Repository · Pronto
mvanhorn/last30days-skill
Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:42
- nuovi aggiornamenti al codice
- Stelle
- 62.584
- Licenza
- MIT
- Linguaggio
- Python
- Ultimo aggiornamento su GitHub
- 20 settembre 2026, 20:43
Voto complessivo: media pesata dei sei voti dell'analisi, da 1 a 10, 10 è meglio · stelle, licenza e date come le pubblica GitHub
Skill per agenti IA che cerca informazioni recenti su molte piattaforme e le riassume in un rapporto citato.
Riceve un argomento, cerca in parallelo su Reddit, X, YouTube, Hacker News, GitHub, Polymarket e altre fonti, ordina i risultati per rilevanza, freschezza e coinvolgimento, unisce le storie simili e produce un rapporto in Markdown, HTML o JSON.
Categorie e capacità
Software auto-ospitato · Strumenti web senza registrazione · Sviluppo assistito dall'IA
Uso
Adatto a
- Preparare una riunione su una persona, azienda o prodotto.
- Capire rapidamente che cosa sta diventando popolare in un settore.
- Confrontare strumenti o prodotti usando discussioni e dati recenti.
- Seguire nel tempo un argomento con liste di controllo e riepiloghi periodici.
- Creare rapporti condivisibili in HTML o dati strutturati in JSON.
- Usare la ricerca come contesto per un agente IA in Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI o altri ambienti compatibili.
Non adatto a
- Non è adatto come unica fonte per decisioni importanti: aggrega contenuti social e web che possono essere incompleti o rumorosi.
- Non è una soluzione senza configurazione per tutte le fonti: X, YouTube, TikTok, Instagram e altre possono richiedere chiavi, cookie o programmi esterni.
- Non sostituisce una ricerca accademica o giornalistica completa.
- Non è indicato per chi non può installare Python 3.12, Node.js o strumenti aggiuntivi quando necessari.
Che cosa serve per usarlo
- Python 3.12 o superiore.
- Un ambiente compatibile con Agent Skills oppure Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Claude Desktop, OpenClaw o Grok.
- Chiavi API, cookie del browser o programmi esterni per le fonti che non funzionano gratuitamente.
- Node.js per alcune funzioni legate alla ricerca su X.
- yt-dlp per la ricerca e la trascrizione di contenuti YouTube.
- Spazio locale per salvare rapporti, una libreria SQLite e gli eventuali file di configurazione.
Che cosa può andare storto
- La copertura varia in base alle chiavi API, ai cookie del browser, ai programmi installati e ai limiti delle singole piattaforme.
- Alcune fonti usano servizi esterni a pagamento, come ScrapeCreators, Brave Search o Perplexity.
- Il progetto richiede Python 3.12 o superiore; alcune integrazioni richiedono anche Node.js o yt-dlp.
- Le informazioni dipendono dalla disponibilità e dalle regole delle piattaforme di origine.
- Il dossier non documenta risultati indipendenti sulla precisione dei rapporti prodotti.
- L'uso di cookie del browser e token di accesso aumenta il rischio se la macchina o i file di configurazione sono compromessi.
- Lo scraping e l'uso di API possono essere soggetti ai termini, ai blocchi e ai cambiamenti delle piattaforme.
- Un rapporto che pesa molto voti, like o quote può dare troppo rilievo alla popolarità rispetto all'affidabilità.
- Il progetto gestisce molte fonti e dipendenze esterne, quindi un cambiamento in una piattaforma può ridurre la copertura.
- Il dossier segnala 115 questioni aperte, senza dettaglio sul loro impatto.
Valutazione
-
Qualità tecnica9
Il progetto ha una struttura ampia, test automatici numerosi, test di integrazione e valutazione, una soglia di copertura dichiarata dell'84% e controlli di sicurezza nella CI.
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Maturità8
Ha la versione pubblicata v3.25.0, oltre 62.000 stelle, più di 5.000 fork e una cronologia di rilasci. È però un progetto creato nel 2026 e quindi con una storia ancora relativamente breve.
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Documentazione9
Il README descrive installazione, fonti, chiavi, configurazione, modalità di output, monitoraggio e integrazione con molti ambienti. Sono presenti anche documenti dedicati, esempi e traduzioni.
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Facilità di integrazione7
Offre installazioni tramite marketplace, npx, pacchetti MCP e altri canali, con funzionamento gratuito di alcune fonti. L'integrazione diventa però più complessa quando servono Python 3.12, Node.js, cookie, chiavi API e strumenti esterni.
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Cura della manutenzione9
Il repository non è archiviato, ha una versione recente, aggiornamenti frequenti, workflow di rilascio e sicurezza, Dependabot e contributi della community. Le 115 questioni aperte impediscono il punteggio massimo.
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Sicurezza e rischi7
La licenza MIT è chiara e il progetto dichiara controlli con OpenSSF Scorecard, OSV-Scanner, Semgrep, revisione delle dipendenze e protezioni per cookie e XSS. Restano rischi pratici legati a cookie, scraping, molte fonti esterne e servizi a pagamento.
Fatti tecnici
| Descrizione su GitHub | AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary |
| Ultima versione pubblicata | v3.25.0 |
| Copie derivate | 5.453 |
| Segnalazioni aperte | 118 |
| Argomenti | ai-prompts, ai-skill, bluesky, claude, claude-code, clawhub, deep-research, hackernews, instagram, openclaw, polymarket, recency, reddit, research, social-media, tiktok, trends, twitter, web-search, youtube |
| Ramo predefinito | main |
| Creato su GitHub | 23 gennaio 2026, 21:37 |
| Pagina del progetto | non pubblicato |
| File nell'albero | 551 |
Alternative interne
- Panniantong/Agent-Reach — Alternativa interna plausibile per dare a un agente accesso unificato a più fonti web; il repository analizzato offre però anche aggregazione, classificazione, sintesi e rapporti citati.
- unclecode/crawl4ai — Alternativa interna parziale per raccogliere contenuti dal web; non copre necessariamente la ricerca multi-piattaforma e la sintesi specifica di questo progetto.
Fonti usate
- Fatti pubblicati da GitHub su mvanhorn/last30days-skill
- README del progetto
- Manifesto pyproject.toml
- Albero dei file (549 percorsi)
Quello che l'analisi ha davvero letto. L'analisi approfondita aggiunge il codice da cui si entra nel progetto, lo storico delle versioni, le segnalazioni e quello che se ne dice fuori da GitHub.
Note
Quello che hai visto provandolo. Le note non cambiano i voti dell'analisi e restano qui anche se scarti il repository.
Nessuna nota ancora.
Freschezza
- Ultima analisi
- Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:42
- Ultimo controllo su GitHub
- 22 settembre 2026, 07:37
- Cambiamenti dopo l'ultima analisi
- nuovi aggiornamenti al codice
Il controllo guarda quello che GitHub pubblica: nessuna intelligenza artificiale, nessuna spesa. Archiviato su GitHub, licenza cambiata o versione principale nuova rendono la scheda «Da riverificare»; nuovo codice, README e argomenti restano un avviso. Una nuova analisi azzera gli avvisi.
Analisi
Analisi rapida del 19 settembre 2026, 05:42.
- Costo di questa analisi
- 0,007512 USD
- Testo elaborato
- 19.232 token in ingresso, 2.605 token in uscita
Il costo comprende tutto quello che questa analisi ha chiesto all'intelligenza artificiale: la scheda, la ricerca delle fonti esterne e il riassunto dei cambiamenti.
In tutto il catalogo: 42 schede da analisi rapida, nessuna scheda da analisi approfondita.
Il costo medio di un'analisi approfondita non è ancora disponibile: nessuna analisi ha registrato il costo.
Che cosa leggono le due analisi
Analisi rapida. Legge la scheda pubblica di GitHub, il file di presentazione, l'elenco dei file e i file di configurazione, poi fa una domanda al modello.
Analisi approfondita. Aggiunge i file da cui si entra nel programma, il diario delle modifiche, le ultime 10 versioni con le loro note, 30 segnalazioni aperte e 30 chiuse e 10 discussioni. Cerca inoltre su internet che cosa si dice del progetto fuori da GitHub. Solo dopo rifà la scheda da zero: due domande al modello, più una terza per raccontare che cosa è cambiato.
La scheda non acquista campi in più: voti, capacità e usi restano gli stessi. Cambiano le informazioni su cui sono fondati, visibili nella sezione «Fonti usate».
1 esecuzione ▾
- Analisi rapida · 19 settembre 2026, 05:42 — completata