Claude Code 技能 last30days-skill 数据可视化完整教程：把社交媒体数据画成 30 天话题趋势图

Claude Code 技能 last30days-skill 数据可视化完整教程：把社交媒体数据画成 30 天话题趋势图

【免费下载链接】last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summary项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill

这是 last30days-skill 数据可视化的完整实操：这个 Claude Code 技能抓取 Reddit、X 等平台过去 30 天的社会讨论，读完你能画成趋势图。满屏 JSON 让你无从下手？三步画出你的第一张 30 天话题趋势图。

跑通环境

1. git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill
2. cd last30days-skill
3. python3 skills/last30days/scripts/last30days.py setup（自动配置向导，Reddit、Hacker News 无需密钥）

跑完这条命令，免费数据源已就绪，Python 版本要求 3.12+。

拿到一份可用的数据

数据统一由 skills/last30days/scripts/last30days.py 产出：给它一个话题，它并行搜索 Reddit、X 等来源，再按真实互动量评分排序。

执行python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json --output results.json，生成的results.json里每条证据都带source、published_at、engagement、url等字段，可直接读取。

数据流向：

• 输入："AI coding agents"话题字符串 +--search reddit,x指定来源
• 处理：→ skills/last30days/scripts/lib/dedupe.py 去重 → skills/last30days/scripts/lib/normalize.py 标准化
• 输出：→results.json，results数组每条 = 一个可绘图数据点

把数据画出来

这一步用 Python matplotlib 社交数据绘图，前置依赖：pip install matplotlib。

import json from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt data = json.load(open("results.json")) dates = Counter(r["published_at"][:10] for r in data["results"] if r.get("published_at")) day, n = list(zip(*sorted(dates.items()))) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(day, n, width=0.6) plt.xticks(rotation=45, ha="right") plt.title("30 天话题讨论量趋势") plt.xlabel("日期") plt.ylabel("条目数") plt.tight_layout() plt.show()

运行后你会看到一张横向柱状图：横轴是日期，纵轴是当天条目数，话题在哪几天最热一目了然。

看懂你的第一张图

• 看趋势：柱形整体走高，说明话题正在升温
• 看峰值：最高的柱对应讨论爆点，通常背后有个大事件
• 看平台差异：按source分组再统计，Reddit 与 X 的起量节奏经常不同

换一种画法

• 换折线图看走势
• 换配色突出重点
• 给峰值加标注

遇到卡点先查这里

仓库是只读的，别改代码，先看测试用例：tests/test_reddit_relevance_ranking.py 和 tests/test_hackernews.py，输入格式、字段长什么样都写在用例里，对照排查即可。

你的第一张 30 天话题趋势图已经在手。接着试试--discover模式，让引擎替你找出正在升温的话题 🚀

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