last30days skill可以用来找选题，既能围绕已知主题整理讨论，也有用于寻找值得研究话题的发现模式。它适合发现反复出现的问题、近期变化和不同观点，再把线索收窄成内容方向。候选选题仍要通过证据核查，不能将互动热度直接当成真实趋势或流量保证。

先给领域，再寻找值得深挖的方向

还没有确定题目时，可以输入“/last30days what's trending in AI agents?”，再补充目标读者和内容形式。已经有对象时，直接研究该对象的具体问题。

选题可以来自新工具变化、用户抱怨、实践分歧或公司公开招聘信号。把“最近出现什么变化”作为起点，而不是只要求生成一串吸引眼球的标题。

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把候选话题整理成可核查的提纲

发现模式会整理候选主题，再结合补充材料判断是否值得研究。让助手为选中的方向列出核心问题、支持证据、反对观点和需要补查的内容。

候选名称只是研究入口，不代表已经证实趋势。确认对象、日期和原始出处后，再转成适合读者的标题与提纲。

证据不足时保留空结果

优先选择有独立来源支持、与目标读者相关的方向。单一来源的高热度也应检查它究竟是新闻、提问、个人经历还是重复传播。

如果没有话题通过质量门槛，出现Nothing solid属于有效结果。可缩窄领域或继续观察，不要为凑数量把弱线索包装成热门趋势。