做企业法务的应该都有过这种时刻：早上到工位，发现自家 App 上了热搜。点进去，评论区已经吵成一锅粥。老板在群里问“到底怎么回事，舆论什么走向”，你打开微博、小红书、知乎手动刷了一个小时，收了一堆截图，最后跟老板说“目前负面居多，但也有一些用户表示理解”。

这活儿干过的人都懂：不是不能干，是太耗人。而且你刷到的只是你自己的信息茧房 - 算法推给你的，不是舆论场里真实分布的。中文互联网的讨论散在微博、小红书、贴吧、虎扑；英文的散在 Reddit、X、YouTube；还有搞预测市场的 Polymarket，那里的人在用真金白银对事件走向下注。手动刷，永远只能刷到一角。

这篇讲一个把舆情监测流程化的做法，围绕开源工具 last30days 展开。它把一个“30 分钟摸清一个话题舆论场”的研究过程，做成了有步骤、有纪律、有留痕的方法论。

一、九个信源，一次跑完，装好就能跑

last30days 是开发者 mvanhorn 开源的研究类 Skill，核心能力一句话说清：任意话题、近 30 天、多平台、自动抓真实讨论、输出结构化简报。

信源按配置情况动态启用，但没配任何密钥也能跑 - Reddit、Hacker News、Polymarket 三源常开，其余按工具链自动降级。这一点对法务很重要：不用先搞一堆 API key 才能体验，装好就能用，密钥是锦上添花。

Polymarket 这个源值得单独说一句。它对每个预测市场做五因子加权：文本相关性占三成、24 小时交易量占三成、流动性一成五、价格变动一成五、结果竞争力一成。换句话说，它不只是“有人讨论这事”，而是“有人愿意为这事下注” - 当负面舆情同时出现在 Polymarket 的下注里，说明市场认为这事还在发酵，不是一阵风。

装法很简单，Claude Code 里两条命令：

  
  
  
  

      
  
  
  
  

   
   
   
   

    
    
    
    

     
     
     
     

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      /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill
/plugin install last30days@last30days-skill
     
     
     
     
    
    
    
    
   
   
   
   

需要 Python 3.12 以上。首次运行有引导向导，把配置写进 ~/.config/last30days/.env，之后自动跳过。

二、八步流程：它把“怎么研究一个话题”做成了方法论

这个工具最值得抄的地方，是它把“怎么研究一个话题”本身做成了八步方法论。我拆开讲，每一步在实务里意味着什么。

第一步，意图解析。 工具先判断你要哪种研究：GENERAL 全景、NEWS 最新动态、RECOMMENDATIONS 推荐清单、COMPARISON 对比、PROMPTING 提示词技术。你问“最近大家都在说 XX 什么”是 NEWS，“XX 和 XX 哪个好”是 COMPARISON。判断完它会用一行字告诉你它准备搜什么，不啰嗦、不列变量表。

第二步，查询质量预检。 这是我个人最欣赏的一步 - 跑引擎之前，先检查话题是不是“关键词陷阱”。四类陷阱：人口统计购物式（“给 42 岁男人买什么礼物”，但 Reddit 上没人这么发帖，真实帖子说“给爱做饭的老公”）；数字陷阱（话题带个 42，检索被球衣号、被子尺寸污染）；直译概念（“怎么用 Docker”，社区真在讨论的是“我的 Docker 配置”“生产环境踩坑”）；泛化单名词（“耳机”，没有锚点，全是噪声）。命中陷阱就停下来反问或重构查询。这条“跑之前先想想问题本身问得对不对”的纪律，做法律检索的人太熟了 - 检索词不对，结果全废。

第三步，前置解析。 跑引擎前先解析话题的实体定位：X 账号、GitHub 仓库名、Subreddit 社区。有个细节很实用：产品类话题，除了品牌自己的社区，还强制加两三个“同行社区”。研究某个 AI 绘图工具，光看 r/OpenAI 不够，必须加 r/StableDiffusion、r/midjourney - 技术讨论真正发生的地方是同行社区，不是品牌社区。这个“跨产品技术讨论”的意识，做竞品分析同样适用。

第四步，查询计划。 模型自己当规划器，生成一到四个子查询的 JSON 计划。主查询覆盖全部信源；search_query 用关键词式（不带“最近”“30天”这类时间词，因为平台标题里没有），ranking_query 用自然语言问句。意图决定新鲜度模式：突发新闻用严格近期，概念科普可以放宽。

第五步，跑引擎。 前台运行，五分钟超时，引擎按计划并行抓取，输出八段数据。运行期间你什么都别做，读完整输出 - 每一条的得分、来源、原文摘要都给你了。完整跑一次两到八分钟，取决于话题细分程度。

第六步，引擎后补充。 引擎跑完不等于结束，工具强制再做两三次 WebSearch，补博客、长文、新闻深度。原因很实在：社媒引擎抓的是“情绪面”，长篇分析在博客里，不在推文里。

第七步，综合输出。 按输出纪律成文（下一节专讲）。

第八步，存档。 原始数据落盘到 ~/Documents/Last30Days，WebSearch 补充结果按固定格式追加。下次复盘、举证、给老板汇报，翻得回来。做法律工作的都懂“留痕”的价值 - 舆情报告最大的风险就是“当时看到了，事后拿不出原始出处”。公司环境建议把落盘目录重定向到共享盘，方便归档。

三、三个法务场景，直接能用

场景一，危机预警：摸清负面舆情真实结构。 自家产品出负面，别急着安抚老板，先跑一次。三十分钟后你会拿到：负面集中在哪个平台、真实用户的核心诉求是什么、Polymarket 上有没有人对事件走向下注。带着这份底稿去开危机会议，比刷一小时截图强。

场景二，竞品动态：看用户对竞品新版本的实时反应。 竞品发新版本，你关心它被夸还是被骂、骂点在哪个功能。跑一次 COMPARISON 模式（“竞品 A vs 竞品 B”），工具会逐实体解析、并行抓取、输出并排对比表。做产品合规审查之前，先知道用户真正吐槽的功能点在哪 - 那些吐槽点往往是合规风险的苗头。

场景三，案件舆情核验：写情况说明前先看舆论场。 涉诉事件上了热搜，要给监管写情况说明，你手里只有事实，不知道公众在吵什么。跑一次，把“公众的误解点”和“事实的澄清点”对照着看 - 情况说明里该重点澄清什么、该回避什么，心里就有数了。注意：这只解决“舆论场在说什么”，不替代事实核查，写进监管文书的事实仍以证据为准。

四、八条输出纪律，防的是 AI 的通病

这个工具最有意思的地方，是说明书用大篇幅写“输出纪律” - 它总结了过往几十次实战里模型犯过的错，立了八条规则：

1. 结尾禁止 Sources 块 - 通用 WebSearch 要求文末列来源，它明确覆盖：引用放内联链接，正文末尾不挂 URL 清单。挂来源清单是 AI 最偷懒的糊弄方式。
2. 禁止杜撰标题 - 正文首行就是 What I learned，徽标即标题，不许模型自拟标题行。
3. 禁止破折号 - 全部用“ - ”，因为破折号是 AI 写作最可靠的特征。
4. 正文禁止小节标题 - 用加粗引导段加编号列表，不许写 AI 凑出来的章节。
5. 引擎页脚逐字透传 - 数据统计页脚原样保留，不许重算重排。
6. 证据簇是素材不是输出 - 聚类证据只供阅读消化，必须转化为叙述，禁止原文倾倒。
7. 命名实体话题必须带 --plan - 防止模型偷懒裸跑引擎。
8. 引用必须是行内链接 - 每条提及的账号、社区、媒体都是链接格式，禁止裸 URL、空链接。

这八条看着是“格式规定”，实质是“防降级规定”。它防的不是你，是模型自己 - 防止它把研究简报写成博客体、防止杜撰标题、防止把证据堆给你让你自己消化。做法律文书的同行看到这里应该会心一笑：这跟我们给 AI 立“禁止无证据支撑表述”是同一类动作。

五、合规提示：舆情采集的两条边界

用这个工具做舆情监测，法务自己要卡住两条合规边界。

一条是个人信息。工具抓的是公开平台的公开讨论，法律依据落在个人信息保护法第十三条第一款第六项 - 在合理的范围内处理个人自行公开或者其他已经合法公开的个人信息，不需要取得个人同意。但“合理范围”是有限度的：用于舆情监测、风险评估属于合理用途，把公开信息重新识别到特定个人、或者用于与公开时语境明显不符的目的，就出界了。

另一条是事实边界。这个工具研究的是“舆论场”，不是“事实”。它输出的是大家怎么说，不是事情真相。写进监管材料、诉讼文书的事实，仍然要走独立的事实核查，不能拿舆情数据当证据。

再补几个实在的注意点：输出界面以英文为主，中文话题能跑（信源是国际平台），但想让它覆盖微博、小红书目前做不到，中文舆论场还得配合手动监测；单个主题消耗五千到两万 token；X 的访问自 API 调整后不稳定，会自动回退到镜像和 HN、Reddit。

结尾

AI 做舆情监测的价值，不在替你判断舆论走向，而在把“舆论场长什么样”这件事，从主观刷屏变成可复现的研究过程。

last30days 走对的方向是：它解决的从来不是“信息不够”，而是“信息太多且太散”。而后者，才是法务舆情工作的真实常态。

它立下的那套方法论，哪怕你不用这个工具，也值得抄走：先预检问题、再定位实体、再规划查询、再抓数据、再补深度、最后按纪律输出。这套流程用在舆情上，就是“先想清楚要查什么，再动手查” - 跟做法律检索的检索提纲，一个道理。

📚 参考文献

• 《中华人民共和国个人信息保护法》
• mvanhorn/last30days-skill — GitHub 仓库
• Last30Days | AI Native Landscape
• last30days — Claude Code Agent Skill | Awesome Skills

本文内容仅为提供信息之目的，不构成法律或技术建议。文中提及的开源项目为第三方独立维护，使用前请核实功能完整性与许可条款。舆情研究结果仅供参考，不替代事实核查，涉诉材料中的事实认定应以证据为准。

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