10 分钟从零开始把 last30days-skill 的 30 天社交媒体数据变成图表保姆级教程【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill下午三点要见客户你刚好够时间攒出一张图。打开 last30days-skill给它一个话题它会去 Reddit、X 这些平台把过去 30 天的社交媒体数据捞回来输出一份 JSON。再多花 10 分钟就能把它变成一张一眼能看懂的图。走进会议室之前你已经知道这个话题近一个月热度在哪、谁最火。last30days-skill 是一个 AI 调研技能。你丢给它一个话题它去 Reddit、X、YouTube、Hacker News、Polymarket 等平台把过去 30 天的讨论和互动量抓回来打分排序后输出结构化 JSON。输入是一句话输出一整张 30 天的社交数据表怎么把它组织成图下面你来定。环境就绪克隆、装图表库、验证 Python先把代码拉到本地并进入目录git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill cd last30days-skill你看到本地多了一个 last30days-skill 文件夹里面就有放数据脚本的 skills/last30days/scripts/ 目录。然后装一下 matplotlibPython 里最常用的画图库顺手验证下环境pip install matplotlib python --version你看到安装报 Success版本号在 3.12 及以上环境就绪。如果你机器里装过 matplotlib这条可以跳过直接进下一节。一条命令拿到 30 天数据15 行代码画出第一张图这一步跑完你就拿到一份装了一个月社交数据的 results.json和一张能直接给客户端看的 TOP 10 热度图。抓数据只有一个入口就是脚本 skills/last30days/scripts/last30days.py。下面这条命令跑一次研究把引号里的话题换成你想查的结果写进 JSON 文件python skills/last30days/scripts/last30days.py 你的话题 --emitjson --output results.json跑完你看到当前目录多了个 results.json。打开它results 数组里每条都有 title、source来源平台、published_at发布时间、engagement互动数比如 Reddit 的 score 和 num_comments、X 的 likes 和 reposts。如果是第一次跑会弹出设置向导引导你解锁数据源跟着提示走就行之后再跑会跳过这一步。数据入库前会过两道工序去重把意思差不多但措辞不同的条目合并由 skills/last30days/scripts/lib/dedupe.py 负责归一化把各平台原始格式统一成同一套字段由 skills/last30days/scripts/lib/normalize.py 负责。你不用读实现只要知道你画图的依据是一套统一字段。接下来画图。把下面这段存成 chart.py 再运行它读取前 10 条结果按互动量画一张横向柱状图import json import matplotlib.pyplot as plt # 读取 last30days-skill 导出的 JSON with open(results.json, encodingutf-8) as f: data json.load(f) items data[results][:10] # 取排名前 10 的结果 # 标题截短并倒序让条形图从上到下排列 labels [i[title][:22] for i in items][::-1] # Reddit 取 scoreX 取 likes作为互动量 scores [i[engagement].get(score, i[engagement].get(likes, 0)) for i in items][::-1] plt.figure(figsize(9, 5)) plt.barh(labels, scores) plt.title(社交媒体话题热度 TOP 10) plt.xlabel(互动量) plt.show()跑完你看到弹出一张横向柱状图条形越长代表那条讨论在 30 天里互动越多谁最热一目了然。第一版能用了想再拧一拧第一张图能对比、能判断已经值回票价。下面三种调法每种只动几行。折线图看 30 天走势把 results 按 published_at 排序按天累加互动量再把 plt.barh 换成 plt.plot(dates, totals)。哪天起涨、哪天回落一眼就出来。按平台拆成两组对比遍历 results按 source 字段分成两组画两组条形。哪个平台讨论更热烈不用猜。用颜色标出高热条目给 plt.barh 加一个 color 参数互动量超过阈值的条形标成醒目颜色。图里最扎眼的那几条就是值得点开原文细看的。装了克隆了代码装好了 matplotlib。跑了一条命令拿到了 results.json。得到了一张 TOP 10 热度图。现在就去选一个你最关心的话题跑一次第一张图 10 分钟到手 延伸阅读完整 JSON 字段参考docs/reference/json-export.md数据入口脚本skills/last30days/scripts/last30days.pyReddit 数据源测试用例tests/test_reddit_sc.py【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考