讲同一件事（eMudhra 证书机构的私钥泄露），也有 “PHP 8.2.35” 这样的版本发布和 “Things to know when you get cancer” 这样的个人文章。我按协议写了判断：其中两条 eMudhra 起同一个名字，PHP 和那篇个人文章标为垃圾，其余打分。第二段里，引擎又把第三条 eMudhra 按共享的证据并了进来。第二段跑了 14.6 秒，15 个剩下 6 个。

和不走协议的启发式结果放在一起：

裁判的好处很明显：名字能直接作为下一次 /last30days "<话题>" 的查询，同一件事被合并，值得度把 Kimi 和 Gemini 两个模型发布挤进了前六。

但第 4 行要说明一下：我起的名字里有 “Pwn2Own”，可这个词不在任何一条证据的标题里，是我自己的知识，标题只写了 “Today, we hacked what we’d set out to hack: the iPhone”。引擎检查 bundle_id 和格式、清洗名字里的怪字符，但核对不了名字是不是忠于证据。另外，第 2 名的 “confirmed across 2 sources” 里，第二个来源是一个招聘页面，算不上独立印证。让模型当裁判，判断就带上了模型的偏差，引擎这一侧能做的只是把证据门槛定成绝对的。

七、它的边界

最后说几处这个设计绕不过去的地方。

数据获取是最脆的一环。 引擎的大部分代码在跟平台的接口和封锁较劲。同一套代码，在家用宽带和浏览器 cookie 下能拿到 X、Reddit、YouTube，在我的数据中心容器里只剩 HN 和 Polymarket；Reddit 的 .json 说关就关了。用浏览器 cookie 去读平台内容，也要用户自己掂量是否符合各平台的条款，SKILL.md 规定读 cookie 前必须先问用户⁹。

热度不等于正确。 打分奖励的是“很多人参与”，一条 500 分的帖子可能是一场争吵；30 天窗口天然偏向新闻和新品，对需要长期积累的问题帮助有限。项目在 SKILL.md 和引擎输出里反复强调，证据里的标题、评论、字幕都是不可信的输入，只能当数据读，不能当指令。

规则会一直长。 每一条 LAW、每一个“named failure mode”都对应一次模型做错的事。把它们拆进 references 能控制每次读多少，但规则本身只会越来越多。这是把行为写成自然语言契约的代价：引擎的 bug 能写测试，模型不读第 647 行只能靠把规则挪到更前面。

小结

1. 一个 Skill 为什么带 7 万行代码？ Skill 是给模型的说明书加工具。last30days 让模型负责规划和成文，把抓取、打分、融合交给 Python 引擎，而大部分代码花在了对付十几个平台的接口和封锁上。
2. 没有密钥能拿到什么？ HN 和 Polymarket 稳定；Reddit 在数据中心 IP 上被挡，但模型先说出 subreddit，引擎就能绕到 Arctic Shift 拿到帖子；失败要和“没有讨论”分开报告。
3. 不同平台怎么排在一起？ 互动数取对数，除以每个平台“很高”的参考值得到绝对的 0–100 热度；多个结果流用 RRF 按名次合并；最终分里相关性占 60%，热度最多 15 分。没有 LLM 时相关性只是词重叠，精排留给读证据的模型。
4. 引擎的输出为什么写给模型？ 它是中间材料。SKILL.md 的 11 条 LAW 约束模型怎么规划、怎么成文，每条都对应一次事故；要紧的规则还会在引擎输出里再写一遍。
5. 发现模式怎么让模型当裁判？ 拆成三个命令，引擎每段跑完退出，模型在中间写判断文件，用 bundle_id 接上。名字更好用了，也带进了模型自己的知识。

想自己看看引擎吐给模型的是什么，可以不装进宿主，直接在仓库里跑：

git clone https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
cd last30days-skill
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py --diagnose            # 看哪些来源可用
python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "你的主题" \
  --subreddits 相关版块 --emit=compact --save-dir ""                   # 证据信封，不落盘

装进 Claude Code 用的是 /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill，那时第一段和第三段由 Claude 自己来做。

参考资料