mvanhorn의 리서치 스킬: 주제를 입력하면 에이전트가 스킬에 포함된 Python 엔진을 실행하여 Reddit, X, YouTube, TikTok, Hacker News, Polymarket, GitHub 및 웹에서 최근 30일간의 게시물과 상호작용 데이터를 병렬로 수집합니다. 좋아요, 투표 등 상호작용 점수를 기준으로 평가하여 인라인 인용이 포함된 브리핑을 작성하며, 이를 로컬 Markdown 또는 HTML로 저장할 수 있습니다.
보안 감사: 미감사
- 아직 스캔되지 않음
이유
- 저자는 Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub의 경우 키 없이도 사용 가능하며, X, YouTube, TikTok 등은 최초 설정 마법사에서 구성한다고 설명합니다
- 프로세스가 엄격하게 관리됩니다: 엔진 실행이 필수이며, 웹 검색만으로 대체하는 것은 허용되지 않습니다. 비교, 경쟁사, 채용 신호, 트렌드 발견 각각에 별도의 참조 프로세스가 있습니다. 수집된 웹 페이지와 게시물은 모두 증거로 취급되며 지시로 간주되지 않습니다
- SKILL.md에는 각 소스가 쿼리를 어디로 보내는지(ScrapeCreators, X API, xAI, Algolia, Polymarket 등), 어떤 상황에서 할당량이 소모되는지 명시되어 있으며, 동의 없이 브라우저 쿠키를 읽지 않는다고 명시되어 있습니다
- MIT 라이선스이며, 저자는 추적 및 통계가 없고 연구 결과가 로컬에 남는다고 주장합니다. skills.sh의 24시간 설치 횟수 780는 단지 관심도를 나타냅니다
사용법
- 설치 명령어는 감사 통과 후 표시됩니다. 슬래시 명령어로 실행하며, 예를 들어 /last30days 뒤에 주제를 입력합니다. README에는 Claude Code 플러그인 방식인 /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill도 안내되어 있습니다
- Python 3 및 Node가 필요합니다. ScrapeCreators, OpenAI, xAI, X, OpenRouter, Perplexity, Brave, Apify 등의 키는 선택 사항이며, 주요 키는 ScrapeCreators입니다(먼저 무료 할당량을 제공한 후 종량제 과금)
리스크
- 이번 호에서는 감사되지 않았으므로 고정 C등급이며 설치 명령어를 표시하지 않습니다. SKILL.md는 에이전트가 자체 Python 스크립트를 실행하고 여러 서드파티 API를 호출하도록 하며, 동의 후 브라우저의 X 로그인 쿠키(또는 수동으로 입력한 AUTH_TOKEN / CT0)를 읽습니다. ScrapeCreators가 설정되지 않은 경우 APIFY_API_TOKEN을 ScrapeCreators로 전송합니다. 이러한 동작은 '크로스 플랫폼 논의 수집'이라는 용도와 일치하지만 스크립트 자체는 스캔되지 않았습니다. skills.sh에서 Gen Agent Trust Hub 감사는 Fail, Socket은 Warn, Snyk은 Pass로 나타났습니다
- 브라우저 로그인 상태로 X를 수집하는 것은 플랫폼 약관 위반 및 계정 정지 위험이 있을 수 있습니다. README 예시에는 회의 전 특정 인물의 최근 30일간의 트윗과 팟캐스트를 읽는 내용이 포함되어 있으며, 특정 개인을 조사할 때 프라이버시에 주의해야 합니다
- SKILL.md는 Python 3.12 이상을 요구합니다. 브리핑은 기본적으로 ~/Documents/Last30Days에 저장됩니다. SKILL.md는 약 3만 바이트이며 상황에 따라 수십 개의 참조 파일을 추가로 읽으므로 프로세스가 길고 호출이 많아 시간과 할당량 소모가 큽니다