last30days: Ngày tôi ngừng viết những câu prompt thiu
Hồi trước tôi hay nghĩ do mình viết prompt dở. Mỗi lần nhờ một con AI viết code cho một framework mới, nó luôn tự tin xổ ra một đống code của phiên bản đã bị ngưng hỗ trợ từ 14 tháng trước. Tôi lại thở dài, lóc cóc copy cái migration guide dán vào chat, cảm giác như đang đi làm bảo mẫu cho một đứa thực tập sinh thiên tài nhưng bị mất trí nhớ.
Lỗi không phải ở AI. Lỗi ở cái ngày cắt dữ liệu huấn luyện (training cutoff). Chúng ta đang yêu cầu một bộ não siêu việt bình luận về tin tức hôm nay bằng tờ báo của ngày hôm qua.
Rồi tôi vô tình thấy last30days-skill. Cái lời hứa của nó thô lỗ đến mức buồn cười: sẽ ra sao nếu con agent của bạn chịu khó lên Twitter và Reddit hóng hớt trước khi mở miệng?
Cỗ máy trợ thính thời gian
Hãy tưởng tượng last30days giống như một cái máy trợ thính thời gian cho con LLM của bạn. Thay vì trả lời dựa trên một bản chụp đông lạnh của internet, nó chặn ngang câu hỏi của bạn, lùng sục qua 8 nguồn khác nhau (như X, Reddit, bản ghi YouTube, và Hacker News), tổng hợp cái “vibe” của tháng vừa rồi, và sau đó mới đưa ra câu trả lời.
Nó không chỉ tìm kiếm theo từ khóa. Nó đọc được không khí.
# Cách bạn dùng nó trong Claude Code hoặc Open Claw
/last30days "Mô hình o3 mới của OpenAI" --days=7Bảo con agent đi đọc bình luận của con người trên Reddit và X trong tuần qua trước khi giúp bạn.
Tại sao nó thực sự hiệu quả
Đa phần mấy hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) ngoài kia chán phèo. Bọn nó toàn đi tìm trên Wikipedia hay mấy cái trang tài liệu nội bộ khô khan. last30days thì mò vào tận nơi lập trình viên đang chửi bới.
Đây là những gì xảy ra bên dưới khi bạn gõ lệnh:
| Bước | Chuyện gì xảy ra | Tại sao lại quan trọng |
|---|---|---|
| 1. Đánh hơi nguồn | Agent lên mạng tìm handle X chính thức và các subreddit liên quan. | Nó tìm được tận gốc, chứ không phải mấy bài rác. |
| 2. Cào dữ liệu sâu | Quét X không qua bộ lọc, cào API Reddit, tải transcript của YouTube. | Lấy được ngữ cảnh thay vì 280 ký tự cộc lốc. |
| 3. Làm giàu dữ liệu | Lấy lượt upvote và tương tác thật. | Đưa lên đầu những thứ người ta thực sự quan tâm, không phải rác SEO. |
| 4. Tổng hợp | Nhồi tất cả ngược lại vào prompt của bạn. | Nhận lại một câu trả lời bám sát thực tế. |
Tôi thấy người ta xài cái này cực nhiều với Open Claw, một môi trường agent chạy ngầm. Bạn chỉ việc thêm "Tên Đối Thủ" vào danh sách theo dõi, hẹn giờ cron job, và mỗi sáng thứ Hai, con bot sẽ ném cho bạn một bản tóm tắt xem thiên hạ đang chê bai gì về đối thủ đó. Nó lưu luôn vào một cái database SQLite trên máy. Cứ như có một thằng phân tích viên hạng bét nhưng làm việc không công và không bao giờ ngủ.
Đánh đổi thực lòng
Cuộc vui nào cũng có cái giá của nó. Bạn đang đấu nối trực tiếp con agent của mình vào vòi rồng của mạng xã hội.
Thứ nhất, câu lệnh tìm kiếm của bạn sẽ bay ra khỏi máy. Nếu bạn đang nghiên cứu một dự án tuyệt mật chưa công bố của công ty, việc xài một công cụ đem dữ liệu đi chọc ngoáy các API bên thứ ba (như Brave Search, OpenRouter, hay X) là cách nhanh nhất để làm rò rỉ nó.
Thứ hai, ba cái việc cài đặt này hơi nhõng nhẽo. Để có được kết quả Mạng X ngon nghẻ mà không bị vướng limit API, bạn phải tự cung cấp token đăng nhập (cookie AUTH_TOKEN và CT0). Nó sử dụng một thủ thuật xài lậu bộ GraphQL client của X, nghe thì khôn ngoan đấy, nhưng lỡ sáng mai X đổi cái API không báo trước thì chức năng này sẽ tịt ngòi cho đến khi có bản vá mới.
Tóm lại
last30days-skill không làm LLM thông minh hơn. Nó chỉ mở cho AI một cái cửa sổ để nhìn ra ngoài. Khoảng cách giữa việc “con AI lại ngáo đá rồi” và “con AI biết thừa cái gì vừa lên top Hacker News sáng nay” chỉ vỏn vẹn trong một câu lệnh.
Nếu bạn đã từng chán ngấy cái cảnh đi copy chắp vá release note dán vào Claude chỉ để xin một đoạn code chạy được, bạn sẽ tự hiểu tại sao cái repo này lại có hẳn một vạn sao. Nó kéo trí tuệ nhân tạo chạm đất.
mvanhorn/last30days-skill · MIT · 10.7k