lennys-podcast-newsletter

Lenny's Podcast & Newsletter ナレッジベース

Lenny Rachitsky のコンテンツ全体をアーカイブしています（ポッドキャストの文字起こし 289 件＋ニュースレター 349 件）。検索、閲覧、質疑応答、学習に対応しています。

データの概要

• ポッドキャストの文字起こし 289 件：シリコンバレーを代表するプロダクト担当者へのインタビュー（会話全文の逐語録）
• ニュースレター 349 件：プロダクトマネジメント、成長、キャリア開発に関する詳細な記事
• テーマタグ 17 個：design、leadership、strategy、growth、startups、career、product-management、b2b、engineering、b2c、ai、analytics、go-to-market など
• ゲスト 289 名：Brian Chesky、Satya Nadella、Lenny 本人など
• データソース：lennysdata.com

データのパス（スキル内に含まれています）

references/
├── 01-start-here/    # README + index.json（元数据索引）
├── 02-newsletters/   # 349 篇 Newsletter Markdown
└── 03-podcasts/      # 289 篇播客转录 Markdown

スクリプトはスキルディレクトリ内の references/ を自動的に使用するため、外部パスの設定は不要です。

検索スクリプト

SCRIPT=~/.claude/skills/lennys-podcast-newsletter/scripts/lenny_search.py

コマンド一覧

1. インデックス検索（高速。タイトル／説明／ゲスト／タグを照合）

python3 $SCRIPT search "关键词" [--type podcast|newsletter] [--tag TAG] [--limit N]

例：

python3 $SCRIPT search "product-market fit" --limit 5
python3 $SCRIPT search "pricing" --type newsletter
python3 $SCRIPT search "" --tag ai --limit 10          # 列出所有 AI 相关内容
python3 $SCRIPT search "Brian Chesky"                   # 按嘉宾搜索

2. 全文検索（すべてのファイルの内容を対象に検索。低速ですが、より正確です）

python3 $SCRIPT fulltext "关键词" [--type podcast|newsletter] [--limit N]

用途：インデックス検索で見つからない場合や、本文から具体的な意見や引用を探す場合に使用します。

3. 特定の記事を読む

python3 $SCRIPT read "03-podcasts/scott-belsky.md" [--lines 200]

content、total_lines、truncated フィールドを含む JSON を返します。長すぎるコンテンツは分割して読み込みます。

4. タグを一覧表示する

python3 $SCRIPT tags [--type podcast|newsletter]

5. ゲストを一覧表示する

python3 $SCRIPT guests [--limit 30]

6. 統計情報

python3 $SCRIPT stats

ワークフロー

Lenny のコンテンツについて質問された場合

1. 意図を把握する：ユーザーが何を調べたいのか（テーマ、ゲスト、概念など）を判断します
2. 検索する：まず search で素早く検索し、見つからなければ fulltext で全文検索します
3. 原文を読む：read で関連ファイルを読み、文脈全体を把握します
4. 回答する：原文に基づいて質問に答え、具体的な出典（ゲスト名＋記事タイトル）を引用します

特定のテーマを学びたい場合

1. search "" --tag TAG を使用して、そのテーマに関するすべてのコンテンツを一覧表示します
2. 関連性の高い記事／ポッドキャストを 3～5 件おすすめします
3. 読み込んで、重要な見解を要約します
4. ユーザーがさらに詳しく知りたい場合は、全文を読み込んで詳しく解説します

特定のゲストの見解を知りたい場合

1. search "ゲスト名" または guests を使用して、該当するポッドキャストを見つけます
2. ポッドキャストの文字起こしを読みます
3. ゲストの中心的な見解や名言を抽出します

回答形式

回答には出典を明記してください：

**来源**: Lenny's Podcast — {嘉宾名} ({日期})
**标题**: {文章/播客标题}

{回答内容，引用原文关键段落}

注意事項

• ポッドキャストの文字起こしには会話全文が含まれており、各発言には話者とタイムスタンプが付いています（例：**Scott Belsky** (00:12:34):）
• ニュースレターには記事全文と YAML frontmatter（title、subtitle、date、tags、word_count）が含まれています
• コンテンツは英語の原文です。回答時はユーザーの言語設定に応じて翻訳するか、原文のまま引用できます
• 一部のポッドキャストの文字起こしは 15000 字を超えるなど、ファイルが長い場合は分割して読み込む必要があります