Github Trends®
1749 findingsmedian surprise 0.00128window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: gharchive
FINDING #872 · UNIT ID 1140843380
mvanhorn/last30days-skill
AI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary
[ PYTHON ]ЗАРАБОТОК B · 65/100[ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.000536
ENGAGEMENT1.25
FRESHNESS1.43
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
0% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
6.60
ACCEL
+0.36
RETENTION
11.1%
PEAK 2026-09-06 · FORK-RETENTION 47.4% · 198 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
12,266
FOLLOWERS
5,208
OWNER ★
70,582

Engagement Signals

FORKS
5,423
ISSUE AUTH
3
PR AUTH
13
UNIQUE STARGAZERS 197 / 198 (DIVERSITY 0.99)

Потенциал заработка

B65/100
СПРОС84
Спрос есть: это research, search, competitive intelligence, social listening и decision support; рынок явно платёжеспособный.
ЗАХВАТ54
Ров средний: сама идея deep-research быстро коммодитизируется большими AI-платформами и OSS-клонами.
ДОСТУП88
Юридически и технически вход открыт: MIT, PyPI, релизы и контрибьюторы; но зависимость от внешних платформ и auth остаётся.
«Заработать можно, но топит capture: deep-research быстро превращается в commodity.»

Рыночный анализ · Обзор

/last30days — AI-скилл для агентного ресёрча по свежим сигналам из соцсетей, видео, рынков и веба.
AI search / agentic research / social listening / intelligence toolingЗРЕЛОСТЬ · ЗРЕЛЫЙ
ЯЗЫК
Python
ЛИЦЕНЗИЯ
MIT
РЕЕСТР
pypi
РЕЛИЗ
v3.23.0
КОНТРИБЬЮТОРЫ
100
УСТАНОВКА: pip install last30days-skill
Что делает

Он параллельно собирает сигналы из Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket и веба, затем сводит их в grounded-brief. Идея — заменить ручное перелистывание источников одной синтезированной сводкой. Скилл подходит для поиска инсайтов по людям, компаниям, темам и трендам.

Какую боль решает

Снимает боль разрозненного ресёрча: вместо редакторского SEO и ручного мониторинга даёт актуальную картину того, что реально обсуждают, лайкают и на что ставят деньги.

Сценарии использования
  • подготовка к встрече с человеком или компанией
  • конкурентная разведка и market intelligence
  • поиск темы до того, как она выстрелит
  • due diligence по публичной персоне, бренду или продукту
  • быстрая проверка общественного мнения перед запуском фичи, кампании или поездки
Целевой пользователь

founders, PM/PMM, analysts, sales, recruiters, VC, журналисты, research- и content-команды, power users AI-агентов

Open-source аналоги

ItzCrazyKns/VaneСИЛЬНЕЕ36,600
AI answering/search engine с упором на privacy-first и self-hosted-архитектуру; меньше про соцсигналы и cross-source synthesis.
dzhng/deep-researchСМЕЖНЫЙ19,600
Чистая reference-реализация iterative deep research по вебу, без широкой social-source оркестрации.
langchain-ai/local-deep-researcherСМЕЖНЫЙ9,300
Локальный private deep-research через Ollama/LMStudio, с упором на приватность.
jina-ai/node-DeepResearchНИШЕВЫЙ5,200
Answer-first deep search с кратким reasoning, а не длинным отчётом и social-signal layer.
Self-hosted deep research с UI и background tasks, но заметно слабее по масштабу и упаковке.
Позиционирование

Лидер в своей поднише multi-source social/web research skill; по широте источников, звёздной массе и продуктовой упаковке выглядит как один из топов.

Коммерческие аналоги

OpenAI ChatGPTB2B / B2CПОДПИСКА
AI assistant с web search, deep research и агентными функциями.
Очень крупный consumer+B2B продукт; публично сообщалось об annualized revenue выше $20B в 2025.
ChatGPT Go$8/mo
Plus$20/mo
Pro$200/mo
Team$25/user/mo billed annually
Team$30/user/mo monthly
PerplexityB2B / B2CПОДПИСКА
AI search и research engine с citations, Research и Enterprise.
Крупный AI-search игрок; в research-работе упоминаются millions of production requests.
Pro$20/mo
Pro$200/year
Enterprisecustom
Anthropic ClaudeB2B / B2CПОДПИСКА
AI assistant для research, writing, coding и grounded задач.
Очень крупный AI-ассистент; публично сообщалось о раунде на $30B при оценке $380B и высоком run-rate у Claude Code.
Pro$20/mo
Max 5x$100/mo
Max 20x$200/mo
Google AI ProB2CПОДПИСКА
Потребительский bundle с Gemini, Deep Research, AI Mode for Search и storage.
Массовый consumer bundle от Google; публичный scale именно этого плана не раскрыт.
AI Pro$19.99/mo
Microsoft 365 CopilotB2BПОДПИСКА
Enterprise/work assistant, grounded в данных Microsoft 365 и web.
Enterprise-ориентированный продукт для бизнеса до 300 users в указанных планах.
Business Standard with Copilot$23.50/user/mo billed yearly
Business Premium with Copilot$32.00/user/mo billed yearly
Microsoft 365 Copilot Businessfrom $18–21/user/mo billed yearly
You.com Pro / TeamB2B / B2CПОДПИСКА
AI search, research и custom agents.
Заметный AI-search продукт; публичные выручка и user count в источнике не раскрыты.
Pro$15/mo billed annually
Team$25/mo billed annually
Enterprisecustom
Kagi AssistantB2B / B2CПОДПИСКА
Private search + assistant + custom assistants.
Небольшой, но заметный premium-поисковик; сообщалось о 50,000 members в июне 2025.
Assistantincluded in Kagi Ultimate $25/mo
Текущая монетизация проекта

По публичным материалам репозитория явного paid SaaS, платной поддержки или официальной подписки не видно. Сейчас это выглядит как OSS-first проект с сильной дистрибуцией и marketplace-hooks, а не как уже монетизируемый продукт.

Коммерческий потенциал

ПОТЕНЦИАЛ · СРЕДНИЙ

На библиотеке заработать трудно, а продукт поверх неё — вполне реалистичен.

Спрос и рынок

Спрос сильный: рынок AI search, social listening и аналитики растёт, а пользователи готовы платить за быстрый grounded-reserach без ручного переключения между источниками.

Ров / защищённость

Слабый, но возможен через лучшие connectors, scoring/ranking, curated data packs, повторяемые brief-шаблоны и enterprise trust layer.

Модели монетизации
  • managed hosting (SaaS-обёртка)
  • team/enterprise research workspace
  • pay-per-report / credits
  • white-label API для research-briefs
  • vertical packs для VC, sales intelligence, recruiting intel и brand monitoring
  • enterprise custom connectors и managed auth
Что нужно, чтобы сделать продукт
  • multi-tenant auth и org management
  • billing, metering и quotas
  • audit logs и compliance
  • устойчивые source connectors и fallbacks
  • admin dashboard
  • SLA и support layer
  • готовые vertical workflows
  • data retention controls
⚖ ЛИЦЕНЗИЯ · МОЖНО ЛИ КОММЕРЦИАЛИЗИРОВАТЬ
MIT — коммерциализация разрешена, включая SaaS, закрытые деривативы и интеграции без GPL/AGPL-ограничений.
Риски и подводные камни
НИЗКИЙЛИЦЕНЗИЯ
MIT разрешает коммерческое использование, но сама лицензия не создаёт рова.
ВЫСОКИЙКОНКУРЕНЦИЯ
Big AI и search vendors могут быстро встроить похожие функции.
ВЫСОКИЙКОММОДИТИЗАЦИЯ
Deep-research как класс продукта быстро становится товаром.
СРЕДНИЙПРОЧЕЕ
Стоимость внешних API и платформенные ограничения могут сжимать маржу.
СРЕДНИЙЮР. СЕРАЯ ЗОНА
Скрапинг, TOS и privacy-комплаенс по соцданным создают операционные риски.
СРЕДНИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
Сложные коннекторы и auth-обвязка повышают bus factor.

Достоверность разбора

УВЕРЕННОСТЬ · СРЕДНЯЯgpt-5.5 · 2026-09-04 · ОКНО 90D
Оговорки / что не проверено
  • Часть коммерческих цифр и pricing-блоков взята из отдельных публичных источников и не перепроверялась минимум двумя независимыми источниками.
  • Оценки масштаба конкурентов местами являются ориентировочными и зависят от формулировок в исходных материалах.
  • Для last30days не подтверждались отдельные платные офферы или SaaS-монетизация; вывод об OSS-first сделан по публичным материалам репозитория.
  • Оценка рова и монетизации — аналитическая интерпретация, а не факт из репозитория.
  • Некоторые источники по рынку описывают более широкий класс продуктов, чем именно этот проект, поэтому сопоставление носит категорийный характер.
ИСТОЧНИКИ (18)

Why This Is A Finding

mvanhorn/last30days-skill собрал 198 звёзд за окно, тогда как у автора всего 5,208 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 12,266. Это даёт surprise-индекс 0.000536 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 47.4% и 16 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 1749 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 50%
VELOCITY6.602.70+3.90ABOVE 81%
RETENTION11.1%18.2%-7.1 PPABOVE 29%
FORKS5,423716+4,707ABOVE 83%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 37%