概要

Lenny’s Podcastのインタビュー音声から得られたトランスクリプト（書き起こし）をエピソード単位で収集・整理した軽量アーカイブです。各エピソードはフォルダに分かれ、テキスト形式で保存されているため、自然言語処理（NLP）や要約、検索、埋め込み作成などAIを使った解析パイプラインにそのまま組み込めます。ライセンスやメタデータの有無に注意しつつ、リサーチや学習用途に便利なリソースです。

リポジトリの統計情報

• スター数: 34
• フォーク数: 14
• ウォッチャー数: 34
• コミット数: 3
• ファイル数: 2
• メインの言語: 未指定

主な特徴

• エピソードごとに整理されたプレーンテキストのトランスクリプト群。
• LLMや埋め込みライブラリでそのまま扱えるシンプルな構成。
• 軽量でローカル実験や小規模なデータパイプラインに適合。
• 最低限のメタデータ構造により、カスタムメタ情報の追加が容易。

技術的なポイント

このリポジトリは「データセットとしての可用性」を重視した作りです。エピソードごとにディレクトリを切り、トランスクリプトはテキストファイル（想定）で保存されているため、PythonやNode.js等から簡単に読み込み可能です。LLMで利用する際はトークン制限を考慮してチャンク分割（文単位または段落単位）とメタデータ（エピソード名、ゲスト、公開日等）の付与を推奨します。検索性を高めるには、SentenceTransformers等で埋め込みを作成してベクターDB（FAISS, Milvus, Pinecone等）に格納すると良いでしょう。現状コミット数が少なく、ライセンスや構造化メタデータが限定的なため、商用利用や再配布前には出典・著作権の確認を行う必要があります。また、将来的な拡張としてタイムスタンプ付きのセグメント化や発話者ラベリングを追加すれば、要約やQ&A精度が向上します。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• README.md: file
• episodes: dir

使い方（利用のヒント）

• ローカルでの解析: episodesディレクトリを走査してテキストを読み込み、前処理（正規化、不要文字除去）を行ってからトークン化・チャンク化します。
• 要約・抽出: 各チャンクに対して要約モデルや抽出モデルを順次適用し、エピソード要約やキーフレーズ抽出を行うと効率的です。
• 検索インデックス: 埋め込みを作成してベクターDBに保存し、類似検索やセマンティックサーチを実装できます。
• 注意点: 著作権や利用規約に従ってデータを扱うこと。元コンテンツのクレジットを保持し、公開・再配布時は権利関係をクリアにしてください。

まとめ

シンプルで実用的なポッドキャスト書き起こしコレクション。AI実験やプロトタイプに便利です（権利確認推奨）。

リポジトリ情報：

• 名前: lennys-podcast-transcripts
• 説明: Transcripts from Lenny’s Podcast
• スター数: 34
• 言語: null
• URL: https://github.com/ChatPRD/lennys-podcast-transcripts
• オーナー: ChatPRD
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/174969366?v=4

READMEの抜粋：

Lenny’s Podcast Transcripts Archive

A comprehensive archive of transcripts from Lenny’s Podcast, organized for easy use with AI coding assistants and language models.

About Lenny’s Podcast

Lenny’s Podcast features interviews with world-class product leaders and growth experts, providing concrete, actionable, and tactical advice to help you build, launch, and grow your own product.

Repository Structure

episodes/
├── guest-name/
│   └── tr...