🆓 GitHub 39k 스타: last30days-skill로 AI 리서치 90분→1분 단축하기

안녕하세요! 오늘은 AI 에이전트가 최신 30일간의 실제 사용자 대화를 자동으로 조사해주는 last30days-skill에 대해 알아보겠습니다. last30days-skill은 레딧, X(트위터), 유튜브, 해커뉴스, 폴리마켓, 깃허브, 웹 검색 등 8개 소스에서 실시간 여론을 수집하고 근거 기반 요약을 생성하는 오픈소스 AI 리서치 도구입니다. 특히 GitHub 스타 39,000개를 돌파하며 개발자들 사이에서 필수 리서치 스킬로 자리잡았습니다. 이 글에서는 last30days-skill의 핵심 기능, 다양한 플랫폼별 설치 방법, API 키 설정, 실전 활용 예시, 그리고 트렌드 모니터링 자동화까지 상세히 설명하겠습니다. 바로 시작해볼까요?

 

 

 

 

 

🤖 last30days-skill이란 무엇인가요?

last30days-skill은 AI 에이전트(클로드 코드, 코덱스, 커서, 제미나이 CLI 등)에 장착하여 사용하는 리서치 전용 스킬입니다. 사용자가 관심 주제를 입력하면, 최근 30일간 레딧, X, 유튜브, 해커뉴스, 폴리마켓, 깃허브, 블루스카이, 웹 검색 등에서 관련 대화를 수집하여 근거 기반 요약 보고서를 자동 생성합니다.

핵심 차별점: 기존 검색 엔진이나 AI 검색은 "문서"를 찾지만, last30days는 "사람들의 실제 대화"를 찾습니다. 레딧 댓글의 추천 수, X 게시물의 리트윗 수, 유튜브 영상의 조회수/댓글 등 참여도 지표를 함께 수집해 어떤 의견이 실제로 주목받는지 파악합니다.

GitHub에서 39,000개 스타, 3,100개 포크를 기록 중이며, "5 of the 10 trending repos on GitHub today are Claude tools. #1: mvanhorn/last30days-skill"라는 개발자 평가처럼 현재 가장 핫한 AI 리서치 도구 중 하나입니다.

📊 지원하는 8개 데이터 소스

last30days-skill은 다음 8개 플랫폼에서 데이터를 수집합니다. 각 소스별 특징과 무료 티어 여부를 정리했습니다.

소스	수집 내용	무료 티어	필수 준비물
레딧	인기 게시물 + 상위 댓글 (추천 수 포함)	✅ 완전 무료	없음 (공개 JSON API)
해커뉴스	인기 스토리 + 댓글 스레드	✅ 완전 무료	없음
폴리마켓	예측 시장 오즈, 거래량, 해설	✅ 완전 무료	없음
깃허브	PR 속도, 인기 저장소, 릴리스 노트	✅ 무료 (gh CLI 필요)	gh auth login
유튜브	영상 전사본 하이라이트, 상위 댓글	✅ 무료 (yt-dlp 필요)	brew install yt-dlp
X / 트위터	게시물, 스레드, 전문가 의견	⚠️ 조건부 무료	브라우저 쿠키 또는 API 키
블루스카이	게시물, 스레드, 해시태그	✅ 무료	앱 비밀번호 (19자)
웹 검색	블로그, 튜토리얼, 뉴스 보충	⚠️ API 키 필요	Brave/Exa/Serper 키

💡 팁: 레딧, 해커뉴스, 폴리마켓, 깃허브(gh CLI 설치 시), 유튜브(yt-dlp 설치 시)는 API 키 없이 즉시 사용 가능합니다. X(트위터)와 웹 검색만 키가 필요하며, X는 브라우저 쿠키 방식(FROM_BROWSER=1)으로 무료 이용 가능합니다.

🚀 플랫폼별 설치 방법

last30days-skill은 Agent Skills 표준을 따르는 50개 이상 하네스에서 설치할 수 있습니다. 주요 플랫폼별 설치 명령어를 정리했습니다.

1. 클로드 코드 (권장)

# 마켓플레이스에서 설치
/plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days

# 업데이트
claude plugin update last30days@last30days-skill

# 사용 예시
/last30days "AI 비디오 생성 도구 비교"
/last30days "NVIDIA 실적 발표 반응" --days=7
/last30days "Kimi K2 vs GLM 5.1" --quick

2. 코덱스, 커서, 제미나이 CLI, GitHub 코파일럿 등

# 전역 설치 (모든 프로젝트에서 사용)
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

# 특정 하네스만 지정
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a codex
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a cursor
npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g -a gemini-cli

# 업데이트
npx skills update last30days -g

# 설치 목록 확인
npx skills list -g

3. claude.ai 웹 버전

# 1. 최신 .skill 파일 다운로드
https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/releases/latest/download/last30days.skill

# 2. claude.ai 접속 → 설정 → 기능 → 스킬 → + → 파일 업로드

# 3. 업데이트 시: 재다운로드 후 재업로드

4. 오픈클로

clawhub install last30days-official
clawhub update last30days-official

⚙️ 환경 설정 및 API 키 구성

설치 후 .env 파일로 API 키와 동작 옵션을 설정합니다. 두 위치 중 하나를 사용하세요.

환경 파일 위치 (우선순위 순)

# 1. 프로젝트별 설정 (우선 적용) - 클라이언트별 분리 추천
프로젝트폴더/.claude/last30days.env

# 2. 전역 기본 설정 (폴백)
~/.config/last30days/.env  (리눅스/맥)
C:\Users\<사용자>\AppData\Local\last30days\.env  (윈도우)

⚠️ 권한 설정 필수: POSIX 환경(리눅스/맥/WSL)에서 chmod 600 .env로 권한을 600으로 설정해야 합니다. 권한이 느슨하면 매 실행마다 경고가 출력됩니다.

필수/선택 API 키 정리

키 이름	용도	필수 여부	무료 티어
BRAVE_API_KEY	웹 검색 백엔드 (1순위)	웹 검색 시	월 2,000 쿼리 무료
EXA_API_KEY	웹 검색 백엔드 (2순위)	웹 검색 시	유료
SERPER_API_KEY	웹 검색 백엔드 (3순위)	웹 검색 시	월 2,500 쿼리 무료
SCRAPECREATORS_API_KEY	틱톡, 인스타그램, 스레드, 핀터레스트, 유튜브 댓글	해당 소스 사용 시	100 크레딧 무료 후 종량제
AUTH_TOKEN + CT0	X/트위터 브라우저 쿠키 인증	X 소스 사용 시	무료 (브라우저 로그인)
XAI_API_KEY	X/트위터 xAI API	X 소스 사용 시	유료
BSKY_APP_PASSWORD	블루스카이 앱 비밀번호 (19자)	블루스카이 사용 시	무료
OPENROUTER_API_KEY	추론 모델 + --deep-research 모드	헤드리스 실행 시	종량제
GOOGLE_API_KEY	제미나이 추론 모델 (1순위)	헤드리스 실행 시	무료 티어 있음
OPENAI_API_KEY	오픈AI 추론 모델 (2순위)	헤드리스 실행 시	종량제

실전 .env 예시 (클라이언트별 분리 패턴)

# 프로젝트폴더/.claude/last30days.env
# 이 폴더로 cd 하면 자동 적용됨

# 저장 경로 (기본: ~/Documents/Last30Days/)
LAST30DAYS_MEMORY_DIR=C:\Users\sun\Clients\acme\Research\Last30Days

# 스크랩크리에이터스 키 (공용 또는 클라이언트별)
SCRAPECREATORS_API_KEY=sk_abc123...

# X/트위터: 브라우저 쿠키 방식 (무료)
FROM_BROWSER=1

# 블루스카이
BSKY_HANDLE=acme.bsky.social
BSKY_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx

# 웹 검색: Brave API (월 2000 무료)
BRAVE_API_KEY=bsa_xxx...

# 추론 모델: 제미나이 (무료 티어)
GOOGLE_API_KEY=AIza...

# 포함할 소스만 활성화 (성능/비용 최적화)
INCLUDE_SOURCES=reddit,x,youtube,hackernews,polymarket,github,web

# ELI5 모드 기본 켜기 (선택)
ELI5_MODE=true

🎯 핵심 실행 플래그 및 옵션

/last30days 명령어에 전달할 수 있는 주요 플래그들입니다.

플래그	설명	예시
--days=N	조회 기간 설정 (기본 30일)	--days=7 (최근 1주), --days=90 (분기)
--quick	빠른 모드 (사전 조사 생략, 1~2분)	/last30days "GPT-5 루머" --quick
--deep-research	심층 조사 모드 (OpenRouter 키 필요)	/last30days "AI 에이전트 아키텍처" --deep-research
--auto-resolve	엔티티 핸들 자동 해결 (웹검색 없을 때)	/last30days "Sam Altman" --auto-resolve
--store	SQLite 저장소에 누적 저장 (트렌드 모니터링용)	/last30days "비트코인" --store
--save-suffix=이름	파일명 접미사로 변형 관리	--save-suffix=client-a
--lookback-days=N	과거 데이터 조회 깊이 (watchlist에서 사용)	--lookback-days=90
--emit=compact	출력 포맷 (기본값, 변경 불필요)	내부 사용

💡 실전 활용 예시

예시 1: AI 비디오 생성 도구 비교

/last30days "AI 비디오 생성 도구 비교 런웨이 피카 시드런 하일루오" --days=30

# 또는 한국어로
/last30days "AI 비디오 도구 비교" --days=30

이 명령은 레딧 r/StableDiffusion, r/aivideo, X의 AI 크리에이터 계정, 유튜브 리뷰 채널, 해커뉴스 쇼케이스 스레드에서 최근 30일간 논의를 수집해 장단점 비교표, 가격, 해상도, 길이 제한, 상업적 이용 가능 여부를 정리한 보고서를 생성합니다.

예시 2: 신기술 트렌드 파악 (ELI5 모드 활용)

# 1. 기본 조사
/last30days "MCP 프로토콜 AI 에이전트" --days=30

# 2. 결과 확인 후 "eli5 on" 입력하면
#    ~/.config/last30days/.env에 ELI5_MODE=true 저장됨

# 3. 다음 실행부터 자동으로 쉽게 설명
/last30days "A2A 프로토콜" --days=7

ELI5 모드 전/후 비교:
일반: "MCP(Model Context Protocol)는 JSON-RPC 2.0 기반으로 표준화된 도구 호출 인터페이스를 제공하여 에이전트와 도구 간 결합도를 낮춥니다."
ELI5: "MCP는 AI가 다양한 도구를 쓸 때 '통역사' 역할을 합니다. AI가 '파일 읽어줘'라고 말하면 MCP가 운영체제 언어로 번역해주는 식이죠."

예시 3: 경쟁사/시장 동향 모니터링 (--store + 워치리스트)

# 1. 기준선 생성 (한 번만)
/last30days "경쟁사명 신제품 출시" --days=30 --store

# 2. 워치리스트에 추가 (주간/일간 선택)
python3 scripts/watchlist.py add "경쟁사명 신제품 출시" --weekly

# 3. 알림 웹훅 설정 (슬랙 등)
python3 scripts/watchlist.py config delivery "https://hooks.slack.com/services/..."

# 4. 예산 제한 (일일 달러)
python3 scripts/watchlist.py config budget 5.00

# 5. 크론/작업 스케줄러에 등록 (외부 스케줄러 필요)
# 매일 오전 8시 실행 예시 (리눅스 크론):
# 0 8 * * * cd /path/to/last30days-skill && python3 scripts/watchlist.py run-all

# 6. 주간 브리핑 생성
python3 scripts/briefing.py generate --weekly

⚠️ 주의: watchlist.py run-all은 크론, GitHub Actions, 윈도우 작업 스케줄러 등 외부 스케줄러로 실행해야 합니다. 스킬 자체에 스케줄러는 내장되어 있지 않습니다.

예시 4: 인물/전문가 조사 (--auto-resolve 활용)

/last30days "Andrej Karpathy" --auto-resolve --days=30

# 출력에 자동으로 포함되는 것들:
# - X 핸들: @karpathy
# - 깃허브: @karpathy
# - 유튜브 채널
# - 관련 레딧 스레드 (r/MachineLearning 등)
# - 해커뉴스 제출 글/댓글

🔧 고급 기능 및 숨은 기능

재미 수준 조절 (FUN_LEVEL)

연구 결과의 톤을 조절할 수 있습니다.

# 더 재미있고 바이럴한 콘텐츠 위주
"more fun" 또는 "too serious" 입력 시 자동 저장

# 더 진지하고 뉴스 중심
"less fun" 또는 "too many jokes" 입력 시 자동 저장

# 직접 .env에 쓰기
echo "FUN_LEVEL=high" >> ~/.config/last30days/.env
echo "FUN_LEVEL=low" >> ~/.config/last30days/.env

추론 모델 우선순위 (헤드리스 실행 시)

클로드 코드, 코덱스, 제미나이 CLI 등 호스트 모델이 있으면 그게 추론 모델이 됩니다. 헤드리스(크론, CI)로 돌릴 때만 별도 키가 필요합니다.

우선순위	프로바이더	환경 변수	비고
1	제미나이	GOOGLE_API_KEY / GEMINI_API_KEY	무료 티어 넉넉함
2	오픈AI	OPENAI_API_KEY (또는 ~/.codex/auth.json)	코덱스 인증 재사용 가능
3	xAI	XAI_API_KEY	그록 모델 접근
4	오픈라우터	OPENROUTER_API_KEY	--deep-research 필수
5	로컬/결정론적	키 불필요	품질 가장 낮음, 폴백용

웹 검색 백엔드 우선순위

우선순위	백엔드	환경 변수	무료 쿼터
1	Brave Search	BRAVE_API_KEY	월 2,000
2	Exa	EXA_API_KEY	유료
3	Serper	SERPER_API_KEY	월 2,500
4	Parallel	PARALLEL_API_KEY	유료
5	호스트 네이티브	클로드 코드/코덱스/제미나이 내장	호스트 정책 따름

💡 추천 조합 (무료 최대 활용): BRAVE_API_KEY + GOOGLE_API_KEY + FROM_BROWSER=1 (X 무료) + gh auth login + brew install yt-dlp → 전체 소스 무료 이용 가능

📄 출력 형식 및 결과 해석

/last30days 실행 후 받는 표준 출력 형식입니다.

🌐 last30days v3.3.2 · synced 2026-06-11

What I learned:

**AI 비디오 도구 중 Runway Gen-3가 품질 1위지만 가격 장벽으로 Pika 1.5 실사용 선호** - per [@fofrAI](https://x.com/fofrAI)

**SeedDance가 오픈소스 대안으로 급부상, 로컬 실행 가능한 첫 번째 고품질 모델** - per [r/StableDiffusion](https://reddit.com/r/StableDiffusion)

**상업적 이용 약관 차이가 큼: Runway/Pika는 유료 플랜 필수, SeedDance/Hailuo는 조건부 무료** - per [@sammyc](https://x.com/sammyc)

KEY PATTERNS from the research:
1. 품질 vs 비용 트레이드오프가 핵심 논의 - per @fofrAI
2. 오픈소스 모델이 상용 서비스 격차 좁히는 중 - per r/StableDiffusion
3. 약관 세부 사항이 실제 채택 결정에 큰 영향 - per @sammyc

Stats:
Reddit: 12 posts, 347 comments | X: 8 posts, 1.2K engagements
YouTube: 5 videos, 45K views | HN: 3 stories, 89 comments
Polymarket: 2 markets | GitHub: 4 repos | Web: 7 sources
Saved to: ~/Documents/Last30Days/ai-video-tools-comparison-raw.md

출력 구성 요소:
1. What I learned: 핵심 인사이트 3~5개 (인라인 인용 포함)
2. KEY PATTERNS: 반복되는 패턴/논쟁 요약 (출처 포함)
3. Stats: 소스별 수집 통계 (게시물 수, 참여도, 저장 경로)
4. 원본 마크다운: LAST30DAYS_MEMORY_DIR에 슬러그-raw.md로 저장

🧪 베타 채널 및 클라이언트별 커스터마이징

실험적 기능과 클라이언트별 전용 설정은 비공개 저장소(mvanhorn/last30days-skill-private)에서 /last30days-beta로 제공됩니다.

⚠️ 베타 채널 주의사항: 베타 전용 변경사항은 공개 마켓플레이스에 리뷰 PR 없이 배포하지 마세요. 클라이언트별 커스텀 서브레딧 리스트, 업종별 플랜 템플릿, 내부 카테고리 행 등은 베타 채널에서 관리하는 것이 정석입니다.

클라이언트별 패턴 4가지

1. 프로젝트별 .env 분리 (권장): 각 클라이언트 폴더에 .claude/last30days.env 배치 후 cd로 전환
2. --save-suffix로 파일명 구분: 동일 폴더에서 --save-suffix=client-a 등으로 변형 관리
3. 커스텀 서브레딧/핸들 리스트: CONFIGURATION.md의 'Per-client patterns' 섹션 참조
4. 래퍼 스크립트: 자주 쓰는 옵션을 쉘 스크립트로 감싸서 팀 공유

🛠️ 자주 발생하는 문제와 해결

문제	원인	해결
X/트위터 결과 안 나옴	인증 없음 또는 쿠키 만료	FROM_BROWSER=1 설정 후 브라우저에서 x.com 로그인 확인
웹 검색 결과 얇음	검색 백엔드 키 미설정	BRAVE_API_KEY 또는 SERPER_API_KEY 설정
유튜브 전사본 없음	yt-dlp 미설치	brew install yt-dlp (맥) / pip install yt-dlp (리눅스/윈도우)
블루스카이 403 에러	검색 호스트 구버전	BSKY_SEARCH_HOST=api.bsky.app 설정 (기본값이 이미 이 값)
.env 권한 경고 매번 뜸	파일 권한 600 아님	chmod 600 .env (POSIX 환경)
헤드리스에서 추론 실패	추론 모델 키 없음	GOOGLE_API_KEY 또는 OPENROUTER_API_KEY 설정
클로드 코드에서 구버전 실행됨	마켓플레이스 캐시 지연	claude plugin update last30days@last30days-skill 강제 업데이트

📈 기존 리서치 방식과의 비교

항목	수동 검색 (탭 전환)	일반 AI 검색 (퍼플렉시티 등)	last30days-skill
소스 수	사용자가 직접 방문	웹 문서 위주 (3~5개)	8개 플랫폼 동시
최신성	실시간 확인 가능	인덱스 지연 (수시간~수일)	최근 30일 필터 내장
참여도 지표	직접 확인 (좋아요, 댓글)	일부만 제공	추천/리트윗/조회수 자동 수집
편향성	본인 필터버블 영향	알고리즘 편향	다중 소스 교차 검증
소요 시간	90분+ (탭별 스크롤)	1~2분	1~3분 (--quick 시 1분)
출력 형식	메모 직접 정리	요약 텍스트	구조화 보고서 + 원본 저장
트렌드 추적	수동 반복	지원 안 함	--store + watchlist 자동화
비용	시간 비용만	구독료 (월 $20+)	무료 소스 위주, API 키 자비 부담

🎯 베스트 프랙티스 요약

last30days-skill 100% 활용 체크리스트:
☐ 무료 소스 최대 활성화: 레딧, 해커뉴스, 폴리마켓, 깃허브(gh), 유튜브(yt-dlp) → API 키 0개로 시작
☐ X 무료 이용: FROM_BROWSER=1 + 브라우저 로그인 → 유료 API 불필요
☐ 웹 검색 백엔드: BRAVE_API_KEY (월 2000 무료) 또는 SERPER_API_KEY (월 2500 무료)
☐ 추론 모델: 클로드 코드/코덱스/제미나이 CLI 쓰면 별도 키 불필요, 헤드리스만 GOOGLE_API_KEY
☐ 프로젝트별 .env: 클라이언트/프로젝트 폴더마다 .claude/last30days.env로 분리
☐ 트렌드 모니터링: --store + watchlist.py + 크론/깃허브 액션으로 자동화
☐ ELI5 모드: 복잡한 기술 주제는 "eli5 on"으로 쉽게 이해
☐ 원본 마크다운 보관: LAST30DAYS_MEMORY_DIR에서 슬러그-raw.md로 2차 가공 가능

 

 

 

 

 

🎯 맺음말

지금까지 last30days-skill에 대해 알아보았습니다. last30days-skill은 레딧, X, 유튜브, 해커뉴스, 폴리마켓, 깃허브, 블루스카이, 웹 검색 등 8개 플랫폼에서 최근 30일간의 실제 사용자 대화를 자동 수집하여 근거 기반 요약 보고서를 생성하는 오픈소스 AI 리서치 스킬입니다. 특히 GitHub 39,000스타를 기록하며 개발자 커뮤니티에서 검증된 도구로, 무료 소스 위주로 구성되어 추가 비용 없이 바로 시작할 수 있습니다. 다만 X/트위터와 웹 검색 백엔드, 심층 조사 모드(--deep-research)를 쓰려면 별도 API 키가 필요하며, 트렌드 자동 모니터링은 외부 스케줄러(크론, GitHub Actions 등)와 watchlist.py 조합으로 구축해야 합니다.

 

여러분도 한번 last30days-skill을 클로드 코드나 코덱스에 설치해 /last30days "관심 주제"로 직접 체험해보시길 추천드리면서 저는 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.

https://fornewchallenge.tistory.com/

 

 

 

 

 

 

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📚 참고 문헌 및 출처

• mvanhorn. (2026). last30days-skill: AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web. Retrieved from https://github.com/mvanhorn/last30days-skill
• mvanhorn. (2026). CONFIGURATION.md - last30days-skill Configuration Reference. Retrieved from https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/blob/main/CONFIGURATION.md
• mvanhorn. (2026). SKILL.md - last30days Skill Definition (v3.3.2). Retrieved from https://github.com/mvanhorn/last30days-skill/blob/main/skills/last30days/SKILL.md
• Agent Skills. (2026). Agent Skills Specification - Open standard for AI agent skills. Retrieved from https://agentskills.io
• Vercel. (2026). skills CLI - Install and manage agent skills across 50+ harnesses. Retrieved from https://github.com/vercel-labs/skills