last30days
Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub를 한 번에 검색한 뒤 출처가 달린 브리프 하나를 써 주는 에이전트 스킬
last30days는 MIT 라이선스의 에이전트 스킬로, 하나의 질문을 Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub, X, YouTube 등에 동시에 던지고, 찾아낸 것을 검색 순위가 아니라 실제로 받은 반응의 크기로 정렬한 다음, 당신의 에이전트가 출처가 달린 브리프 한 편으로 종합하게 합니다. Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw를 비롯한 스킬 호스트에 설치할 수 있고, 무료 경로는 API 키 없이도 동작합니다. 창업자에게는 조사의 지름길입니다. 지난 한 달 동안 사람들이 당신의 시장과 경쟁 제품, 당신의 제품에 대해 실제로 무슨 말을 했는지가 추천 수까지 붙은 채로 손에 들어옵니다. 2026-08-31 기준 GitHub 스타는 60,541개입니다.
실제로 하는 일
전제는 이렇습니다. 웬만한 주제에 대한 쓸모 있는 대화는 서로 말을 섞지 않는 플랫폼들에 흩어져 있고, 각자 자기만의 API와 인증을 갖고 있으며 검색이라는 말의 뜻조차 제각각입니다. Reddit에는 걸러지지 않은 의견이, Hacker News에는 기술자들의 논쟁이, YouTube에는 긴 설명이, Polymarket에는 그 일이 벌어질지에 매겨진 가격이 있습니다. 이 전부에 닿는 검색 엔진은 없습니다. last30days는 그 사이를 잇습니다. 켜 둔 경로들을 병렬로 조회하고, 실제 사람들이 보인 반응으로 결과에 점수를 매기고, 출처를 넘나드는 중복을 합치고, 정리해 쓸 수 있도록 출처가 달린 발견들을 에이전트에게 넘깁니다. 결과물은 링크 목록이 아니라 스레드 점수와 인용이 들어 있는 브리프입니다.
| 경로 | 키가 필요한가 | 무엇이 더해지는가 |
|---|---|---|
| Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub | 필요 없음 | 설정 없이 첫 실행부터 동작한다. 실제 추천 수가 붙은 스레드, 첫 화면의 논쟁, 시장의 확률, 저장소와 기여자의 활동. |
| arXiv, Techmeme, Digg | 필요 없지만 작은 CLI를 설치해야 함 | 화제의 밑에 깔린 논문, 기술 언론의 편집 계층, 신호가 좋은 계정을 모은 피드에서 묶여 나오는 기사 뭉치. |
| X | 본인의 브라우저 세션 또는 xAI 키 | 즉각적인 반응과 전문가 스레드. 본인이 올린 것과 그 사람에 대해 오간 말을 나누어 다룬다. |
| TikTok, Instagram, Threads, Pinterest | ScrapeCreators 키 | 크리에이터와 시각 문화의 신호, 전사 포함. 키가 없으면 이 경로들만 꺼지고 나머지는 그대로 돌아간다. |
프로덕션에서 굴려 보고 배운 것
이건 우리가 사용자이기만 한 경우가 아닙니다. AgentCeres 고객 모두의 에이전트가 실행되는 컨테이너 이미지 안에 last30days를 함께 넣어 둡니다. 설치만 하는 것이 아니라 운영한다는 뜻이고, 거기서 두 가지가 실제로 시간을 잡아먹었습니다. 첫째는 런타임입니다. 엔진은 Python 3.12 이상을 원하는데 우리 베이스 이미지는 3.11을 싣고 있습니다. 그래서 덮어쓰는 대신 시스템 인터프리터 옆에 자체 완결형 3.12를 설치했습니다. 3.11에 의존하는 문서 생성 도구는 그대로 돌아가고, 스킬 자신의 사전 점검은 PATH에서 이름으로 새 인터프리터를 찾아냅니다. 유일한 선택적 의존성인 중국어 분절기는 대체 동작을 문서로 남긴 채 최선 노력으로 설치합니다. 선택적 의존성이 빠졌을 때는 이미지 빌드를 무너뜨릴 것이 아니라 경로 하나를 조용히 낮춰야 하기 때문입니다.
둘째 교훈은 개념적인 것이고, 예약 작업 하나를 망가뜨리면서 배웠습니다. 그래서 가져갈 만합니다. 이것은 도구가 아니라 스킬입니다. 도구는 에이전트가 호출할 수 있는 함수입니다. 스킬은 모델이 읽고 따르기로 결정하는 지시의 묶음입니다. 우리는 커넥터를 부르듯 last30days를 호출하라고 지시하는 반복 프롬프트를 썼고, 실행은 그냥 실패했습니다. 부를 대상이 거기에 없기 때문입니다. 자동화에 엮을 생각이라면 조사를 평범한 말로 요청하고, 스킬에 손을 뻗을지는 에이전트가 정하게 두세요. 같은 구분이 스킬이 결코 공짜가 아닌 이유도 설명합니다. 설치된 것은 모두 에이전트 프롬프트 안의 자리를 두고 다투고, 그 예산을 넘긴 목록은 에이전트가 보기도 전에 요약되기 시작합니다.
반대편에서 같은 벽에 부딪혀 봤기 때문에 독립적으로 확인해 줄 수 있는 것이 하나 더 있습니다. README에는 쓰던 공개 엔드포인트가 멈춘 뒤 무료 Reddit 경로를 다시 만든 이야기가 적혀 있습니다. 우리도 자체 Reddit 조사에서 같은 벽에 부딪혔고 같은 답에 이르렀습니다. 최근 30일 필터가 달린 범용 웹 검색 도구는 전혀 최근이 아닌 결과를 태연히 돌려줍니다. 정말로 새로운 스레드로 가는 믿을 만한 길은 그 플랫폼 자신의 최신 글 화면입니다. 조사의 목적이 최신성 그 자체라면, 날짜가 걸러진 결과가 아니라 진짜인지 확인하세요.
그로스 업무에서 어디에 맞고 어디에 맞지 않는가
전략이 아니라 한 차례의 경청이라고 생각하세요. 어떤 커뮤니티가 무슨 말을 했고 얼마나 세게 반응했는지에는 답해 주는데, 이는 다른 방법으로는 얻기 정말 어려운 것이고, 그 사람들이 당신에게 돈을 낼지에 대해서는 아무것도 말해 주지 않습니다.
- 쓰기 전에 실제로 벌어진 논쟁에 뿌리를 두고 스레드와 점수가 나란히 붙은 관점은, 검색 상위 열 건을 한 번 더 요약한 글을 이깁니다. 콘텐츠 아이디어는 어떻게 내나와 함께 쓰세요.
- 비교 페이지를 만들기 전에 경쟁 제품 사용자들이 공개적으로 무엇에 불만을 말하는지 읽는 편이 그 경쟁사의 마케팅을 읽는 것보다 정직한 재료가 됩니다. 게다가 날짜가 남아 신선도가 드러나는데, 그쪽 사이트는 그렇지 않습니다. 경쟁사 분석은 어떻게 하나도 보세요.
- 커뮤니티에 글을 올리기 전에 그 서브레딧이 이번 달에 이미 무엇을 두고 다퉜는지 아는 것이, 첫 글이 광고처럼 읽히는 것을 막는 일의 대부분입니다. 나머지는 Reddit에서 차단되지 않고 사용자를 얻는 법에 있습니다.
- 고객과의 대화를 대신하지는 못한다 반응의 크기가 재는 것은 주목을 끈 것이고, 주목은 갈등과 새로움을 골라냅니다. 아무도 글로 쓰지 않는 조용한 문제가 오히려 사람들이 돈을 내고 해결하는 문제인 경우가 많습니다.
- 키워드 도구가 아니다 어떤 주제는 소셜에서 시끄러워도 검색량은 거의 없고, 반대인 경우도 있습니다. 분위기를 읽는 것이 아니라 순위를 잡는 것이 목적이라면 키워드 조사는 어떻게 하나부터 시작하세요.
FAQ
- last30days가 무엇인가요?
- MIT 라이선스로 Python으로 작성된 오픈소스 에이전트 스킬입니다. Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub, X, YouTube를 비롯해 계속 늘어나는 출처들을 한 번에 조사하고, 찾은 것을 실제 반응으로 점수 매기고, 당신의 에이전트가 출처가 달린 브리프 한 편을 쓰게 합니다. 자체 호스팅 제품이 아니라 Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw 같은 에이전트 호스트 안에서 실행됩니다.
- last30days를 쓰려면 API 키가 필요한가요?
- 시작하는 데는 필요 없습니다. Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub는 키 없이 첫 실행부터 동작하고, 무료인 arXiv와 Techmeme, Digg 경로는 작은 명령줄 도구만 설치되어 있으면 됩니다. 나머지는 키와 브라우저 세션으로 열립니다. X는 본인 세션이나 xAI 키를 원하고, TikTok과 Instagram, Threads, Pinterest 경로는 ScrapeCreators 키를 원합니다. 자격 증명이 없으면 실행이 깨지는 대신 그 경로를 건너뜁니다.
- last30days는 에이전트가 호출할 수 있는 도구인가요?
- 아닙니다. 자동화를 한다면 이 구분이 중요합니다. 이것은 스킬입니다. 모델이 읽고 따르기로 정하는 지시와 스크립트이지, 호출용으로 열려 있는 함수가 아닙니다. 커넥터처럼 호출하라고 시키는 예약 프롬프트는 실패합니다. 조사를 문장으로 요청하고, 쓸지 말지는 에이전트가 정하게 하세요.
- 챗봇에게 사람들이 뭐라고 하는지 묻는 것과 어떻게 다른가요?
- 도달 범위와 증거입니다. 범용 어시스턴트는 자기가 닿는 웹을 검색하는데 여기 나온 플랫폼 대부분에는 거의 닿지 못하고, 학습 데이터와 주워 온 것을 섞어 답합니다. 이쪽은 당신의 접근 권한으로 각 플랫폼에 직접 부딪히고, 반응 수치를 보존하고, 스레드를 인용하므로 출처를 열어 스스로 판단할 수 있습니다. 대신 치르는 것은 설정과 실행 시간입니다. 제대로 된 브리프는 몇 분이 걸리고 모델 컨텍스트도 제법 씁니다.
- 경쟁사 조사에 써도 되나요?
- 더 나은 쓰임새 가운데 하나지만 단서가 붙습니다. 여러 제품에 대해 오가는 말을 한 번에 비교하면 어느 회사도 공개하지 않는 불만과 우회 방법이 드러나고, 날짜가 있으니 그림이 얼마나 최신인지도 분명해집니다. 단서는 불만족한 사용자가 만족한 사용자보다 더 많이 쓴다는 것입니다. 판결이 아니라 실제 고객에게 확인해 볼 항목의 목록으로 읽으세요.
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