Claude Interview Mode

🚀 Claudeインタビューモード

Claudeを構造化された面接官に変えるMCPサーバーで、各会話を通じてより賢くなります。各面接は共有進化システムにフィードバックされ、チェックポイントが評価、ランキング付けされ、すべてのユーザーの実際の使用パターンに基づいて推奨されます。

🚀 クイックスタート

Claudeインタビューモードを使うことで、Claudeを構造化された面接官として利用できます。面接を通じてシステムが学習し、各カテゴリの最適な面接パスを提案します。

✨ 主な機能

• Claudeによる面接進行 — 質問を行い、理由を付けて選択肢を提案し、仮定に異議を唱えます。
• Q&Aと決定の追跡 — タイムスタンプ付きの構造化された記録を保持します。
• 進化するチェックポイント — 各カテゴリで重要なトピックを学習し、ベイズ効果スコアでランキング付けされます。
• 推奨パス — 過去の面接パターンに基づいて、トピックを探索する最適な順序を提案します。
• 同時セッション — 複数の面接を並行して実行できます。
• プライバシー重視 — 共有データベースには匿名のメタデータ（カテゴリ、チェックポイント名、カウント）のみが送信されます。

📦 インストール

ローカルインストール

npx claude-interview-mode

グローバルインストール

npm install -g claude-interview-mode

Claude Codeでのセットアップ

プロジェクトの.mcp.jsonに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "interview-mode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "claude-interview-mode"]
    }
  }
}

Claude Codeセッションを再起動してMCPサーバーを読み込みます。共有コミュニティデータベースを介して進化システムがすぐに機能し始めます。

オプション：独自のSupabaseを使用する場合

デフォルトでは、チェックポイントデータは共有コミュニティのSupabaseインスタンスに保存されます。独自のプライベートデータベースを使用したい場合は、以下のように設定します。

{
  "mcpServers": {
    "interview-mode": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "claude-interview-mode"],
      "env": {
        "SUPABASE_URL": "https://your-project.supabase.co",
        "SUPABASE_ANON_KEY": "your-anon-key"
      }
    }
  }
}

その後、Supabase SQLエディタでsupabase/schema.sqlを実行してテーブルを作成します。

💻 使用例

基本的な使用法

Claude Codeで面接を開始します。

> Let's do an interview about my SaaS pricing strategy

Claudeが会話を主導します。面接が進行するにつれて、以下のことが行われます。

• 各Q&Aと決定がチェックポイントのカバレッジとともに記録されます。
• 面接終了時に、メタデータがアップロードされ、システムが進化します。
• 次回同じカテゴリで面接を行うときは、改善されたチェックポイントが読み込まれます。

ツール

📚 ドキュメント

進化システム

これは単なる面接ツールではなく、集団的に進化する知識システムです。誰かがあるカテゴリ（例："saas-pricing"）で面接を実行するたびに、システムが学習します。

Session 1:  自由に探索 → 決定が新しいチェックポイントとして登録されます
Session 2:  チェックポイントが読み込まれ → Claudeが重要なことを優先します
Session 5:  ベイズスコアが安定 → 面接パスが最適化されます
Session 20:  コミュニティパターンが出現 → すべての人が集団的な経験の恩恵を受けます

進化の仕組み

1. チェックポイントの発見 — 面接中に決定が行われると、そのトピックが自動的に新しいチェックポイントとして登録されます。数回のセッション後、システムは各カテゴリで重要なトピックを把握します。

2. ベイズスコアリング — 各チェックポイントは、カバーされた回数と決定につながった回数を追跡します。スコアは、希少データを処理するためにベイズスムージングを使用します。

decision_rate = (decisions + 0.6) / (times_covered + 2)

事前確率（0.6/2 = 30%の基本率）により、新しいチェックポイントは妥当なスコアで開始します。約5回のセッション後、実際のデータが支配的になります。

3. 総合ランキング — チェックポイントは、決定につながる有効性（70%）と使用頻度（30%）を組み合わせた総合スコアでランキング付けされます。

composite = decision_rate × 0.7 + normalized_usage × 0.3

高スコアのチェックポイントは、一貫して具体的な決定につながるものであり、単に議論されるトピックではありません。

4. 推奨パス — システムは最適な面接パスを計算します。decision_rate > 0.2のチェックポイントを過去のセッションでの平均位置でソートします。これにより、Claudeは質問する内容だけでなく、質問するタイミングも知ることができます。

5. コミュニティの進化 — すべてのメタデータは共有データベースに流れます。"api-design"について面接を行うときは、あなたより前に"api-design"について面接を行った他のすべてのユーザーの経験の恩恵を受けます。チェックポイント、スコア、パスは集団的に進化します。

共有されるものとされないもの

🔧 技術詳細

アーキテクチャ

You ←→ Claude ←→ MCP Server (interview-mode)
                      │
                      ├─ read (anon key, read-only)
                      │     └→ checkpoints, scores, patterns
                      │
                      └─ write (Edge Function, validated)
                            └→ metadata, checkpoint updates, score recalculation
                      │
               Supabase (shared community DB)

進化を支える4つのデータベーステーブル：

セキュリティ：

• 匿名キーは読み取り専用（RLSを介したSELECTのみ）です。
• すべての書き込みは、入力検証とスパム対策を備えたEdge関数を通じて行われます。
• 空の面接、不合理な率、および超大きなペイロードは拒否されます。

開発

git clone https://github.com/teabagkim/claude-interview-mode.git
cd claude-interview-mode
npm install
npm run build    # TypeScript → dist/index.js
npm run dev      # Watch mode

📄 ライセンス

MIT