npx skills add nomadicmehul/CloudCaptain   # installs the tutor into Claude Code, Cursor, Codex or any agent that reads SKILL.md

Dann rufst du in deinem Agenten /captain-start auf: ein kurzes Einstufungsquiz, ein Lernpfad und die erste Lektion.

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Was du baust

Jede Lektion beginnt mit einem Problem aus der Produktion. Du baust den Mechanismus selbst in reinem Python oder Bash, mit Tests, und erledigst danach dieselbe Aufgabe mit dem echten Tool. So lässt sich jedes Flag und jede Fehlermeldung auf Code zurückführen, den du selbst geschrieben hast.

Phase	Du baust	Danach nutzt du
00 · Setup & Lab	einen Lab-Doctor, der deinen Rechner prüft und den Installationsplan ausgibt	kind, Docker, deinen Coding-Agenten
01 · Linux & Systeme	einen PID-1-Supervisor, einen Detektor für fd-Leaks, einen strace-Analyzer, einen Capability-Decoder, systemd-Units, cgroups von Hand, einen Leser für die Mount-Tabelle, ein Dashboard nach der USE-Methode	strace, capsh, systemctl, findmnt, PSI
02 · Netzwerke	eine Routing-Abfrage wie ip route get, einen iterativen DNS-Resolver, einen Analyzer für TCP-Socket-Zustände, einen pcap-Leser mit tcpdump-Filtern, einen Parser für TLS-ClientHello mit Prüfung von Zertifikatsketten, einen HTTP/1.1-Server mit Reverse Proxy, einen Load Balancer mit Health Checks, einen Caching-Proxy nach RFC 9111	ip, dig, ss, tcpdump, openssl, curl, nginx, HAProxy, CoreDNS
03 · Git & Zusammenarbeit	einen inhaltsadressierten Objektspeicher, den git fsck akzeptiert, eine Diff- und Drei-Wege-Merge-Engine, einen Packfile- und Smart-HTTP-Clone-Client, eine Merge Queue mit CODEOWNERS und Rulesets, Hooks nur für gestagte Änderungen mit einer pre-receive-Policy, Bisect und Blame über den Commit-Graphen	git-Plumbing, git merge-file, GIT_TRACE_PACKET, Rulesets, die Merge Queue, pre-commit, git bisect run
04 · Scripting & Automatisierung	einen Bash-Linter mit Strict-Mode-Prüfungen, ein CLI-Framework, einen API-Client mit Retries und Rate Limits, Teilmengen von jq und awk, einen Scheduler für cron und OnCalendar, einen reproduzierbaren Wheel-Builder	ShellCheck, curl, urllib3, jq, awk, croniter, systemd-analyze, pip und build
05 · Container	eine Container-Runtime, einen Image-Auditor, einen Registry-Client, einen Image-Builder ohne Dockerfile, ein veth/Bridge-Netzwerk, Compose, rootless User-Namespaces, einen seccomp-Generator	Docker, Podman, OCI-Registries
06 · Orchestrierung	einen Reconciler, einen Scheduler, ein Kubelet, kube-proxy-Regeln und Cluster-DNS, einen RBAC-Authorizer, Helm, einen Operator, einen Gateway-API-Router	Kubernetes auf kind, Helm, Envoy Gateway
07 · Infrastructure as Code	eine Plan/Apply-Engine, einen Abhängigkeitsgraphen, Module, einen State-Server mit Locking, Drift-Erkennung, eine Policy-Engine, Frontends für Pulumi und Crossplane, einen idempotenten Konfigurationsmanager	OpenTofu, conftest/OPA, Pulumi, Ansible
08 · CI/CD & GitOps	einen Workflow-Runner, einen Auditor für Workflow-Sicherheit, einen OIDC-Issuer mit Verifier, einen SBOM-Generator, einen Signierer mit Transparency Log, einen GitOps-Reconciler, einen Canary-Controller, ein Release-Tool	GitHub Actions und act, zizmor, cosign, syft, Argo CD, Argo Rollouts, git-cliff
09 · Cloud (AWS zuerst)	einen Evaluator für IAM-Policies, einen Analyzer für VPC-Erreichbarkeit, SigV4-Signierung und einen S3-Server, die Lambda Runtime API, eine Auto Scaling Group, einen Kostenallokator nach FOCUS, einen Security-Posture-Scanner	die AWS CLI gegen moto, den Lambda-Emulator, Checkov
10 · Observability & SRE	eine TSDB mit Gorilla-Chunks, eine PromQL-Engine, einen Alert-Router, eine Log-Pipeline mit LogQL-Teilmenge, einen Tracer mit Tail Sampling, SLO-Burn-Rate-Regeln, einen Incident-Service, Chaos-Experimente	Prometheus, promtool, OpenTelemetry Collector, Jaeger, Sloth, Alertmanager, Loki, Grafana Alloy, Chaos Mesh
11 · Security & DevSecOps	einen Secrets-Dienst mit Leases und Shamir-Entsiegelung, einen Admission-Webhook mit CEL-Teilmenge, eine Regel-Engine im Stil von Falco, einen NetworkPolicy-Evaluator, einen Secret-Scanner, SPIFFE-Identitäten mit mTLS, eine CVE-Priorisierung mit CVSS, EPSS und VEX, einen CIS-Benchmark-Runner	OpenBao, ValidatingAdmissionPolicy, Kyverno, Falco, gitleaks, SPIRE, Trivy, Grype, kube-bench
12 · Platform Engineering	einen Scaffolder für Service-Templates mit sicheren Updates, einen Service-Katalog mit Ownern und Abhängigkeiten, DORA-Metriken aus Git, Deployments und Incidents, Preview-Umgebungen pro Pull Request, eine Plattform-API, die eine Spezifikation in Kubernetes-Objekte übersetzt	copier, das Katalogmodell von Backstage, DuckDB, kubectl auth can-i, score-k8s
13 · KI-Infrastruktur	einen GPU-Scheduler mit DRA, einen Simulator für LLM-Serving, ein Gateway, das Tokens zählt, einen queue-basierten Autoscaler, einen Prefix-Cache-Router, HNSW- und IVF-Indizes, einen Inspektor für Modellartefakte, ein Token-Kostenmodell	llama.cpp auf der CPU, LiteLLM, pgvector, llm-d, ORAS
14 · AIOps & Agentic Ops	einen MCP-Server für kubectl, einen Agenten für Incident-Triage, KI-gestützte Loganalyse, OpenTelemetry für LLM-Aufrufe, Agent-Sandboxes, sichere Write-Tools, Agent-Evals	Claude Code, die Claude API, OpenTelemetry, promptfoo
15 · MLOps & LLMOps	inhaltsadressierte Versionierung von Datensätzen, einen MLflow-kompatiblen Tracking-Server mit Model Registry, einen gecachten Pipeline-DAG, kompiliert wie bei Kubeflow, ein Eval-Gate für LLMs, einen Modell-Router mit Shadow- und Canary-Traffic, Drift-Erkennung	DVC, MLflow, Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, promptfoo, Argo Rollouts, Evidently

Eine weitere Phase (Abschlussprojekte) steht auf der Roadmap.

So funktioniert eine Lektion

The Problem  →  The Concept  →  Build It  →  Use It  →  Ship It  →  Quiz
 a real          one diagram     standard     the real    a skill,    six questions,
 incident                        library +    tool, same  prompt or   before and
                                 tests        job         MCP server  after

• Lauffähig und getestet. Jede Lektion enthält Code mit Unit-Tests, die überall laufen (kein root, kein Docker, kein Cloud-Account), und ein smoke.sh, das die reinen Linux-Schritte und die echten Tools auf einem CI-Runner mit Docker, kind und OpenTofu ausführt. Erst wenn das durchläuft, zeigt eine Lektion „last verified“ an.
• Aktuell. Tool-Versionen werden wöchentlich nachverfolgt, eingestellte Technologien (ingress-nginx, PodSecurityPolicy, Swarm, Bitnami-Images) werden überall gekennzeichnet, wo sie auftauchen, und die KI-Lektionen nutzen aktuelle Modelle und APIs.
• Gehört dir. Jede Lektion legt einen Agent-Skill, einen Prompt oder einen MCP-Server in outputs/ ab. Am Ende hast du also einen Werkzeugkasten, nicht nur Notizen.

Lernpfade

Pfad	Für	Lektionen
DevOps Engineer	vom einzelnen Linux-Prozess bis zu Kubernetes, IaC, Cloud und AIOps	102
Site Reliability Engineer	Metriken, Alerts, Logs, Traces, SLOs, Incidents und Chaos auf Linux und Kubernetes	38
DevSecOps Engineer	Secrets, Admission, Laufzeiterkennung, Network Policies, Supply Chain und Cloud-IAM	42
AI Platform Engineer	Engineers, die Modelle betreiben sollen: GPUs, Serving, Gateways, Routing, Kosten	23
AIOps Engineer	Agenten sicher für Infrastrukturaufgaben einsetzen	9

Der Tutor in deinem Agenten

npx skills add nomadicmehul/CloudCaptain installiert vier Skills: captain-start (Einstufungsquiz und ein Plan in LEARNING.md), captain-learn (eine Lektion pro Session, Build It → Use It → Ship It, mit Quiz und Tests), captain-guide (wo lerne ich X, was braucht Rolle Y) und captain-check (ein sokratisches Review einer Phase). Sie funktionieren in Claude Code, Cursor, Codex und jedem Agenten, der SKILL.md liest.

Die Referenzbibliothek

Neben dem Curriculum bietet cloudcaptain.io/docs die ausführlichen Guides, mit denen CloudCaptain angefangen hat: über 150 Seiten eigene Texte, 21 Cheat Sheets für Befehle, 19 Sammlungen von Interviewfragen, 5 Leitfäden zur Prüfungsvorbereitung für Zertifizierungen (CKA/CKAD/CKS, Terraform, AWS, Azure, GCP), 7 Lernpfade und 8 Karrierepfade. Die Lektionen verlinken dorthin, statt die Inhalte zu wiederholen, und die Referenzseiten, auf denen eine Lektion aufbaut, verlinken mit einer „Build this from scratch“-Karte zurück.

Der Lesemodus Captain's Bridge auf der Website verfolgt deinen Fortschritt pro Abschnitt, und /progress speichert Lektionen, Quiz-Ergebnisse und Gelesenes in deinem Browser. Kein Account, kein Tracking.

Warum CloudCaptain

	CloudCaptain	roadmap.sh	devops-exercises	awesome-*-Listen
Jedes Tool von Grund auf selbst bauen, mit Tests	✅ 110 Lektionen	❌	❌	❌
In CI gegen die echten Tools verifiziert	✅ jede Lektion	❌	❌	❌
KI-Infrastruktur und AIOps	✅ 15 Lektionen	teilweise	❌	Links
Ein Agent-Tutor zum Installieren	✅ npx skills add	❌	❌	❌
Ausführliche Guides, Cheat Sheets, Interview-Q&A, Prüfungsvorbereitung	✅	Roadmap-Knoten verlinken nach außen	Q&A	Links
Lese- und Quiz-Fortschritt	✅ in deinem Browser	✅	❌	❌

Lokal ausführen

git clone https://github.com/nomadicmehul/CloudCaptain.git
cd CloudCaptain/website
npm install
npm start                                  # http://localhost:3000, lessons at /learn
npm run curriculum:test -- linux/pid1-supervisor   # one lesson's tests

Jede Lektion ist ein Ordner: curriculum/phases/NN-phase/NN-lesson/ mit docs/en.md, code/ (mit Tests und smoke.sh), quiz.json und outputs/. Das Format legt LESSON_TEMPLATE.md fest; die Übersicht über das Repo steht in AGENTS.md.

Mitwirken

Lektionen, Fixes und Übersetzungen sind gleichermaßen willkommen; siehe CONTRIBUTING.md. Eine neue Lektion beginnt mit npm run curriculum:scaffold, muss den Validator und ihre eigenen Tests bestehen und wird in ihrem Pull Request durch den Smoke-Run verifiziert. Für veraltete Inhalte gibt es ein eigenes Issue-Template, und jeder Pull Request bekommt ein Preview-Deployment.

Du unterrichtest mit CloudCaptain an einem Bootcamp, einer Hochschule oder in einem Unternehmen? FORKING.md erklärt, wie du es forkst und anpasst. Wenn du die Arbeit unterstützen möchtest, sieh dir SPONSORS.md an.

Besucherzahlen

Lizenz

MIT, siehe LICENSE. Nutze es, forke es, unterrichte damit.

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