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

あとはエージェントに /captain-start と頼むだけです。短いレベル判定クイズ、学習パスの選択、そして最初のレッスンへと進みます。

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作るもの

どのレッスンも本番環境で起きる問題から始まります。まずその仕組みを素の Python か Bash でテスト付きで自作し、次に同じ作業を本物のツールで行います。そのため、あらゆるフラグやエラーメッセージが自分の書いたコードと結びつきます。

フェーズ	自分で作るもの	その後に動かすもの
00 · セットアップとラボ	マシンを調べてインストール計画を表示するラボ診断ツール	kind、Docker、お使いのコーディングエージェント
01 · Linux とシステム	PID 1 スーパーバイザー、fd リーク検出器、strace アナライザー、ケーパビリティのデコーダー、systemd ユニット、手作業での cgroups、マウントテーブルリーダー、USE メソッドのダッシュボード	strace、capsh、systemctl、findmnt、PSI
02 · ネットワーク	ip route get と同じ経路検索、反復型 DNS リゾルバー、TCP ソケット状態のアナライザー、tcpdump フィルター対応の pcap リーダー、TLS ClientHello パーサーと証明書チェーン検証器、HTTP/1.1 サーバーとリバースプロキシ、ヘルスチェック付きロードバランサー、RFC 9111 準拠のキャッシュプロキシ	ip、dig、ss、tcpdump、openssl、curl、nginx、HAProxy、CoreDNS
03 · Git とコラボレーション	git fsck が受け入れるコンテンツアドレス型オブジェクトストア、diff と 3 ウェイマージのエンジン、packfile と smart HTTP によるクローンクライアント、CODEOWNERS とルールセット付きのマージキュー、ステージ済みの変更だけを検査するフックと pre-receive ポリシー、コミットグラフ上の bisect と blame	git の plumbing コマンド、git merge-file、GIT_TRACE_PACKET、ルールセット、マージキュー、pre-commit、git bisect run
04 · スクリプティングと自動化	strict モードを検査する Bash リンター、CLI フレームワーク、リトライとレート制限付きの API クライアント、jq と awk のサブセット、cron と OnCalendar のスケジューラー、再現可能な wheel ビルダー	ShellCheck、curl、urllib3、jq、awk、croniter、systemd-analyze、pip と build
05 · コンテナ	コンテナランタイム、イメージ監査ツール、レジストリクライアント、Dockerfile を使わないイメージビルダー、veth/bridge ネットワーク、Compose、rootless のユーザー名前空間、seccomp ジェネレーター	Docker、Podman、OCI レジストリ
06 · オーケストレーション	リコンサイラー、スケジューラ、kubelet、kube-proxy のルールとクラスタ DNS、RBAC オーソライザー、Helm、オペレーター、Gateway API ルーター	kind 上の Kubernetes、Helm、Envoy Gateway
07 · Infrastructure as Code	plan/apply エンジン、依存関係グラフ、モジュール、ロック機能付きのステートサーバー、ドリフト検出、ポリシーエンジン、Pulumi と Crossplane のフロントエンド、冪等な構成管理ツール	OpenTofu、conftest/OPA、Pulumi、Ansible
08 · CI/CD と GitOps	ワークフローランナー、ワークフローのセキュリティ監査ツール、OIDC の発行者と検証器、SBOM ジェネレーター、透明性ログ付きの署名ツール、GitOps リコンサイラー、カナリアコントローラー、リリースツール	GitHub Actions と act、zizmor、cosign、syft、Argo CD、Argo Rollouts、git-cliff
09 · クラウド（AWS から）	IAM ポリシー評価器、VPC 到達性アナライザー、SigV4 署名と S3 サーバー、Lambda ランタイム API、Auto Scaling グループ、FOCUS コスト配分ツール、セキュリティポスチャスキャナー	moto を相手にした AWS CLI、Lambda エミュレーター、Checkov
10 · オブザーバビリティと SRE	Gorilla 圧縮チャンクの TSDB、PromQL エンジン、アラートルーター、LogQL サブセット付きのログパイプライン、テールサンプリング付きトレーサー、SLO バーンレートのルール、インシデント管理サービス、カオス実験	Prometheus、promtool、OpenTelemetry Collector、Jaeger、Sloth、Alertmanager、Loki、Grafana Alloy、Chaos Mesh
11 · セキュリティと DevSecOps	リースと Shamir 方式のアンシールを備えたシークレットサービス、CEL サブセット付きのアドミッション Webhook、Falco 風のルールエンジン、NetworkPolicy 評価器、シークレットスキャナー、mTLS による SPIFFE ID、CVSS・EPSS・VEX による CVE 優先度付けツール、CIS ベンチマークランナー	OpenBao、ValidatingAdmissionPolicy、Kyverno、Falco、gitleaks、SPIRE、Trivy、Grype、kube-bench
12 · プラットフォームエンジニアリング	安全に更新できるサービステンプレートのスキャフォールダー、オーナーと依存関係を持つサービスカタログ、Git・デプロイ・インシデントから求める DORA メトリクス、PR ごとのプレビュー環境、1 つの仕様を Kubernetes オブジェクトに展開するプラットフォーム API	copier、Backstage のカタログモデル、DuckDB、kubectl auth can-i、score-k8s
13 · AI インフラストラクチャ	DRA を使った GPU スケジューラ、LLM サービングシミュレーター、トークンを数えるゲートウェイ、キューベースのオートスケーラー、プレフィックスキャッシュルーター、HNSW と IVF のインデックス、モデルアーティファクト検査ツール、トークンコストモデル	CPU 上の llama.cpp、LiteLLM、pgvector、llm-d、ORAS
14 · AIOps とエージェント型運用	kubectl 用の MCP サーバー、インシデントトリアージエージェント、AI によるログ分析、LLM 呼び出しの OpenTelemetry 計装、エージェントのサンドボックス、安全な書き込みツール、エージェントの評価（evals）	Claude Code、Claude API、OpenTelemetry、promptfoo
15 · MLOps と LLMOps	コンテンツアドレス型のデータセットバージョン管理、MLflow 互換のトラッキングサーバーとモデルレジストリ、Kubeflow と同じ形にコンパイルされるキャッシュ付きパイプライン DAG、LLM の評価ゲート、シャドーとカナリアに対応したモデルルーター、ドリフト検知	DVC、MLflow、Kubeflow Pipelines、Argo Workflows、promptfoo、Argo Rollouts、Evidently

さらに 1 つのフェーズ（キャップストーン）がロードマップに載っています。

レッスンの進め方

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

• 動かせて、テスト済み。 各レッスンには、どこでも実行できる（root 権限も Docker もクラウドアカウントも不要）ユニットテスト付きのコードと、Linux 専用の手順と本物のツールを Docker・kind・OpenTofu を備えた CI ランナー上で実行する smoke.sh が含まれます。レッスンに「last verified（最終検証日）」が表示されるのは、これが成功した後だけです。
• 常に最新。 ツールのバージョンは毎週追跡され、廃止された技術（ingress-nginx、PodSecurityPolicy、Swarm、Bitnami イメージ）は登場するすべての箇所で明示されます。AI のレッスンでは現行のモデルと API を使います。
• 手元に残る。 各レッスンはエージェントスキル、プロンプト、または MCP サーバーを outputs/ に出力します。修了したときに残るのはノートだけではなく、ツールボックスです。

学習パス

パス	対象	レッスン数
DevOps エンジニア	単一の Linux プロセスから Kubernetes、IaC、クラウド、AIOps まで	102
SRE エンジニア	Linux と Kubernetes の上でのメトリクス、アラート、ログ、トレース、SLO、インシデント対応、カオス実験	38
DevSecOps エンジニア	シークレット、アドミッション、ランタイム検知、ネットワークポリシー、サプライチェーン、クラウド IAM	42
AI プラットフォームエンジニア	モデルの運用を任されたエンジニア：GPU、サービング、ゲートウェイ、ルーティング、コスト	23
AIOps エンジニア	エージェントにインフラ作業を安全に任せたい人	9

エージェントで使えるチューター

npx skills add nomadicmehul/CloudCaptain で 4 つのスキルがインストールされます。captain-start（レベル判定クイズと、LEARNING.md に書き出す学習計画）、captain-learn（1 セッションにつき 1 レッスン。Build It → Use It → Ship It の流れで、クイズとテスト付き）、captain-guide（X はどこで学べるか、ロール Y には何が必要か）、captain-check（フェーズ単位のソクラテス式レビュー）です。Claude Code、Cursor、Codex のほか、SKILL.md を読めるあらゆるエージェントで動作します。

リファレンスライブラリ

カリキュラムとは別に、cloudcaptain.io/docs には CloudCaptain の出発点となった長文ガイドがそろっています。150 ページ以上のオリジナル記事、21 のコマンドチートシート、19 の面接質問集、5 つの認定試験対策ガイド（CKA/CKAD/CKS、Terraform、AWS、Azure、GCP）、7 つの学習パス、8 つのキャリアパスです。レッスンは内容を繰り返さずにこれらへリンクし、レッスンの土台となるリファレンスページからは「Build this from scratch」カードでレッスンへリンクしています。

サイトの Captain's Bridge 読書モードはセクションごとに進捗を記録し、/progress はレッスン、クイズのスコア、読んだ内容をブラウザに保存します。アカウント不要、トラッキングもありません。

なぜ CloudCaptain なのか

	CloudCaptain	roadmap.sh	devops-exercises	awesome-* リスト
各ツールをテスト付きでゼロから自作	✅ 110 レッスン	❌	❌	❌
CI で本物のツールに対して検証	✅ 全レッスン	❌	❌	❌
AI インフラと AIOps	✅ 15 レッスン	一部	❌	リンク
インストールできるエージェントチューター	✅ npx skills add	❌	❌	❌
長文ガイド、チートシート、面接 Q&A、試験対策	✅	ロードマップのノードから外部へリンク	Q&A	リンク
読書とクイズの進捗管理	✅ ブラウザ内	✅	❌	❌

ローカルで動かす

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

各レッスンは 1 つのフォルダ curriculum/phases/NN-phase/NN-lesson/ で、docs/en.md、code/（テストと smoke.sh を含む）、quiz.json、outputs/ から構成されます。レッスンの規約は LESSON_TEMPLATE.md、リポジトリの全体像は AGENTS.md にあります。

コントリビュート

レッスン、修正、翻訳、いずれも歓迎します。詳しくは CONTRIBUTING.md を参照してください。新しいレッスンは npm run curriculum:scaffold から始め、バリデーターとそのレッスンのテストに合格する必要があり、プルリクエスト上のスモーク実行で検証されます。古くなった内容の報告には専用の issue テンプレートがあり、すべてのプルリクエストにはプレビューデプロイが作成されます。

ブートキャンプ、大学、企業で CloudCaptain を使って教えていますか？ フォークして自分たち向けに調整する方法は FORKING.md で説明しています。活動を支援していただける方は SPONSORS.md をご覧ください。

サイトのトラフィック

ライセンス

MIT ライセンスです。LICENSE を参照してください。自由に使い、フォークし、教材として使ってください。

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