Gemini

Google AI Studio’s Interactions API

2026 年 6 月 26 日

Gemini Interactions API 是實驗性 API，可讓開發人員使用 Gemini 模型建構生成式 AI 應用程式。Gemini 是 Google 最強大的模型，打從設計之初就具有多模態的特質。可歸納內容，完美解讀、操作及結合語言、圖片、音訊、影片和程式碼等不同類型的資訊。您可以使用 Gemini API 處理各種用途，例如：跨文字和圖片進行推論、生成內容、對話式代理程式、摘要和分類系統等。

這是一個供開發者使用的 API，屬於 Google AI Studio 的 Interactions API。它的主要用途，是用一個統一介面去操作 Gemini models 與 agents，方便把模型回應、工具呼叫和代理人流程放在同一套工作流內處理。

和一般逐步拼接多個端點的做法相比，較值得留意的是它主打「統一」：同時面向模型和 agents，減少來回切換不同介面的負擔。這對要做多步驟互動、工具協調、或需要把 AI 行為包成穩定流程的團隊會更實用。

統一處理 Gemini models 與 agents
適合原型、整合與工作流測試
方便把模型回應與工具呼叫串接
較適合開發者與 agent 應用場景

項目主頁： blog.google

Categories: Google, Gemini, OpenAI, Agentic, API, 軟件, 工具, AI productions, 模型, 編程

PhoneBuddy：訓練手機代理的雙路徑做法

2026 年 6 月 25 日

PhoneBuddy 是一個開放式 phone-use agent 訓練研究項目，也是面向手機操作代理的模型訓練配方。它主要解決的問題，是讓代理不只會看畫面點擊與輸入，還能同時從真實手機執行回饋與可重設、可驗證的模擬環境中持續改進。

現有 mobile agents 常被當成 GUI controller 來訓練或評測：看螢幕、點擊、輸入、滑動，再重複下一步。PhoneBuddy 指出，單靠真實 App reinforcement learning（RL）雖然更貼近真機，但成本高、難重設、驗證麻煩；只靠 PhoneWorld 風格的 mock-app RL 又較易擴展，卻未必完全反映真實手機情境，所以它採用 real-app RL 加 mock-app RL 的混合路線。

這個取向的重點，不是單純把資料加多，而是把兩種訊號分工：真實執行提供 realism，模擬環境提供 resettable 與 verifier-backed tasks。根據公開頁面，PhoneBuddy-4B 在 Real+Mock RL 後，AndroidWorld 成功率達 83.2%，比只做 real-app RL 平均高 5.0；不過 cross-app 任務只有 18.0，反映跨 App 長流程仍是明顯短板。

現階段較適合把它理解成研究原型加公開模型，而不是完整可即裝即用產品。公開資訊顯示已有 Hugging Face 模型，包括 PhoneBuddy-4B、PhoneBuddy-4B-RealApp 與 PhoneBuddy-0.8B；但 code release、evaluation documentation 仍在補，dataset 亦未公開，所以目前較合理的測試方式，是先比較不同 checkpoint 的能力定位，再配合 PhoneWorld、PhoneHarness、PhonePrivacy、PhoneSafety 這條研究線一併理解。

核心差異：把 real-app RL 的真實性，與 mock-app RL 的可驗證擴展性結合
已公開模型：PhoneBuddy-4B、PhoneBuddy-4B-RealApp、PhoneBuddy-0.8B
公開成績：AndroidWorld 83.2%，平均比 real-app RL only 高 5.0
主要限制：cross-app 表現偏低，資料集未公開，程式與評測文件仍未齊備
較適合人群：研究 Computer-use agents（CUAs）／手機代理、做 agent training、benchmark 或安全與私隱分析的團隊

想了解「手機代理怎樣訓練得更像真機、又不至於每次都要真人手動重置環境」，PhoneBuddy 的判斷相當清晰：真實世界負責可信度，模擬世界負責規模。它未必已經提供完整部署流程，但作為 open phone-use agents 的訓練方向，取捨、限制和下一步研究空間都表達得很明確。

GitHub： https://github.com/PhoneBuddyAI/phonebuddy

項目主頁： https://phonebuddyai.github.io/

項目： https://huggingface.co/PhoneBuddyAI/PhoneBuddy-4B

Categories: 開源, Qwen, 香港, 香港中文大學, 騰訊, Gemini, OpenAI, Agentic, 安全, 模型, 模型訓練, 中國, Dataset 數據集

DataClaw0 想把雜亂多模態資料變成可訓練資產

2026 年 6 月 25 日

這是一個面向多模態資料整理的研究原型兼框架，核心是用 Agentic Data Tailoring 把原始串流資料重組成有結構、可驗證、可直接用於訓練的 supervision。它要解決的不是「再做一次標註」，而是長影片、GUI traces、embodied trajectories 與 editing sequences 太雜亂、資訊密度不均，令人和模型都難以有效吸收。

現有做法多數依賴 passive annotation paradigms，用 heuristic rules 或 general VLMs 被動加標籤；作者認為這類方式成本高、內容單調，亦抓不到原始資料入面的 procedural logic。DataClaw0 改用「Bottom-up Factual Anchors → Top-down Semantic Synthesis」兩段式流程，先抽取較確定的 factual anchors，再按意圖生成結構化語意，重點在於它不是只描述內容，而是按 downstream objective 重寫資料。

模型層面，項目提出 DataClaw-9B，並以 Supervised Fine-Tuning（SFT）加 rule-driven Group Relative Policy Optimization（GRPO）做對齊；部署上分成 unified Omni model 的 DataClaw-O，以及分領域 Experts 的 DataClaw-E。這種取向的取捨很明顯：Omni 較方便統一處理多域資料，Experts 則較可能在特定場景保留更細緻的領域表達。

現階段先看論文與案例再判斷是否值得追蹤，因為 code、model weights、dataset 和 DataClaw-val benchmark 仍未正式釋出。已公開資訊顯示，它的評測不只看生成是否通順，還會檢查 JSON validity，以及 schema-aware 的 Field、Semantic、Sequence 指標，並再用 video generation、real-world VQA、GUI navigation 的下游 post-training 效果驗證資料整理是否真的有用。

項目類型：研究原型／資料整理框架，重點是把原始多模態串流轉成意圖對齊的訓練資料
主要差異：不是被動標註，而是主動 refinement，並保留 schema-conformant、verifiable 輸出
相關模型：DataClaw-9B、DataClaw-O、DataClaw-E，訓練結合 SFT 與 rule-driven GRPO
適合情境：做多模態 post-training、GUI agents、VQA、影片或 embodied 資料整理的團隊

如果你關心的是建立資料引擎，而不只是找一個模型做推理，DataClaw0 比一般 VLM 標註流程更有方向性。限制也很直接：目前公開內容以論文與項目頁案例為主，能否重現效果、部署成本多高、不同領域泛化有多穩，仍要等正式釋出的資料與基準再作判斷。

GitHub： https://github.com/vancyland/DataClaw0

項目主頁： https://czjdsg.github.io/MakeAnyData/#cases

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.21337

Categories: 開源, Qwen, Gemini, Agentic, Video, 工具, IDE, 多模態模型, 影像模型, 影像處理, 模型, 模型訓練, 視覺模型, 視頻模型, 框架, Dataset 數據集

StylisticBias 拆解 MLLMs 視覺偏見

2026 年 6 月 23 日

不少 Multimodal Large Language Models（MLLMs）偏見研究，通常拿不同人物或群組互相比較；問題是外貌差異與身份差異會纏在一起，最後很難判斷模型究竟是受年齡、衣著、身形影響，還是只是換了另一個人。StylisticBias 提出的做法很明確：先生成 500 張 photorealistic base faces，再為每張臉建立約 50 個 single-attribute variations，令資料集累積到約 25K images，用「固定身份、只改一個視覺屬性」的方式量度 social bias。

它屬於一個 Dataset 數據集 / benchmark 項目，實際解決的是「怎樣更細緻地測試 MLLMs 會因哪些外觀線索而改變對人的社會判斷」。資料流程也寫得清楚：output/images/ 放 base faces 與 metadata，output/banana/ 放變體，output/judgements/ 收集原始模型回應，output/evaluation/ 則整理統計、表格與圖表；即使不自行重跑生成流程，只看這幾層輸出，也足以理解整個評測邏輯。

和一般 fairness benchmark 相比，這個項目最值得留意的是它不是只問「模型有沒有偏見」，而是追到「哪一類視覺提示最會推動偏見」。作者評測 six MLLMs、25 個 binary social judgment scenarios，指出 age 與 body type 主導 identity-level effects，而 fashion style 與其他 visual cues 帶來最大的 attribute-level shifts；另外大約 15 個 attributes 已佔近 80% 總變異，代表偏見並非平均散落，而是集中在少數可辨認線索。

固定同一張臉，只改一個屬性，較易分開 appearance effects 與 identity differences
規模約 25K images，適合做較細粒度的 bias analysis
結果顯示 age、body type、fashion style 是高敏感因素
judgement 對 appearance 語意較貼近的場景最敏感，尤其 socioeconomic 與 style-related 判斷

這項目最適合評估多模態產品風險的團隊、研究 AI fairness 的學者，以及要比較不同 vision-language model 行為的人。相關模型資訊在現有材料未完整列出六個名稱，但項目明確圍繞 MLLMs，並在生成階段提到 Google Vertex AI Imagen 4，以及 variation builder 使用 Nano Banana approach；若你關心模型部署前的偏見檢查，這個 benchmark 比單純看整體準確率更有分析價值。

GitHub： https://github.com/timo-cavelius/StylisticBias

項目主頁： https://huggingface.co/datasets/shaghayegh/stylistic-bias-dataset

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.20527

Categories: 開源, Google, Gemini, NanoBanana, Image, 多模態模型, 安全, 視覺模型, Meta, 框架, Dataset 數據集

visually_grounded_thinking：讓 VLM 推理同時指向圖片證據

2026 年 6 月 21 日

現時不少 Vision-Language Models（VLMs）做視覺推理時，通常只輸出文字思路，證據其實來自圖片哪一部分，模型未必講得清。作者認為這種 text-only reasoning trace 難驗證、亦難監督，所以提出 visually grounded thinking：在推理文字中插入 <obj>...</obj>，直接標示 point 或 box 座標，將語句同圖片區域綁在一起。

這不是單純加標籤的格式改動，而是一套訓練與評測流程。項目先用 open-source counting 與 spatial reasoning datasets 合成帶視覺依據的思路，再用 SAM3-based grounding agent 產生 mask supervision，之後分別用 SFT 與 GRPO 訓練；RL 階段再靠 grounding-aware reward，以 box IoU 或 point F1 檢查模型指向的物件是否對應正確證據。

同類做法多數關注答案啱唔啱，這個項目連中間引用的圖像證據都計分，取向明顯較重視可驗證性。不過代價亦很清楚：資料製作、物件對齊、reward routing 都更複雜，訓練門檻比只做文字 reasoning 高，較適合已經有 VLM 訓練流程的研究團隊。

在 counting benchmarks 與 spatial reasoning benchmarks，加上 visually grounded thinking 的 Gemma3-4B-IT 普遍優於原版模型與 non-grounded thinking baseline；在部分空間推理任務，4B 版本甚至可追上或超過 Gemma3-27B-IT。作者亦指出 point grounding 較適合 counting，而 box grounding 在 spatial tasks 配合 grounding rewards 效果更突出。

類型上，它屬於 VLM 訓練框架加研究代碼，重點是改善視覺推理過程缺乏可核對證據的問題。
儲存庫已分開 data_synthesis_pipeline、agent、rl_reward、sft_dataset、VLMEvalKit 與 scripts，結構算清晰，理解流程會比直接改模型權重更重要。
部署思路偏研究用途，較可能需要 Docker 環境、SFT/RL 訓練配置，以及自備算力，而不是即裝即用的終端工具。
相關模型與元件包括 Gemma3-4B-IT、Gemma3-27B-IT、SAM3、GRPO、SFT、VLMEvalKit。
適合關注可解釋視覺推理、VQA、counting、spatial reasoning，或者想把中間推理變成可監督訊號的團隊。

GitHub： https://github.com/Jun-Kai-Zhang/visually_grounded_thinking

Paper： https://arxiv.org/pdf/2606.16122

Categories: 開源, Gemini, Agentic, Image, 工具, 多模態模型, 庫, 模型, 模型訓練, 視覺模型, Meta, 框架, Dataset 數據集

S-Agent 把視覺推理帶入 3D 場景記憶

2026 年 6 月 21 日

現時不少 Vision-Language Model 都偏向用單張圖片、單步回答去做空間判斷；就算加入 agent，也常見為 stateless inference，缺少持續記錄場景變化的能力。S-Agent 提出的做法，是把空間推理改寫成 spatio-temporal evidence accumulation：不是即時猜答案，而是逐步收集 2D、3D 和時間序列證據。

這是一個偏向 Agentic 視覺推理框架 的研究項目，目標是解決多視角圖片與影片中的 3D 空間理解問題。它把 Vision-Language Model 當成 semantic planner，再配合 hierarchical spatial tools、Scene Memory 與 Agent Memory，處理 counting、measurement、orientation、relative position 這類單幀方法較易出錯的任務。

同類做法多數停留在 frame-level prediction，S-Agent 的取向明顯不同：先 grounding 物件，再做 2D-to-3D lifting，之後把幾何線索整合成可推理的 scene-centric understanding。這種設計的代價，是系統比單次問答複雜，亦更依賴工具鏈、記憶狀態與多步推理流程，不算是輕量型項目。

S-Agent: Spatial tool-use elicits reasoning for spatial intelligence.sagent demo video

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目前 GitHub 提供的是論文與示範資訊，code、data、checkpoint 仍標示 coming soon，所以現階段較適合當成研究方向來理解，而不是即裝即跑的工具。若要測試它的價值，較合理的方法是留意之後公開的 inference / evaluation code，並對照 MMSI-Bench 一類 multi-view 與 video spatial reasoning benchmark 的表現。

核心主張是用 spatio-temporal evidence accumulation 取代 isolated frame-level prediction
系統結構包含 VLM semantic planner、hierarchy of spatial tools、Scene Memory、Agent Memory
論文指在 zero-shot 設定下可提升 Gemini-3-Pro，SFT 後的 S-Agent-8B 亦能接近高階 closed-source models
適合研究 spatial intelligence、multi-view reasoning、video understanding 的團隊留意

相關模型方面，文中明確提到 Gemini-3-Pro、Qwen-VL-8B，以及蒸餾後的 S-Agent-8B。若你關心 Computer-use agents、CUAs 以外，AI 如何真正理解連續 3D 世界，這個項目比一般圖片問答更有研究價值。

GitHub： https://github.com/Ropedia/S-Agent

項目：https://ropedia.github.io/S-Agent/

Categories: 開源, 阿里巴巴, Qwen, Gemini, Agentic, 工具, 3D, 多模態模型, 模型, 視覺模型, 框架

Ponytail：幫 AI Agent 減少大量的程式碼

2026 年 6 月 18 日

Ponytail 是一個針對 AI Agent 的工具型項目，核心作用不是取代模型，而是替模型加上一套固定判斷規則，令它在寫程式前先問自己：這段東西是否真的需要存在、標準函式庫能否處理、平台本身有沒有現成功能。它想解決的問題很直接，就是不少 AI Agent 會把簡單任務寫得太重，順手加框架、包裝層、額外抽象，最後程式碼變多、回應變慢，成本也上升。

這個項目已相當成熟。它把「少寫不是偷懶，而是保留必要部分」變成一條清晰階梯：先跳過不需要的東西，再優先用 stdlib、原生平台功能、已安裝依賴，最後才自己寫最少可行實作。這種設計對 AI Agent 特別有效，因為模型常見問題不是完全不懂，而是太願意補很多你未必需要的東西。Ponytail 等於把資深工程師那種「先刪再寫」的習慣，包成可重複套用的規則。

如果你想試它，先找幾類容易被模型寫得過火的小任務，例如日期輸入、debounce、rate limiter、簡單驗證或 CSV 處理。倉庫資料顯示，它支援 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 等多種環境，亦即它不是綁死單一平台，而是瞄準「那些 AI Agent」的日常編碼流程。對於經常要用 Agent 產生前端小功能、工具腳本、日常後端邏輯的人，這類規則比再換一個新模型更實際。

在 Claude API 的基準測試中，官方列出每項任務程式碼可減少 80% 至 94%，延遲快 3 至 6 倍，成本下降 42% 至 75%。不過這些結果有清楚前提，只能代表特定模型與提示方式下的中位數表現，並非所有模型都一定受惠；倉庫亦明言像 GPT-5.5 這類較簡潔的推理模型，規則注入與思考步驟本身可能抵消節省效果。這種寫法反而增加可信度，因為它沒有把 benchmark 包裝成放諸四海皆準的勝利宣言。

重點不是生成更多程式，而是限制 AI Agent 只寫任務真正需要的部分
支援多個 Agent 宿主，包括 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenClaw 等
提供 /ponytail-review、/ponytail-audit、/ponytail-debt 等指令，方便檢查過度工程化
benchmark 數據亮眼，但倉庫已提醒不同模型、提示長度與回合數會影響結果
適合經常叫 AI Agent 寫工具碼、介面小功能、重複邏輯的人

Ponytail 的創新在於它把工程判斷流程產品化，讓 AI Agent 先經過一道「有沒有更省、更原生、更少依賴」的篩選。這令它比較像一個行為約束層，而不是新模型或框架。相關模型與環境方面，倉庫內容直接提到 Claude 的 Haiku、Sonnet、Opus，也提到 GPT-5.5，並覆蓋 Codex、Gemini CLI、Antigravity CLI、GitHub Copilot CLI 等代理工具鏈。若你想要的不是更花巧的生成能力，而是更穩定地避免 AI Agent 過度設計，這個項目有很明確的價值；若你的工作本身需要大量自訂架構與長鏈依賴，它未必會永遠選出你最喜歡的答案，但至少會迫使模型先證明「為何需要寫那麼多」。

GitHub： https://github.com/DietrichGebert/ponytail

Categories: 開源, 微軟, Gemini, OpenAI, Agentic, API, 工具, AI productions, IDE, 庫, 模型, Anthropic, OpenClaw, 框架, Skill 技能

JoyAI-VL-Interaction 把影像助手變主動

2026 年 6 月 17 日

現時多數視覺語言模型仍然沿用 turn-based 問答範式：用戶問一句，模型答一句；就算放進視像通話或直播介面，底層仍是被動回應。JoyAI-VL-Interaction 直接挑戰這個做法，改成持續觀看、按秒判斷要沉默、回應，還是把難題交給背景模型處理，目標是把 VLM 從「被問先答」推向即時互動。

這是一個多模態模型加可部署系統項目，想解決的不是普通問答，而是「畫面中的關鍵一刻不會等人發問」這個問題。技術報告提到它是 8B vision-first 模型，支援 real-time video-language interaction，並配合 time-aligned interaction data、training recipe 與完整系統，重點放在時間感、主動觸發與持續在線。

如果你想理解它是否適合自己，最容易的測試場景是把 webcam、直播畫面或監控串流接入，觀察它會否在有事件時主動開口，而不是每次都等指令。這種模式較適合直播助理、居家提醒、遠端看護、商務示範，甚至要一邊看影像一邊調用 API 或 agent 的流程。

核心改動是由問答式互動，轉向 watch-and-do 式互動
模型每秒自行決定沉默、回應或 delegation
系統可接駁 ASR、TTS、memory、API 與其他 agent
報告稱可長時間處理連續影片，延遲維持在 sub-second
人工評分比較中，對 Doubao 與 Gemini 的質量與時機掌握都有明顯優勢

創新位不只在模型本身，也在整個開放堆疊一起釋出：模型、數據、訓練方法與部署系統放在同一個項目脈絡，方便研究者與開發者沿原路線延伸。相關模型與組件包括背景大模型、API、agent，以及文中對比的 Doubao、Gemini；若完整開源內容如期提供，這個項目會對即時多模態互動研究有相當高參考價值。

GitHub： https://github.com/jd-opensource/JoyAI-VL-Interaction

項目：https://joyai-vl-video-future-academy-jd.github.io/JoyAI-VL-Interaction/

Categories: 開源, 字節跳動, Gemini, OpenAI, 文字轉語音, Agentic, API, Video, Image, 工具, AI productions, IDE, 多模態模型, 模型, 模型訓練, 視頻模型, 語音

VisualClaw：會進化的視覺代理

2026 年 6 月 17 日

現時不少 vision-language agents 主要靠固定提示、整段影片送入模型，或者一次性工具調用去完成任務；作者認為這種 fixed scaffold 容易令延遲、成本同提示長度一齊上升，而且部署後幾乎唔會自己累積經驗。VisualClaw 因而提出一個 modular multimodal agent system，夾在 Claude Code、Codex、OpenClaw 同上游 LLM providers 之間，加入 retrieved memory、skill bank、self-evolution、video processing 同 evaluation hooks。

這個項目屬於框架兼工具型基建，重點唔係再訓練一個新模型，而係幫 Computer-use agents、tool-using vision-language agents 更有效處理影片、工作空間同多輪任務。配套的 VisualClawArena 則是獨立 benchmark/data release，收錄 200 個 scenario，要求代理真正在 workspace 內用影片證據、文件、動態更新與 executable checks 解題，補回一般 video-QA benchmark 對工具使用情境測試不足的缺口。

把它當成 gateway proxy，用熟悉的 OpenAI 或 Anthropic 相容介面接到現有 agent workflow，再逐步打開 skills、memory、video cascade 等模組。對已經在用 Claude Code 或 Codex 的團隊，這種接法尤其實用，因為毋須由零重寫整個代理流程。

核心結構清楚：gateway design 加上 pre/post hooks，方便在提示前後插入技能、記憶與評測。
創新位具體：以 hybrid encoding 處理 streaming video，配合 cascaded gate、keyframe context、hot/cold top-k injection，目標是壓低成本而保留關鍵視覺證據。
會累積經驗：self-evolution 會根據失敗回合與成功記憶更新 skill bank，唔係每次都由同一套靜態提示開始。
評測唔只看答對：VisualClawArena 把多輪問題、影片、workspace 操作同評估輸出綁埋一齊，更接近真實代理任務。

在 4 個 video-QA benchmarks、2 個 VLMs（Gemini 3 Flash、GPT-5.2）上，VisualClaw 對 full-frame upload 的每題 API 成本平均可減 98%，相對 offline uniform 8 frame baseline 亦再降 25.9%，同時多數設定下準確率有提升。到 VisualClawArena，配合 Codex（GPT-5.5）與 Claude Code（Sonnet 4.6）等 backend，macro accuracy 分別提升 2.9% 同 3.2%；如果你關心的是可插拔代理基建、多模態工作流，或者想為 live vision 與影片任務加上可持續進化能力，這個項目比單純模型包裝器更有研究同落地價值。

GitHub： https://github.com/UCSC-VLAA/VisualClaw

項目： https://ucsc-vlaa.github.io/VisualClaw/

Categories: 開源, Gemini, OpenAI, Agentic, API, Video, 工具, AI productions, IDE, Mac, Vibe Coding, 多模態模型, 模型, 模型訓練, 編程, Anthropic, OpenClaw, 清華大學, 框架, Skill 技能

last30days-skill：用人氣做 AI 搜尋

2026 年 6 月 17 日

Repository image for mvanhorn/last30days-skill

last30days-skill 是一個 Agentic Skill 搜尋工具項目，核心做法不是依賴編輯式排序，而是把 Reddit、YouTube、TikTok、Instagram、Threads、GitHub、HN、Polymarket 等來源的互動訊號交叉比對，整理出近 30 日最受關注的資訊。它要解決的，是同一個主題分散在不同平台、普通搜尋又難以整合的問題。

這個項目的判斷邏輯相當有意思：不是只看網頁是否存在，而是看 upvotes、likes、留言、甚至真金白銀的市場訊號。對想快速了解某人物、產品、議題近期動向的人，這比傳統搜尋更接近「大家最近在講乜」。若只想先試基本能力，公開資料已可直接涵蓋 Reddit comments；再加入 API key，便可逐步打開 TikTok、Instagram、Threads、Pinterest 及 Perplexity Sonar 等來源。

YouTube transcripts 的候選池擴大了三倍，不再偏向音樂影片，較容易抓到訪談、評論與解說內容；YouTube comments 與 TikTok comments 則屬額外選項，因為每段影片都會增加額外查詢成本。這種把免費來源、付費來源與高成本來源分層處理的方式，反映它比較重視訊號品質與成本控制，而不是一味堆資料。

以 AI agent-led search engine 形式整合多平台近期討論
免費可用來源包括 Reddit comments，並附 upvote 數據
可選接入 Perplexity Sonar、TikTok、Instagram、Threads、Pinterest
YouTube transcripts 強化了非音樂內容覆蓋範圍
適合研究人物近況、追話題熱度、做市場觀察初步整理

如果你平日會做內容選題、品牌觀察、人物背景搜集，這個項目幾適合放入工作流程。它未必提供嚴格學術式評測，現有資訊也未見標準 benchmark 成績，但從來源設計與成本開關來看，方向相當明確：用多平台真實互動訊號，讓 AI agent 幫你先篩走雜訊。相關能力亦牽涉 Perplexity Sonar、OpenRouter，以及可承載 Agent Skills 的 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Gemini CLI、OpenClaw 等環境。

GitHub： https://github.com/mvanhorn/last30days-skill

Categories: 開源, Gemini, Agentic, API, 工具, AI productions, IDE, Anthropic, OpenClaw, Skill 技能

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