🦞Last 30 Days Skill：30 秒摸清一个领域的真实痛点

每个月，Reddit 上有 18 亿条评论在抱怨、在推荐、在比较、在求助。每一条高赞吐槽，都是一个没被解决的产品机会。问题是——你怎么在 30 秒内找到它们？

写在前面：一个价值百万美金的问题

创业圈有一句老话：「不要问用户想要什么，观察他们在抱怨什么。」

这听起来很对，但执行起来很痛苦。传统的市场调研是这样的：

方法 耗时 成本 质量 自己刷 Reddit/X 2-3 天 免费 取决于精力和运气 请咨询公司 2-4 周 $5,000-50,000 通常不错但滞后 发问卷调查 1-2 周 $500-2,000 被引导性问题污染 参加行业会议 3-5 天 $2,000+ 差旅 大量社交噪音

而真实的用户痛点，此刻就在 Reddit 的帖子里，在 X 的吐槽里，在 Hacker News 的评论区里——以每秒钟几十条的速度涌现。

2026 年初，YouTube 创作者 Alex Finn 在一支影响了数十万人的视频中展示了一种全新的方法。他将重点转向了创业和调研领域，着重介绍了一个他归功于 Matt Van Horde 的技术：所谓的"Last 30 Days"Skill。在视频中，Alex 解释说，这个 Skill 让 OpenClaw 能够扫描人们在 Reddit 和 X 等平台上过去一个月的言论，挖掘真实世界的问题、痛点和反复出现的投诉。

他的示例提示是：调研"人们在使用 OpenClaw 时遇到的挑战"。Alex 将此定位为产品思维的捷径：一旦你识别出高频投诉（例如安装困难），你就可以让 OpenClaw 提出解决方案甚至直接构建——实际上将 Agent 变成了一个"软件工厂"，让调研→机会→原型的过程飞速发生。

这篇文章，就是我用这个方法论，在 30 天内验证了 3 个产品创意、放弃了 2 个坑、最终锁定 1 个值得做的方向的完整复盘。

第一章 认识 Last 30 Days Skill：它到底是什么

核心定义

Last30days 搜索 Reddit、X（Twitter）和网页上过去 30 天内发布的内容，综合社区正在讨论的话题，并交付可操作的输出：可直接复制粘贴的提示词、排名推荐列表和简洁的新闻式更新。它首先将用户意图解析为"话题"、"目标工具"（如果指定）和"查询类型"（提示技巧、推荐、新闻、通用），以决定研究方向并避免不必要的确认。可以用它来学习当前的提示技巧、收集社区推荐的工具或技能、监控突发新闻，或获得一个关于公共讨论的全面脉搏读数。

功能包括多源聚合、意图驱动的格式化、针对目标工具的提示词生成，以及在 API Key（OpenAI/XAI）不可用时优雅降级到网页搜索。核心价值：快速、社区驱动、即用型洞察，减少手动社交/网页调研。2

用大白话说——你给它一个话题，它在 30 秒内扫描全网过去 30 天的讨论，给你一份"人们到底在说什么"的结构化报告。

为什么是 30 天？

AI 世界每月都在自我革新。这个 Skill 通过研究人们_此刻_真正在说什么——而不是六个月前有效的东西——来让你保持最新。

30 天是一个精妙的时间窗口：

太短（如 24 小时）：只有噪音，没有趋势

太长（如 6 个月）：过时的抱怨混入新信息

30 天刚好：足够看到模式（pattern），又足够新鲜

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

https://aaf55djl41.feishu.cn/wiki/YykFw20JriztZZkH4XlcjuQunid