last30days

/last30days Research Skill

リアルタイム情報エンジン： 前四半期ではなく、今まさに効果を上げているものを見つけます。

Reddit、X、ウェブを対象に過去30日間を検索し、パターンを特定して、コミュニティの知見を抽出し、そのままコピー＆ペーストして使えるプロンプトとともに、実践的な情報を提供します。

モード

文脈から判断するか、次のように尋ねます：「簡易チェック、詳細なリサーチ、戦略的インテリジェンスブリーフのどれにしますか？」

モード	得られるもの	おすすめの用途
quick	Reddit のみ、上位10件の知見、10分	トピックの素早いチェック、コンテンツのひらめき
standard	Reddit + X + ウェブ、テーマを含む包括的な統合分析	コンテンツ計画、市場調査
deep	包括的なリサーチ + 戦略ブリーフ + コンテンツの切り口 + 競合情報	製品の意思決定、キャンペーン戦略

デフォルト：standard — 素早く概要を知りたい場合は quick を使います。ビジネスや製品の意思決定を行う場合は deep を使います。

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ChatGPT ではなく、このスキルを使う理由

「[トピック]をリサーチして」の問題点： ChatGPT の学習データは数か月から数年前のものです。最新のシグナルではなく、一般的な知識が提示されます。

Perplexity の問題点： ウェブは検索しますが、実際の現場で何がうまくいっているかを実務者が共有している Reddit のスレッドや X の会話を見落とします。

このスキルでできること：

1. 過去30日間の新鮮な情報に限定 — 最近のコンテンツだけを取得します（2023年のブログ記事は対象外です）
2. 複数プラットフォームの情報を統合 — Reddit（詳細な議論）、X（リアルタイムのシグナル）、ウェブ（記事）を一度に組み合わせます
3. パターンの検出 — 複数の情報源で3回以上言及されているテーマを強調します
4. センチメント分析 — コミュニティの反応（期待、懐疑、苛立ち）を示します
5. すぐに使える成果物 — 要約だけでなく、コピー＆ペーストできるプロンプトやアクション案を提供します

手動でも再現できます。 日付フィルターを使って Reddit、X、Brave Search を検索し、30件以上の情報源を読み、パターンを見つけて知見をまとめます。2時間以上かかります。このスキルなら7分で完了します。

使用する場面

特におすすめ：

• トレンドの発見 — 「今、AI エージェントで注目されているのは？」
• 戦略の検証 — 「2026年に効果を上げているコンテンツマーケティングの戦術は？」
• 競合情報の把握 — 「Cursor と Copilot について、開発者は何と言っていますか？」
• 製品リサーチ — 「Notion のどこが好評で、どこが不評ですか？」
• プロンプトのリサーチ — 「どのような Claude のプロンプト手法が注目されていますか？」
• コミュニティの反応の把握 — 「マーケターは AI ツールをどう感じていますか？」

あまり向いていない用途：

• 過去の情報のリサーチ（通常の検索を使ってください）
• 学術論文・科学論文の検索（Google Scholar を使ってください）
• 英語以外のトピック（対象範囲が限られています）
• オンラインでの議論がまったくないトピック

必要なセットアップ

このスキルは複数のツールを連携させます。次のツールが利用可能か確認してください：

# 1. Brave Search API (for web_search)
# Already configured in OpenClaw by default

# 2. Bird CLI (for X/Twitter search)
source ~/.openclaw/credentials/bird.env && bird search "test" -n 1
# If this fails, install bird CLI first

# 3. Reddit Insights (optional but recommended)
# If you have reddit-insights MCP server configured, skill will use it
# Otherwise falls back to Reddit web search via Brave

簡単な確認方法：

/last30days --check-setup

次のように表示されます：

• ✅ Brave Search：利用可能
• ✅ Bird CLI：利用可能
• ✅ Reddit Insights：利用可能（または「ウェブ検索のフォールバックを使用中」）

ワークフロー

ステップ1：ウェブ検索（鮮度フィルター = 過去1か月）

web_search: "[topic] 2026" + freshness=pm
web_search: "[topic] strategies trends current"
web_search: "[topic] what's working"

目的： 最近の記事、ブログ投稿、ツールを見つけます

ステップ2：Reddit を検索

reddit-insights MCP が設定されている場合：

reddit_search: "[topic] discussions techniques"
reddit_get_trends: "[subreddit]"

それ以外の場合：

web_search: "[topic] site:reddit.com" + freshness=pm
web_search: "[topic] reddit.com/r/[relevant_sub]"

目的： 詳細な議論、実務者の知見、「実際に何がうまくいっているか」を語るスレッドを見つけます

ステップ3：X/Twitter を検索

bird search "[topic]" -n 10
bird search "[topic] 2026" -n 10
bird search "[topic] best practices" -n 10

目的： リアルタイムのシグナル、専門家の見解、トレンドのスレッドを見つけます

ステップ4：主な情報源を詳しく調査（任意）

特に関連性の高いリンクを2～3件選びます：

web_fetch: [article URL]

目的： 具体的な戦術、引用、データポイントを抽出します

ステップ5：統合してまとめる

1. パターンを特定する — 複数の情報源で3回以上登場するものは何ですか？
2. 重要な引用を抽出する — Reddit で最も多くの賛成票を集めたコメント、リポストされた見解
3. センチメントを評価する — 期待、導入、懐疑、苛立ちのどれが見られますか？
4. すぐに使える成果物を作成する — プロンプト、アクション案、コピー＆ペーストできる戦術

出力テンプレート

# 🔍 /last30days: [TOPIC]
*Research compiled: [DATE]*  
*Sources analyzed: [NUMBER] (Reddit threads, X posts, articles)*  
*Time period: Last 30 days*

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## 🔥 Top Patterns Discovered

### 1. [Pattern Name]
**Mentioned: X times across [platforms]**

[Description of the pattern + why it matters]

**Key evidence:**
- Reddit (r/[sub]): "[Quote from highly upvoted comment]"
- X: "[Quote from popular thread]"
- Article ([Source]): "[Key insight]"

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### 2. [Pattern Name]
[Continue same format...]

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## 📊 Reddit Sentiment Breakdown

| Subreddit | Discussion Volume | Sentiment | Key Insight |
|-----------|-------------------|-----------|-------------|
| r/[sub] | [# threads] | 🟢 Positive / 🟡 Mixed / 🔴 Skeptical | [One-liner takeaway] |

**Top upvoted insights:**
1. "[Quote]" — u/[username] (+234 upvotes)
2. "[Quote]" — u/[username] (+189 upvotes)

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## 🐦 X/Twitter Signal Analysis

**Trending themes:**
- [Theme 1] - [# mentions]
- [Theme 2] - [# mentions]

**Notable voices:**
- [@handle]: "[Key take]"
- [@handle]: "[Key take]"

**Engagement patterns:**
[What types of posts are getting traction?]

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## 📈 Web Article Highlights

**Most shared articles:**
1. "[Article Title]" — [Source] — [Key insight]
2. "[Article Title]" — [Source] — [Key insight]

**Common recommendations across articles:**
- [Tactic 1]
- [Tactic 2]
- [Tactic 3]

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## 🎯 Copy-Paste Prompt

**Based on current community best practices:**

[発見したパターンを反映した、すぐに使えるプロンプト]

Context: [リサーチから得られた関連情報] Task: [明確なタスク] Style: [リサーチに基づいたトーン／文体] Constraints: [リサーチからわかった、避けるべきパターン]

**Why this works:** [Brief explanation based on research findings]

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## 💡 Action Ideas

**Immediate opportunities based on this research:**

1. **[Opportunity 1]**
   - What: [Specific action]
   - Why: [Evidence from research]
   - How: [Implementation steps]

2. **[Opportunity 2]**
   [Continue format...]

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## 📌 Source List

**Reddit Threads:**
- [Thread title] - r/[sub] - [URL]

**X Threads:**
- [@handle] - [Tweet] - [URL]

**Articles:**
- [Title] - [Source] - [URL]

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*Research complete. [X] sources analyzed in [Y] minutes.*

実例

例 1：プロンプトの調査

クエリ： /last30days Claude prompting best practices

出力の概要：

# 🔍 /last30days: Claude Prompting Best Practices

## Top Patterns Discovered

### 1. XML Tags for Structure (12 mentions)
Reddit and X both emphasize using XML tags for complex prompts:
- Reddit: "XML tags changed my Claude workflow. <context> and <task> make responses 3× more accurate."
- X: "@anthropicAI's own docs now recommend XML. It's the meta."

### 2. Examples Over Instructions (9 mentions)  
"Show, don't tell" — Provide 2-3 examples instead of long instructions.

### 3. Chain of Thought Explicit (7 mentions)
Add "Think step-by-step before answering" dramatically improves reasoning.

## Copy-Paste Prompt

<context>
[Your context here]
</context>

<task>
[Your task here]
</task>

<examples>
Example 1: [Show desired output style]
Example 2: [Show edge case handling]
</examples>

Think step-by-step before providing your final answer.

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例 2：競合情報

クエリ： /last30days Notion vs Obsidian 2026

出力の概要：

## Top Patterns

### 1. "Notion for Teams, Obsidian for Individuals" (18 mentions)
Strong consensus: Notion wins for collaboration, Obsidian wins for personal PKM.

### 2. Performance Complaints About Notion (11 mentions)
"Notion is slow with 1000+ pages" — recurring pain point

## Reddit Sentiment

| Subreddit | Sentiment | Key Insight |
|-----------|-----------|-------------|
| r/Notion | 🟡 Mixed | Love features, frustrated by speed |
| r/ObsidianMD | 🟢 Positive | Passionate community, local-first advocates |

## Action Ideas

**If building a PKM tool:**
1. Positioning: "Notion speed + Obsidian power" opportunity
2. Target: Teams frustrated by Notion slowness
3. Messaging: "Collaboration without the lag"

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例 3：コンテンツ戦略

クエリ： /last30days LinkedIn content strategies working 2026

出力の概要：

## Top Patterns

### 1. "Teach in Public" Posts Dominate (22 mentions)
Tactical, educational content outperforms thought leadership by 4-5×.

### 2. Carousels Are Fading (14 mentions)
"LinkedIn is deprioritizing carousels" — multiple reports of engagement drops.

### 3. Comment Engagement = Reach (16 mentions)
"Spend 30 min/day commenting on others' posts. Doubled my reach."

## Action Ideas

1. **Shift to educational threads**
   - Format: Problem → Solution (step-by-step) → Result
   - Evidence: Posts using this format getting 3-5× more impressions

2. **Abandon carousel strategy**
   - Data: Engagement down 40-60% since December

3. **Allocate 30 min/day to comments**
   - Tactic: Comment on posts from your ICP 10 min after posting (algorithm boost)

実際の導入事例

ユーザー： 四半期ごとにコンテンツのトレンドを調査する B2B SaaS マーケター

スキル導入前：

• 手作業での調査：トピックごとに 2～3 時間
• 20～30 件のサイトを閲覧し、あちこちにメモを取る
• 複数の情報源にまたがるパターンの特定が困難
• 体系的なアプローチがない

/last30days の導入後：

• 調査時間：トピックごとに 7～10 分
• 出力形式が統一されている（後から簡単に参照可能）
• パターンを自動検出
• すぐに使えるプロンプトをコピー＆ペースト

3 か月後の効果：

• トレンドレポートを 10 件作成（導入前は 2～3 件）
• 推測ではなく、最新の兆候に基づいてコンテンツ戦略を調整
• チーム全体で調査レポートを共有（頼れる情報源に）
• 時間の節約：約 20 時間／月

コメント：「以前はトレンド調査に半日かけていましたが、今では 7 分です。パターン検出だけでも価値があります。手作業で読んでいたら見落としていたでしょう。」

設定オプション

標準モード（デフォルト）

/last30days [topic]

• ウェブ、Reddit、X を検索します
• 上位のパターンを統合します
• プロンプトとアクション案を生成します

詳細分析モード

/last30days [topic] --deep

• 上位 5 件の記事を全文取得して分析します
• 引用やデータポイントをより詳しく提示します
• 所要時間は 7 分ではなく 12～15 分です

Reddit のみのモード

/last30days [topic] --reddit-only

• Reddit のディスカッションだけに絞ります
• 最適な用途：コミュニティの反応や実務者の知見

クイック概要モード

/last30days [topic] --quick

• 上位 3 件のパターンのみ
• 詳細な統合は行いません
• 3 分で出力

プロのヒント

1. 具体的なトピックを使う — 「AI」より「AI ライティングツール」のほうが効果的です
2. 文脈を加える — 「B2B SaaS 向け」や「開発者向け」と指定すると、結果を絞り込めます
3. 毎月実行する — トレンドを時系列で追跡し、変化を早期に把握できます
4. /reddit-insights と組み合わせる — Reddit をさらに詳しく分析できます
5. Notion にエクスポートする — トレンドのデータベースを作成できます
6. チームと共有する — 情報は共有することで、より価値が高まります

よくある用途

目標	クエリの例	出力の価値
コンテンツのアイデア	/last30days AI productivity tools	今、エンゲージメントを獲得しているトピック
競合調査	/last30days Superhuman vs Spark email	ユーザーの反応や課題
ポジショニング	/last30days project management frustrations	顧客が使う表現
製品の検証	/last30days AI coding assistant pain points	解決すべき実際の問題
マーケティング戦術	/last30days cold email strategies 2026	市場で効果を上げている施策

品質の指標

優れた /last30days レポートには、次の要素が含まれます。

• 明確なパターンが 3～5 件ある（単なるランダムな知見ではない）
• 実際のユーザーからの引用がある（記事の要約だけではない）
• 感情の評価がある（どのような反応か）
• すぐに使えるプロンプトがある（コピー＆ペーストできる品質）
• 具体的なアクション案がある（曖昧な提案ではない）
• 信頼性を裏付ける情報源へのリンクがある
• 情報の新しさが確認されている（30 日を超える情報がない）

制限事項

このスキルでは、以下のことはできません。

• 有料コンテンツへのアクセス（公開情報のみを使用します）
• 学術的な水準の調査（深さよりも速さを重視します）
• 専門知識の代替（既存の知識を統合します）
• 完全性の保証（人気のあるディスカッションをサンプルとして扱います）

最適な用途： 方向性をすばやく把握するための情報収集です。論文レベルの調査には適していません。

インストール

# Copy skill to your skills directory
cp -r last30days $HOME/.openclaw/skills/

# Verify dependencies
/last30days --check-setup

# First run
/last30days "your topic here"

サポート

問題や不足している情報源がある場合は、以下をお知らせください。

• 検索したトピック
• 想定していた情報源と実際に見つかった情報源
• エラーメッセージ（表示された場合）
• セットアップの確認結果

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2 時間の調査を 7 分のインテリジェンスレポートに置き換えるために作られました。

今、何が効果を上げているかを把握しましょう。前四半期でも、昨年でもなく、今日です。