増え続ける履歴の検索

INT-HISTORY-01 — 長期間の履歴を、増え続けるデータと更新の中で利用者に返す。

資料を閉じ、ChatGPTの別チャットへ下の開始文をコピーしてください。初回回答の後に、回答に応じた追質問や条件変更が続きます。再受験では原稿内の別条件と過去記録を使います。

この面接を始める

https://github.com/MFQWKMR4/tech2026 を参照し、INT-HISTORY-01「増え続ける履歴の検索」の口頭テストを始めてください。
最初にCHATGPT.md、AGENTS.md、docs/interview/protocol.md、.github/ISSUE_TEMPLATE/session-sync.md、
docs/interview/scenarios/history-search.md と原稿に列挙された振り返り・reviews・sessionsを読んでください。
同じシナリオの過去interviewと対象topicの直近sessionも確認してください。
参照した原稿の版とcommitを示してください。不明はunknown、必要な原稿が読めなければ取得するまで始めないでください。

session_type: interview。ChatGPTが面接官、私が候補者です。
最初は原稿の開始の問いだけを出し、口頭回答を待ってください。評価観点・想定解法・過去の弱点は先に示さないでください。
要件確認への条件開示、初回独力回答、中立的追質問、条件変更、観点ヒント、解法説明とその後の回答を分けて記録してください。
追質問は一つずつ。追加条件は「演習上の追加条件」と明示してください。
再受験では過去の出題に応じて原稿内の別条件を選び、同じ問いを再確認する場合はその意図を記録してください。

テスト終了後、シニアBackend・Tech Lead・Architectの観点で根拠付きの振り返りをしてください。
数値スコアや肩書の合否は付けず、不足・未確認・既習の再確認・発展内容を区別してください。
終了時は実際の回答だけを根拠に、YAML＋Session narrativeを含む [Session Sync] GitHub IssueをMFQWKMR4/tech2026に作成し、URLを返してください。
summaryにシナリオID・版・実際の問題と条件・回答・支援順序・評価・再学習対象を残してください。
topicsは実際に確認した範囲だけにしてください。
repository_requestsに、docs/interview/reflection-template.mdに従う面接振り返りページと、末尾の不足別learn開始プロンプトの作成を含めてください。
Issueを作成できなければ未作成と明示し、コピー可能なタイトルと本文を返してください。

参照できない場合

Codexで次の各packを作り、出力すべてと docs/interview/scenarios/history-search.md の内容をChatGPTへ渡します。原稿の取得可否を確認してから始めます。

npm run session:pack -- database-data-growth --interview
npm run session:pack -- database-query-plans --interview
npm run session:pack -- architecture-api-idempotency --interview

面接官用の原稿と元の振り返り

開始前に読む必要はありません。原稿には追質問・評価観点が含まれます。事前に読んだ場合はその旨を面接官に伝えてください。

面接官用原稿（INT-HISTORY-01）

元の学習振り返り：data-growth・query-plans・api-idempotency

終了後はChatGPTが作成したIssueのURLをCodexへ渡します。面接全体の振り返りと、不足を補う学習開始プロンプトがサイトに追加されます。