職務経歴書の8エピソード

職務経歴書（docs/career/work-history.md、2026-09-16時点）の8エピソードから、今日話したい一つを選ぶ。リンク先の「ChatGPT開始文」をコピーして新しいチャットへ渡す。既存ページを更新して使い、経験の記録を重複させない。

1エピソードを選んで始める

#	開始文へ	関連知識を深める候補
1	DB製品の処理遅延を調査・検証	straceの時刻・待ち時間、epollの通知条件、送信側と受信側の待ちの区別、再現実験で否定できる範囲。
2	DNS応答の一部失敗を調査・原因特定	EDNSで知らせる受信可能サイズと経路MTU、IPv6のPTB、UDP応答とTCP切替、経路上の観測と仮説の対応。
3	Rubyパッケージの不具合調査・サービスチームとの連携	Rubyのライブラリ探索とビルド時設定、パッケージ配置、暫定回避策と恒久対応、再現条件を絞った不具合報告。
4	開発手順を共通化	開発用・実行用イメージの違い、依存と生成コードの再現性、ローカルとCIの手順、共通化の範囲と保守負担。
5	互換性検証と段階的なリリース	API互換性の比較範囲と見逃し、テストケースの偏り、段階的なトラフィック移行、継続・中止判断とロールバック。
6	対応が必要な失敗を通知する運用へ改善	対応可能なアラート、見逃しと過剰通知、再試行の上限と冪等性、結果不明時の確認、運用負荷と安全性の評価。
7	フルノードの必須アップデート管理	必須更新の互換性と期限、事前検証、作業時間と再同期、更新後の確認、失敗時の対応と顧客との調整。
8	3名チームでCMSをリリース	要件と受け入れ条件、責務分担、小規模CMSのデータ・権限・公開フロー、変更への対応、テストとリリース判断。

BFFの2件とウォレットの2件は、それぞれ同じページ・topicを使う。セッションでは選んだ一件だけを扱い、他の開始文は実行しない。全件を順番に消化する必要はない。開始文の一覧からもコピーできる。

経歴深掘り面接のtipsを、セッション後のフィードバックに使います。全問を消化せず、その回に関係する観点だけを選びます。

1回の進め方

当時の判断を思い出す。 課題、観測、自分の担当、選択肢、判断の理由、確認できた結果を一問ずつ話す。既存needs_revisitは選んだエピソードに関係するものから扱う。
関連する仕組みを一つ深める。 思い出せない事実はunknownで残す。前提の短い説明と一次資料を足場に学び直し、条件を変えた問いで今の理解を確かめる。
自分の言葉で説明する。 相手の質問に答えられるよう、担当・判断・結果を短く話す。当時の経験と、今なら考える改善案を分ける。
同じページへ記録を戻す。 40分付近を目安に区切り、既存のSession Syncを使う。summaryとnarrativeにエピソード名を残し、想起できた事実と技術解説を別に追記する。

GitHubの資料を読めない場合は、各ページにある npm run session:pack -- <topic> の出力を渡す。会社名・顧客情報・非公開情報・職務経歴書の連絡先は教材や同期Issueへ転載しない。初稿や質問候補の追加を、学習実績や不足の認定にしない。

DNSは今回確認した本人の経験から始めるが、元の他者事例と9月15日のlearn記録は区別して保持する。BFF・ウォレットも過去の記録を消さず、今回扱った範囲だけ追記する。

調査ケースから知識を更新する

8件以外も、必要になったときに選べる。上のエピソードを話している途中に並行課題として追加しない。

nginx・NFS：属性キャッシュ、同期I/O、容量と可用性。
Go・futex：CPU時間と待ち時間、ランタイムとOSの観測。
EC2復元・GRUB：観測回復と起動依存。
Tomcat・RPM更新：timestamp、削除主体、未再現の扱い。
AIボードゲーム開発：個人開発の経験。
DNS・MTUの振り返り・解説：以前のlearnで扱った技術知識を再確認する。

関連知識だけをlearnで補強したい場合は経験から知識を補強するへ。横断する経歴・志向は経験の棚卸しに残す。