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[TUTORIAL]

구글은 에디터를, 이건 사람을 검색한다 — AI 리서치 에이전트 last30days

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#Claude Code#Agent Skills#딥리서치#last30days#AI 리서치 에이전트

구글은 에디터를, last30days는 사람을 검색한다 — AI 리서치 에이전트 2026 완전 정리

검색엔진에 누군가의 이름을 치면, 보통 몇 년 전 링크드인이나 회사 소개 페이지가 먼저 나옵니다. 정작 그 사람이 "이번 달"에 무엇을 했는지는 알기 어렵죠. last30days-skill은 바로 그 빈틈을 노린 AI 리서치 에이전트입니다. 한 줄로 요약하면 이렇습니다.

"Google은 에디터(편집자)를 집계하고, last30days는 사람을 검색한다."

last30days란?: Reddit·X·YouTube·Polymarket을 업보트와 베팅 확률로 스코어링해 AI judge가 하나의 브리프로 합성하는 AI 리서치 에이전트입니다.

2026년 1월 23일 공개된 이 오픈소스 스킬은 2026-06-07 기준 GitHub 스타 28,794개를 모으며 "Trending #1 Repository Of The Day"에 올랐습니다. 무엇이 이 도구를 화제로 만들었는지, 1인 기업과 지식근로자에게 어떤 의미인지 정리해 봤습니다.

last30days-skill이란 무엇인가

last30days-skill은 "어떤 주제든 최근 30일 동안 사람들이 실제로 무엇을 말했는지"를 조사하는 AI 에이전트 스킬입니다. GitHub 공식 설명은 "AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web — then synthesizes a grounded summary" 입니다.

작성자는 Matt Van Horn(mvanhorn), 라이선스는 상업적 활용이 자유로운 MIT, 최신 버전은 v3.3.2(2026-06-06)입니다. 검색 대상은 한두 곳이 아닙니다.

  • Reddit (업보트)
  • X (좋아요)
  • YouTube (트랜스크립트)
  • TikTok·Instagram·Threads (engagement)
  • Hacker News
  • Polymarket (실제 돈이 걸린 베팅 확률)
  • GitHub, Bluesky, TruthSocial, Digg, 그리고 일반 웹

각 플랫폼은 자체 API·토큰·인증이 필요한 "담장 친 정원(walled garden)"입니다. 어느 단일 검색엔진도 이 전부를 동시에 보지 못하죠. last30days는 사용자가 자기 키를 직접 넣는 BYOK(Bring Your Own Keys) 방식으로, 한 에이전트가 이 모든 곳을 동시에 가로지릅니다.

어떻게 동작하나 — 업보트와 베팅 확률로 스코어링

핵심은 "무엇으로 점수를 매기느냐"에 있습니다. 구글이 페이지의 권위와 관련성으로 순위를 매긴다면, last30days는 사람들이 실제로 한 행동으로 점수를 매깁니다. Reddit 업보트, X 좋아요, YouTube 조회·트랜스크립트, 그리고 Polymarket의 베팅 확률까지요.

5단계 파이프라인

파이프라인은 대략 이렇게 흐릅니다.

  1. query planning(질의 계획) — 주제를 여러 검색 질의로 분해
  2. 멀티소스 병렬 검색 — 모든 플랫폼을 동시에 조회
  3. RRF fusion(Reciprocal Rank Fusion, 순위 융합) — 출처별 순위를 합쳐 재정렬
  4. cluster 기반 재순위 — 비슷한 주장끼리 묶어 교차 검증
  5. synthesis-first 합성 — 누가 무엇을 말했는지 귀속하며 하나의 인용 포함 브리프로 정리

특히 Polymarket 통합이 차별적입니다. 예측시장의 확률(odds)을 신호로 쓰는데, "실제 돈과 내부 정보로 뒷받침된 확률"이라는 점이 일반 소셜 신호와 다릅니다. 좋아요는 부담 없이 누를 수 있지만, 자기 돈을 건 베팅은 그만큼 진지한 신호라는 발상이죠.

흥미로운 일화도 있습니다. 2026-04-18 공개된 v3.0.6에서, 한 모델이 스킬을 8번 연속 호출하는 동안 스킬 이름을 일반 검색어로 오인해 **0/8 모두 잘못 동작하는 회귀(regression)**가 발생했습니다. 작성자는 이를 발견하고 SKILL.md(1,400줄이 넘는 지시 계약서)에 구조적 anchor 3개를 추가해 고쳤고, 이 과정 자체가 v3.0.9 "Self-Debug Release"로 기록됐습니다. 에이전트에게 견고한 지시를 어떻게 쓰는가에 대한 살아있는 레퍼런스인 셈입니다.

일반 deep-research(Perplexity·ChatGPT)와 무엇이 다른가

Perplexity나 ChatGPT의 Deep Research도 훌륭한 도구입니다. 다만 last30days는 결이 다릅니다.

구분last30days-skill일반 deep-research
검색 대상사람의 engagement(업보트·좋아요·베팅 확률·트랜스크립트)주로 웹 페이지(에디터 콘텐츠)
신호실제 돈(Polymarket), 실제 클릭(업보트)페이지 권위·관련성
실행 위치내 에이전트(Claude Code·Codex 등) 안별도 제품·구독
비용BYOK 종량제(내 키)월 구독
시간 범위"최근 30일"에 명시적으로 집중기본 전체 기간

핵심 차이는 "에디터 vs 사람"이라는 프레임 그 자체입니다. 그리고 last30days는 별도 앱이 아니라 내가 쓰는 에이전트 안에서 돌아간다는 점도 큽니다.

1인 기업·지식근로자에게 주는 의미

이 도구가 흥미로운 진짜 이유는 1인 기업에게 잘 맞는다는 데 있습니다.

  • 정보 우위: 경쟁사나 고객이 구글 1페이지를 볼 때, "이번 달 사람들이 실제로 말한 것"을 5분 만에 합성하면 미팅·제안·콘텐츠 기획에서 앞서갑니다.
  • 시간 절약: 영업 전 리드 조사, 콘텐츠 트렌드 파악, 경쟁 도구 동향 — 각각 한두 시간 걸리던 수동 검색을 몇 분짜리 자동 합성으로 바꿉니다.
  • 비용 구조: 월 구독을 쌓는 대신 BYOK 종량제입니다. 주 키 하나(SCRAPECREATORS_API_KEY)로 TikTok·Instagram·Threads가 자동 활성화되고, 크레딧당 약 $0.0019 수준의 종량제로 쓴 만큼만 냅니다. 내 키를 직접 쓰니 데이터와 한도 통제권도 내게 있죠.

예를 들어 작성자는 인물 조사 사례를 공개했습니다. 한 개발자를 조회하니 최근 30일 활동(소속 이동, 진행 중 프로젝트, 깃허브 기여, 커뮤니티 논쟁 등)을 X·Reddit·YouTube·GitHub에서 긁어 정리해 줬다고 합니다. 다만 이런 구체 수치는 특정 시점의 예시 결과이므로 절대 수치로 받아들이기보다 "이런 식으로 나온다" 정도로 보는 게 맞습니다.

설치 방법

설치는 명령 두 줄이면 끝납니다. Claude Code 사용자는 마켓플레이스 방식이 권장됩니다(자동 업데이트).

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

Codex·Cursor·Copilot·Gemini CLI 등 50개가 넘는 Agent Skills 호스트에서는 다음 한 줄로 설치합니다.

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

(-g는 사용자 전역 설치입니다. 빼면 프로젝트 단위로 설치됩니다.)

Zero config가 매력입니다. Reddit·Hacker News·Polymarket·GitHub는 키 없이 바로 동작하고, setup wizard가 30초 만에 X·YouTube·TikTok을 추가합니다. 키가 전혀 없어도 web-only 모드로 가치를 줍니다(engagement 지표만 빠짐). 같은 코드를 Claude Code뿐 아니라 다른 에이전트에서도 쓸 수 있다는 이식성이, 별 28K를 모은 배경 중 하나입니다.

한계도 분명하다

균형을 위해 한계도 짚어야 합니다.

  • walled garden 의존: 각 플랫폼의 API·인증·세션에 의존하므로, 정책 변경이나 rate limit, 세션 만료에 취약합니다.
  • BYOK 진입 장벽: 시작은 쉽지만, TikTok·Instagram·X engagement 같은 풍부한 신호를 다 쓰려면 결국 유료 키가 필요합니다. "완전 무료"는 web-only 모드 한정입니다.
  • 스코어링의 편향: 사람의 engagement는 곧 바이럴·논쟁 편향이기도 합니다. 업보트·좋아요가 높다고 늘 정확하거나 대표성 있는 건 아닙니다.
  • 신선도의 양날: "최근 30일"은 트렌드엔 강하지만, 깊은 역사적 맥락이나 정설 검증에는 약합니다.

도구의 성격을 이해하고 쓴다면, last30days는 "지금 사람들이 실제로 무슨 말을 하는가"를 빠르게 파악하는 강력한 보조 장치입니다.

마무리

검색은 더 이상 "정보를 찾는 일"만이 아닙니다. 무엇을 신호로 삼느냐가 결과의 질을 가릅니다. last30days는 에디터가 고른 페이지 대신, 사람들이 실제로 업보트하고 좋아요를 누르고 돈을 건 것을 보여줍니다. 1인 기업이라면 이 도구로 "이번 달 진짜 일어나는 일"을 5분 만에 손에 쥐고, 미팅과 제안에서 한 발 앞설 수 있습니다. 다만 바이럴 편향과 "최근 30일"이라는 시간 범위의 한계를 이해하고, AI 리서치 에이전트는 어디까지나 보조 장치로 쓰는 것이 핵심입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. last30days-skill은 무료인가요? A. 도구 자체는 MIT 라이선스 오픈소스입니다. Reddit·HN·Polymarket·GitHub는 키 없이 무료로 쓸 수 있습니다. 다만 X·YouTube·TikTok·Instagram 등의 engagement 신호를 충분히 쓰려면 유료 API 키(ScrapeCreators 등)가 필요한 BYOK 종량제입니다.

Q. Perplexity나 ChatGPT 검색이 있는데 왜 필요한가요? A. 검색 대상이 다릅니다. 일반 deep-research는 주로 웹 페이지(에디터 콘텐츠)를 봅니다. last30days는 Reddit 업보트, X 좋아요, Polymarket 베팅 확률처럼 "사람의 실제 engagement"를 신호로 쓰고, 최근 30일에 집중합니다.

Q. Claude Code에서만 쓸 수 있나요? A. 아닙니다. Claude Code 마켓플레이스 설치 외에도 npx skills add로 Codex·Cursor·Copilot·Gemini CLI 등 50개 이상의 Agent Skills 호스트에 이식해 쓸 수 있습니다.

Q. 1인 기업에 어떻게 쓰면 좋나요? A. 영업 전 상대방 리드 조사, 경쟁 도구 동향 파악, 콘텐츠 트렌드 추적, 제품 빌드 전 사용자 pain point 파악 등에 적합합니다. 한두 시간 걸리던 수동 검색을 몇 분으로 줄여 정보 우위를 만들 수 있습니다.

참고자료

※ 별 개수, 버전 등 수치는 2026-06-07 GitHub API 조회 기준입니다.