用途：为智能体提供最近 30 天的多源研究简报，覆盖 Reddit、X、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket、GitHub 与联网搜索，合并为单一排序简报。适用于趋势扫描、竞品对比、人物或公司画像、发布反响、预测市场角度等场景；不适用于无需近期证据的常青问题，或只需单一官方来源、不需要社交与社区信号的情况。
主要能力：AISA 驱动的 planner（结构化 JSON 查询计划）、reranker（相关性排序）、fun-scorer（梗与趣味信号），以及 X、YouTube、TikTok、Instagram、Polymarket 和 Tavily 联网搜索的托管检索；Reddit 与 Hacker News 走公开路径无需额外凭证；设置 GH_TOKEN 或 GITHUB_TOKEN 后可选启用 GitHub 官方 API。具备 fail-soft：某来源出错或超时，简报仍用其余来源渲染并标注缺口。输出默认 markdown，也可 JSON，含 query_plan、ranked_candidates、clusters、items_by_source、provider_runtime、errors_by_source。
使用方式：需 Python 3.12+、POSIX shell 与 AISA_API_KEY（在 aisa.one 获取）。先导出密钥，再运行首次交互式 setup 选择 planner/rerank/fun-scorer 模型，然后执行研究命令。常用参数：--quick 低延迟、--deep 高召回、--emit=json 机器可读、--search=reddit,x,grounding 限定来源、--diagnose 检查可用性。每次运行做三次 LLM 调用，可通过 ~/.config/last30days/.env 分别固定模型，或用 AISA_MODEL 统一设置。
限制：依赖 AISA_API_KEY 与外部来源可用性；GitHub 来源需可选令牌；具体收费、价格与效果资料暂未提供。