O repositório mvanhorn/last30days-skill se tornou o #1 trending do GitHub com mais de 48 mil estrelas. O projeto é uma skill para agentes de IA que transforma qualquer assistente de código em um motor de pesquisa em tempo real: em vez de depender de um único mecanismo de busca, ele varre Reddit, X (Twitter), YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub e a web em paralelo e sintetiza um resumo do que as pessoas estão realmente discutindo sobre qualquer assunto nos últimos 30 dias. Licença MIT.
O que é o last30days
Desenvolvido por Matt Van Horn, o last30days é uma skill de agente — um arquivo de capacidade estruturada que estende assistentes como Claude Code, Codex, Cursor, Copilot e Gemini CLI com um novo comando de barra. Ao digitar /last30days [tópico], o agente executa um pipeline de pesquisa paralela: resolve handles do X, repositórios do GitHub, subreddits, hashtags do TikTok e canais do YouTube relacionados ao tema, busca conteúdo em cada plataforma, pontua os resultados por engajamento e atualidade, mescla histórias sobrepostas e entrega um único resumo com citações inline.
O projeto tem 90 contribuidores, 4 mil forks e 17 releases. A versão mais recente (v3.8.3) foi publicada em 25 de junho de 2026. O código é escrito principalmente em Python (96,8%), com componentes em Go, Shell e HTML.
Tecnologia e arquitetura
O diferencial técnico do last30days está no motor de pré-pesquisa inteligente introduzido na versão 3. Em vez de apenas buscar palavras-chave, o motor primeiro resolve quem é e o que importa para o tópico. Se o usuário pesquisa “OpenClaw”, o sistema descobre automaticamente o handle do criador no X, o subreddit relevante, os repositórios no GitHub e os canais do YouTube — tudo antes de começar a buscar.
A arquitetura usa Python 3.12+ com yt-dlp (para transcrições do YouTube), Node.js (para busca no X via API do Bird) e a API ScrapeCreators. O motor de busca em paralelo foi projetado por j-sperling e executa comparações entre concorrentes em uma única passada paralela, reduzindo o tempo de 12 minutos para cerca de 3 minutos.
recursos já existentes
O recurso mais impressionante é a capacidade de manter uma marca citada do início ao fim da jornada de pesquisa. Enquanto motores de busca tradicionais perdem o contexto entre uma consulta e outra, o last30days carrega as fontes citadas nos estágios iniciais até as perguntas finais do usuário.
O sistema também inclui um segundo juiz de IA que avalia resultados por humor, sagacidade e viralidade, gerando uma seção de “Best Takes” com os comentários mais engenhosos da comunidade.
recursos principais:
- Pesquisa multiplataforma em paralelo — Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, TikTok, Instagram e Bluesky simultaneamente
- Resolução inteligente de tópicos — descobre handles, subreddits, hashtags e repositórios automaticamente antes de buscar
- Pontuação por engajamento real — resultados ranqueados por upvotes, likes e odds de mercados de previsão, não por SEO
- Mesclagem de fontes — mesma história em plataformas diferentes é fundida em um único resultado
- Modo pessoa no GitHub — pesquisa PRs, estrelas e release notes de um autor específico
- Exportação HTML — relatórios dark-mode autocontidos para compartilhar no Slack ou email
- Modo ELI5 — reescrita em linguagem simples para leigos
Por que chamou atenção
O last30days explodiu no GitHub por resolver um problema real: nenhuma IA tem acesso nativo a todas as plataformas sociais simultaneamente. O ChatGPT tem acesso limitado ao Reddit e não busca no X. O Google prioriza SEO e páginas indexadas. O last30days preenche esse vazio permitindo que o usuário traga suas próprias chaves de API e navegador para conectar todas as plataformas através de um único comando.
O projeto também se beneficiou do momento do ecossistema de agentes de IA. Cinco dos dez repositórios mais populares do GitHub em junho de 2026 eram ferramentas para Claude Code, e o last30days liderava a lista. A combinação de instalação zero-configuração (Reddit, Hacker News, Polymarket e GitHub funcionam imediatamente) com suporte a mais de 50 plataformas de agentes diferentes criou um efeito de adoção em massa.
Principais dúvidas sobre o projeto:
Qual o custo real?
A skill em si é gratuita e open source (MIT). O custo real é o modelo de IA que você usa para rodar o agente — igual ao Hermes Agents: a ferramenta é livre, mas cada consulta consome tokens do modelo (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, OpenCodeGo, Ollama local ou pago, etc.). Se você já tem acesso a um modelo via API ou CLI, o last30days funciona em cima dele sem custo extra.
Para as fontes, a maioria funciona de graça. Reddit, Hacker News, Polymarket e GitHub (via gh CLI) não exigem chave. YouTube usa yt-dlp, que é gratuito. Para o X/Twitter, você pode usar tokens de navegador gratuitos ou a nova API MCP que Elon Musk lançou para a plataforma. O ScrapeCreators (TikTok, Instagram, Threads) dá 10 mil chamadas grátis. Busca na web precisa de uma chave (Brave tem plano gratuito, Exa e Serper são pagos). Resumo: se você já tem um agente de IA configurado, o last30days roda sem desembolsar nada extra para a maior parte dos casos.
Roda localmente de verdade?
Sim. Toda a pesquisa é processada na máquina do usuário. Nenhum dado sai para servidores externos além das APIs das próprias plataformas.
Precisa saber programar para usar?
Não. A instalação é feita com um comando único (npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g) e o uso é via comando de barra no chat do agente.
É melhor que buscar no Google?
São ferramentas diferentes. O Google indexa a web. O last30days pesquisa o que as pessoas estão dizendo agora em plataformas sociais — o que muitas vezes não aparece no Google por dias ou semanas.
Diferencial no mercado:
Enquanto concorrentes como Perplexity fazem busca na web, o last30days é o único que pesquisa Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket e GitHub em paralelo e pontua por engajamento humano real, não por sinais de SEO.
Fontes: GitHub — mvanhorn/last30days-skill, BuildOnLabs — last30days-skill Guide
