last30days: la skill que revienta GitHub esta semana (para qué sí me fío y para qué no)

Esta semana last30days lleva ~40.000 estrellas en GitHub (+12k en 7 días) y es lo número 1 en trending. La he probado lo bastante para tener una opinión clara, así que aquí va lo útil: qué es, cómo se instala en 30 segundos, para qué sí me fío y para qué no.

La skill es de Matt Van Horn (@mvanhorn, repo: github.com/mvanhorn/last30days-skill). Es un proyecto independiente, no de Anthropic — que conste, porque con esta ola de adopción mucha gente lo da por oficial.

Qué hace

Lo que tu modelo sabe se quedó congelado hace meses. last30days ataca justo ese muro: busca a la vez en Reddit, X, YouTube, Hacker News (y más), ordena los resultados por engagement real (upvotes, likes, vistas) y te monta un resumen de los últimos 30 días con sus fuentes citadas. No es “una búsqueda mejor”: es una decena de plataformas cerradas, conectadas por un agente que las cruza.

1. Instalación en 30s

En Claude Code (recomendado, se autoactualiza vía marketplace):

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

En Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI y otros hosts de skills:

npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

Cero configuración para empezar: Reddit, Hacker News y GitHub funcionan ya. Para desbloquear X, YouTube, TikTok, etc. lanza el asistente de setup la primera vez (otros 30s). Luego se usa así:

/last30days nano banana pro prompting

Verifica siempre el comando exacto contra el README del repo — la skill cambia rápido y el autor mueve cosas entre versiones.

2. Cuándo SÍ me fío

Para una cosa concreta: romper el corte de conocimiento del modelo con fuentes reales y citadas, en 30 segundos de instalación. Tres casos donde me ha valido:

Releases recientes. “¿Qué ha cambiado en X esta semana?” El modelo va ciego porque su conocimiento es viejo; esto te trae lo que se ha dicho de verdad, con enlaces.
Debates vivos en X y Reddit. Cuando un tema está calentito y la opinión cambia día a día, te da el pulso real de la comunidad en vez de una versión congelada de hace meses.
Comparativas que envejecen rápido. Herramientas, modelos, librerías que se mueven cada semana. Te trae números y citas frescas en vez de un blog de 2024.

Para eso: sí. Te trae fuentes de verdad y citadas, no se lo inventa, y montarla son 30 segundos.

3. Cuándo NO me fío del todo

Aquí está el criterio, y es lo importante: ordena por engagement, no por verdad.

Lo que más se comparte no es lo más correcto: muchas veces es solo lo más ruidoso.
Un hilo con 1.500 upvotes pesa más en el ranking que un dato bueno que nadie votó.
El resumen está bien como punto de partida, no como veredicto final.

Traducción práctica: el brief me lo leo como un mapa de “qué se está diciendo”, no como “qué es cierto”. Las fuentes me las leo yo. No te tragues lo viral como si fuera la verdad.

4. Checklist de lectura crítica del brief

Cuando te genere el resumen, antes de dar nada por bueno:

Abre las fuentes. No te quedes en la frase del resumen — entra al hilo o al vídeo y mira el contexto.
Mira las fechas. “Últimos 30 días” no garantiza que la cita clave no sea de hace meses recompartida.
Separa señal de ruido viral. Pregúntate si algo está alto por ser cierto o por ser polémico.
Cruza al menos dos plataformas. Si solo lo dice un sitio, trátalo como rumor, no como hecho.
Marca lo que es opinión vs. dato. Upvotes miden atención, no exactitud.

Regla de oro

Te subes a la ola con criterio, no por el número de estrellas. last30days te trae lo que la gente está diciendo esta semana; decidir qué de eso es verdad sigue siendo tu trabajo.

Sígueme para más trucos con Claude Code e IA → @pabloinpublic

Waitlist de la comunidad → pabloinpublic.com