echomindr

Echomindr

来自 60 多档播客的 3,500 多个真实创业者经历——可供 AI Agent 搜索。

每段经历都包含一位具名创业者、一段逐字引述、采取的决策、观察到的结果、提炼出的经验，以及指向来源的时间戳链接。不是摘要，也不是改写，而是真实发生过的事。

为什么

AI Agent 给出的创业建议往往千篇一律。Echomindr 让它们能够了解创业者真正做过什么。

提问：“创业者是怎么处理首次定价的？” 回答：Kevin Hale 的 10-5-20 规则、Josh Pigford 从第一天起就收取每月 249 美元的费用、Madhavan Ramanujam 的选项技巧——附有引述、结果和来源链接。

提问：“创业者在资金即将耗尽时做了什么？” 回答：Airbnb 卖麦片盒、Notion 在 COVID 期间濒临崩溃、Calm 在崭露头角前经历了多年的缓慢增长——内容直接来自亲历这些事情的创业者。

快速开始

API（REST）

# Search for founder experiences
curl "https://echomindr.com/search?q=pricing&limit=5"

# Describe a situation, get matching experiences (vector search)
curl -X POST "https://echomindr.com/situation" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"situation": "B2B SaaS founder with free pilots that won'\''t convert to paid"}'

# Get moment details
curl "https://echomindr.com/moments/{id}"

# Find similar moments
curl "https://echomindr.com/similar/{id}?limit=5"

API 文档：echomindr.com/docs

MCP（适用于 AI Agent）

通过远程 MCP 连接：https://echomindr.com/mcp/

或者添加到 Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "echomindr": {
      "command": "python",
      "args": ["echomindr_mcp.py"],
      "env": {
        "ECHOMINDR_API_URL": "https://echomindr.com"
      }
    }
  }
}

3 个 MCP 工具：

• search_experience — 按情境语义搜索创业者故事
• get_experience_detail — 获取某段经历的完整详情（引述、决策、结果、经验）
• find_similar_experiences — 按共同主题查找相关创业者故事

llms.txt

https://echomindr.com/llms.txt

数据

• 来自 60 多档节目、340 多期播客的 3,500 多段经历
• 52 种规范情境，分属 10 个主题类别（产品市场契合度、增长、定价、融资、团队、运营、韧性、战略、创业者心理、敌对环境）
• **5 种经历类型：**决策、问题、经验、信号、建议
• **5 个阶段：**构想、MVP、牵引力、规模化、成熟
• 来源：How I Built This、Lenny's Podcast、20 Minute VC、Acquired、Y Combinator、My First Million、GDIY（Génération Do It Yourself）、Disrupting Japan、Silicon Carne、Startup Ministerio、Kevin Kamis、Wall Street Paper、Valy Sy（中国）、Matt & Ari（加拿大）、Oscar Lindhardt（丹麦）、Aidan Walsh（美国）

每段经历包含：摘要 · 逐字引述 · 决策 · 结果 · 经验 · 阶段 · 标签 · 时间戳链接

自托管

使用示例数据运行自己的实例：

git clone https://github.com/echomindr/echomindr.git
cd echomindr
pip install -r requirements.txt

# Build a sample database
python echomindr_build_db.py --sample

# Start the API
python echomindr_api.py
# → http://localhost:8000/docs

要构建完整数据库，你需要自己的播客转录文本和 Claude API 密钥。提取流程请参见 echomindr_extract_v2.py。

架构

Podcast audio → Deepgram (transcription) → Claude (extraction) → SQLite → FastAPI → MCP

提取流程会将长篇播客访谈转换为结构化、可搜索的经历。每期节目平均可提取 8–15 段经历。语义搜索通过 sqlite-vec 使用 BAAI/BGE-M3 嵌入（1024 维）。

端点

端点	方法	描述
/search	GET	支持阶段和类型筛选的全文搜索
/situation	POST	描述一种情境，获取匹配的经历（向量搜索）
/moments/{id}	GET	获取完整的经历详情
/similar/{id}	GET	按共同标签查找相似经历
/taxonomy	GET	10 个类别中的 52 种规范情境
/stats	GET	数据库统计信息
/llms.txt	GET	面向 LLM 优化的 API 描述
/docs	GET	Swagger 文档

许可证

MIT — 代码采用开源许可。echomindr.com 上托管的数据库是一项托管服务。

---

由 Thierry 构建——《The System That Learns Wins》和《Designing for Permanent Hostility》的作者。