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聚合多平台近30天信号，按互动数据评分去重并生成可引用研究简报。
听说有个AI搜索技能直接冲上GitHub Trending榜首，狂揽40000Star，这数据是不是有点离谱？ 它到底凭什么这么火？给你拆解一下： 1️⃣ 把Reddit、X、YouTube、HN最近30天的热点全抓回来，按真实互动数据加权排序，不是随便排排 2️⃣ 搜索前先理解你到底想查什么，把人名、公司名自动解析成对应账号和社区，再决定往哪儿挖 3️⃣ 同一话题多个平台都在聊？自动合并成一条聚合信息，不会硬塞给你三份重复内容 4️⃣ 最终输出HTML格式简报，直接丢进Notion或邮件就能用 竞品动态追踪、行业话题研究、日常找选题，这工具是真能省下大把时间。 https://t.co/spUNdOJdes https://t.co/6DKbMwVKci
是什么 它不是单一搜索站，而是供 Codex、Claude Code、Cursor 等 Agent 宿主安装的研究 Skill。上游覆盖 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket、GitHub 等来源；Jesseovo 的中文 fork 本土化到 8 个平台，生成有据可查的研究报告。
核心设计
流程是“查询理解→实体抽取→并行采集→标准化→评分→去重→渲染”。中文版本按平台、schema、score、normalize、dedupe、relevance、render、cache 拆分；采集按 API→Playwright→公开接口→Bing 搜索降级，支持 JSON、Markdown 和离线 HTML。Swiss/IKB 视觉语言主要提升报告阅读、归档与打印体验。
关键洞察 它把搜索从“编辑推荐”变成“参与信号驱动的证据汇总”：按点赞、赞同、观看或赔率排序，解析实体和账号，把跨平台同题合并，并由 Agent 生成简报。诊断、历史回溯、XSS 加固、payload 漂移检查和 214 项测试，体现了可维护性意识。
边界与风险 API、登录态、验证码和平台改版会影响覆盖；抖音/头条搜索兜底没有真实互动数据和精确日期，爬虫也需遵守平台条款与当地法律。按所给元数据，上游 60076 Star、中文 fork 1668，原推文“40000 Star”可能是过时或传播口径，不能直接当作当前事实。