示例：

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. 全文搜索（遍历所有文件内容，较慢但精确）

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

适用场景：索引搜索找不到时，或需要在正文中查找具体观点、引用。

3. 阅读具体文章

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

返回 JSON 包含 content、total_lines、truncated 字段。超长内容分段读取。

4. 列出标签

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

5. 列出嘉宾

python3 $SCRIPT guests [--limit 30]

6. 统计信息

python3 $SCRIPT stats

Workflow

用户提问关于 Lenny 内容时

1. 理解意图 ：判断用户想查什么（某个主题、某位嘉宾、某个概念）
2. 搜索 ：先用 search 快速匹配，找不到再用 fulltext 全文搜索
3. 阅读原文 ：用 read 读取相关文件，理解完整上下文
4. 回答 ：基于原文内容回答用户问题，引用具体来源（嘉宾名 + 文章标题）

用户想学习某个主题时

1. 用 search "" --tag TAG 列出该主题所有内容
2. 推荐 3-5 篇最相关的文章/播客
3. 读取并总结关键观点
4. 如果用户想深入，读取完整内容详细讲解

用户想了解某位嘉宾的观点时

1. 用 search "嘉宾名" 或 guests 找到对应播客
2. 读取播客转录
3. 提炼嘉宾的核心观点和金句

回答格式

回答时需注明来源：

**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}

注意事项

• 播客转录包含完整对话，每段有发言人和时间戳（如 **Scott Belsky** (00:12:34):）
• Newsletter 包含完整文章内容，有 YAML frontmatter（title, subtitle, date, tags, word_count）
• 内容为英文原文，回答时可按用户语言偏好翻译或保留原文
• 超长文件（部分播客转录超过 15000 字）需分段读取

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joeseesun/lenny…wsletter

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