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last30days-skill 实战：把 30 天社交数据画成一眼看懂的热度图

【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

明天要跟客户聊一个新话题，得当场讲清楚它的近况。把话题丢给 last30days-skill，它会去 Reddit、X、YouTube、Hacker News 把过去 30 天的讨论捞回来、打分排序，最后落成一份 JSON。文件里堆着一排数字不好读，画成图才有门道，这篇就带你把它变成一张热度图。

先看效果：一张社交媒体话题热度图表

成品长这样：环形进度给出整体热度水位，统计卡片罗列各平台的互动量，下面再排开几条最热条目的卡片。扫上三秒，谁火、谁在涨，心里就有数了。这正是数据可视化的意义：把数字变成眼睛能直接判断的形状。😊

一条命令导出 30 天社交媒体数据

效果在前，流程倒着说。数据只来自一条命令，先把代码拉到本地，画图再多装一个 matplotlib 库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/last30days-skill cd last30days-skill pip install matplotlib

引擎本身的依赖按仓库里的 README 装好；首次运行会弹出 setup 向导解锁数据源，跟着走完再执行下面这条，把引号里的话题换成你想查的：

python3 skills/last30days/scripts/last30days.py "AI coding agents" --emit=json --output results.json

--emit=json是为了让输出直接进 Python，省掉手动解析。入口在 skills/last30days/scripts/last30days.py（跑一次即完成多平台采集与打分），每条结果入库前先过 skills/last30days/scripts/lib/dedupe.py（去掉近义重复条目），完整字段说明可翻 docs/reference/json-export.md。另外留意顶层的source_status，它标记每个来源本次是否采集正常：画图前若某平台数量全为零，先确认它是不是被限流了，别直接断言"没人讨论"。

十几行 Python 把 JSON 变成热度图

下面这段存成 chart.py 直接跑，它取互动量最高的十条结果，画一张横向柱状图：

import json import matplotlib.pyplot as plt with open("results.json", encoding="utf-8") as f: data = json.load(f) items = data["results"][:10] labels = [i["title"][:20] for i in items][::-1] scores = [ i.get("engagement", {}).get("score", i.get("engagement", {}).get("likes", 0)) for i in items ][::-1] plt.figure(figsize=(9, 5)) plt.barh(labels, scores) plt.title("社交媒体话题热度 TOP 10") plt.xlabel("互动量") plt.tight_layout() plt.show()

条形越长，说明这条讨论在 30 天里拿到的互动越多。数值取自 JSON 的engagement对象，Reddit 记在score字段、X 记在likes，代码里各取其一，两种来源都跑得通。想存成图片文件，把show()换成savefig()即可，往周报里拖的时候就不用截图了。

30 天数据趋势图的三种改法：走势线、平台对比、热度高亮

第一张图已经回本，下面三种改法都只动几行。

走势线：把横轴换成按published_at排好的日期，纵轴放当日互动总量，折一折就能看到 30 天里热度在哪些天抬升、哪些天回落，不用翻帖子。

平台对比：按source字段分组，把 reddit、x 各自的互动量分别加总，画成两组柱状，哪个平台讨论更热烈不再靠猜。

热度高亮：给barh传一个color参数，把互动量超过阈值的条形换成醒目色，视线会自然落在最值得点开原文的几条上。

数据可视化不止于图表。查人物话题时，时间维度的数据也能做成上面这种四格对比，同一份 JSON 长成什么样子，取决于你想讲的故事。想嵌进周报或再喂回 AI 生成摘要，换个输出格式就行，数据已经在手里了。🚀

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