Crypto OS

このコースの使い方

十ステップの授業形式、六種類のコンテンツ、八つの能力、AI の役割、学習のペース。学習者、講師、執筆者のためのガイド。

基本原則

まず問いを立て、次にモデルを作り、仕組みを説明し、最後に用語とツールを学びます。

この原則が、各章の書き方と読み方を決めています。

Crypto の学習でつまずく人の多くは、同じ順序をたどります。まず AMM、TVL、FDV、Rollup といった用語を覚え、次にその関係を理解しようとします。すると、一つずつは知っていても、つなげると説明できなくなります。順序が逆だからです。用語は推論を圧縮した結論です。推論を飛ばして結論だけ覚えても、その中身を展開できません。

そのため、このコースでは次のように進めます。

  • ステップ 6 より前に用語を登場させません。
  • ステップ 7 より前にツールを登場させません。
  • 用語が出てきたときに、前の説明を指してさっきのあれだと言える状態を目指します。

「何と呼ぶか」に来てもそう感じられなければ、前のステップを急いで読んだ可能性があります。戻って読み直してください。

十ステップの授業形式

各章は決まった十のステップで構成します。ページにある十の二級見出しが、その十ステップです。

手順節のタイトル達成すること
1現実の問題実在し、読者が実感できる問題から始める
2思考実験問題を推論できる 1 つの物語に絞る
3あなたが決めるまず読者自身に選ばせる
4観察結果異なる選択の結果を並べて示す
5モデルを構築する現象から再利用できる構造を抜き出す
6何という名前か?この段階で初めて用語を示す
7実践実際のプロダクトかオンチェーンツールで小さな作業を 1 つ行う
8AI Labまず AI に実行させ、その後で人が各項目を検証する
9実例実際のプロジェクト、事故、データにつなげる
10変数を 1 つ変える条件を 1 つだけ変えて、もう一度検討する

そのあとに、各章には二つの決まった節があります。

  • 持ち帰る問い:十八の問いから、その章と特に関係の深い問いを選び、使い方を示します。
  • 章末チェック:いくつかの自由記述の問いに、開いて読める考え方の例を用意しています。これは唯一の正解ではありません。自分の理由を説明できることが大切です。

六種類のコンテンツ

十ステップは、性質によって六種類に分けられます。どの章にも登場します。

Learn

講座本文:問い、物語、選択と結果。

現実の問題思考実験あなたが決める観察結果
Model

中核となるモデルと用語。名前を覚える前にモデルを理解する。

モデルを構築する何という名前か?
Lab

実際のプロダクトかオンチェーンデータを使い、実際に 1 つ操作する。

実践
AI Lab

AI を使った作業では、成果物を一つずつ人が検証する必要がある。

AI Lab
Case

実在のプロジェクト、実際の事故、実データ。

実例
Challenge

自力で問題を解く。変数を変えて再検討し、確認テストを行う。

変数を 1 つ変えるこの章の確認テスト

六種類のうち、Lab と AI Lab は最も飛ばしやすく、最も飛ばしてはいけない部分です。読むだけなら「AMM が何か知っている」にとどまります。一度実行すると「流動性の薄いプールで大きな注文を買うと、どれだけ損するか分かる」になります。面接や実際の判断では、この二つの価値に大きな差があります。

八つの能力

このコースでは、最終的に八つの能力を育てます。各章の冒頭には、その章で練習する能力を示しています。

1
Mental Model機能一覧を繰り返すのではなく、暗号資産の仕組みが存在する理由を自分の言葉で説明できる。
2
Protocol Literacyチェーンやプロトコルの状態、参加者、インセンティブ、失敗の形を説明できる。
3
Financial Literacy流動性、レバレッジ、担保、清算、利回り、貸借対照表を理解し、APY を見たらまず出所を問う。
4
Onchain Literacy他人の結論に頼らず、ウォレット、取引、コントラクト、保有者分布、資金プールを自分で読み解ける。
5
Research未知のプロジェクトについて 30 分で根拠ある判断を示し、不確かな点も説明できる。
6
Builderオンチェーンのアイデアを、公開可能で検証可能な、他人も使えるプロダクトにできる。
7
AI LiteracyAI で調査・開発を速めつつ、モデルの誤りや権限リスクを見抜き、任せてはいけない作業を判断できる。
8
System Thinking参加者、資源、ルール、インセンティブ、価値、リスク、権力、物語、フィードバックループを同時に捉えられる。

コースにおける AI の役割

AI は最後に一章だけ追加するものではありません。毎章登場し、役割は常に同じです。

AI は仮説を出し、あなたは事実を検証します。

そのため、すべての AI Lab に「自分で必ず検証すること」のリストを付けています。どの項目も、モデルが間違えやすい箇所です。架空のデータ、古いパラメータ、存在しない API、相関を因果として説明することなどが該当します。

AI はこのコースで五つの役割を担います。能力を六段階に分け、資金に近づくほど制約を厳しくします。詳しくはCrypto OS における AI の位置づけを参照してください。

コース全体に、一つの守るべき境界があります。

このコースで禁止する構成

  1. Prompt
  2. LLM
  3. Private Key
  4. Send Transaction

モデルに秘密鍵を直接渡し、確認なしに取引させてはいけません。この構成を含む課題は不合格です。

学習のペース

独学

学習パスを一つ選び、そのペースで進めてください。次のやり方を勧めます。

  • 各章で一度、手を動かす。 読んだらすぐ実行し、週末までため込まないでください。後回しにした Lab は、そのままになりがちです。
  • 各ステージで一つの成果物を提出する。 ステージのページに、作るものを示しています。他の人が検証できる成果物は、ノートより役立ちます。
  • つまずいたら一章戻る。 このコースの前提は順につながっています。第 16 章が分からなければ、第 13 章の Stablecoin を十分に理解していない可能性があります。

講義

一章は、およそ 90 分の授業に対応します。

時間内容
10 分現実の問題 + 思考実験
15 分あなたが決める:グループで選択し、先に答えは示さない
20 分結果を観察する + モデルを作る + 何と呼ぶか
25 分実践:その場でツールを開いて実行する
10 分AI Lab:AI に実行させ、全員で誤りを探す
10 分実例 + 変数を一つ変える

「あなたが決める」で先に答えを示さないでください。学生が自分で一度間違えた経験は、正解を聞くだけの経験より強く記憶に残ります。

レベルと評価

このコースの修了基準は「動画を見終えたこと」ではなく、Proof of Skill です。各ステージで、他の人が検証できる成果物を作ります。

L0
Crypto Explorer暗号資産が生まれた理由と、オンチェーン取引で起きることを説明できる。
L1
Crypto User自己管理ウォレットで送金、スワップ、少額の DeFi 操作を独力で行い、リスクも自分で確認できる。
L2
Crypto Analystオンチェーンデータを含むプロトコルの調査レポートを独力で完成できる。
L3
Crypto Operator暗号資産のプロダクト、グロース、BD、調査のいずれかを率い、結果に責任を持てる。
L4
Crypto Builderコントラクト、フロントエンド、バックエンド、インデックス機能を備えたメインネットのプロダクトを独力で完成させる。
L5
Crypto Architectプロトコル、市場、インセンティブ、リスク、エージェントを含む完全なオンチェーン経済を設計できる。

評価は一つの合計点ではなく、七つの観点で行います。

Knowledge Score

概念が正確かどうか。

Model Score

用語を繰り返すだけでなく、仕組みを説明できるか?

Onchain Score

オンチェーンデータを正しく読めているか。

Research Score

判断に根拠はあるか。不確かな点は説明されているか。

Build Score

ちゃんと動き、ほかの人も使えるか。

AI Score

AI で作業を速めながら、検証と制約も設けているか?

Security Score

納品前にリスクを特定し、対処したか。

3D のチェーン島で学ぶ

同じ 72 章を、3D のチェーン島で体験することもできます。島にある各場面が一章に対応し、同じ十ステップで進みます。

  • Part A は地上から見る:島は村からオンチェーン都市へと成長します。ブロック生成ホール、DeFi 地区、取引所広場、商店街、Agent 工房へと広がります。
  • Part B は機械室から見る:同じ島を暗い設計図の視点に切り替えます。ブロックの内部、コントラクト工場、フルスタック建設現場、DeFi エンジン室、インフラとセキュリティ、Agent エンジニアリングを扱います。
  • 字幕、選択肢、用語カード、事例は、このサイトの本文から取得するため、説明が一致します。「結果を観察する」と「変数を一つ変える」の数値は、本文に沿ってモデルが計算します。
  • 「実践」と「AI Lab」では、3D 上に課題カードだけを表示します。この二つのステップではコースを離れ、実際のツールで作業してください。
  • 各章のタイトルの下に「3D のチェーン島でこの章を体験」の入口があります。左右の矢印キーでページを送り、数字キーで選択します。

このコースが扱わないこと

  • 投資助言はしません。 仕組みを学ぶコースであり、買うべき資産を教えるものではありません。どの章も、ある資産を買う価値があるかどうかは判断しません。
  • 収益を約束しません。 APY や利回りが登場するのは、「このお金は誰が払っているか」を問う練習のためです。
  • リスクを代わりに負いません。 Lab で実際の資産を扱うときは、テストネットか、全額失っても受け入れられる金額を使ってください。実際のお金を扱うすべての Lab で、この説明を繰り返します。
  • 本文で流行を追いません。 業界の話題は半年ごとに変わります。72 章で扱うのは、話題が変わっても成り立つ構造です。最近の出来事は話題の分析で別に扱います。各ページで、出来事を仕組みに分解する方法だけを示し、確認日と時間が経つと変わる部分を明記します。話題の追い方はCrypto の最新知識を追う方法を参照してください。

コンテンツを書く際の約束

このコースの章を執筆する場合は、次の約束を守ってください。

  1. まずカリキュラムのデータを変更し、そのあと本文を書く。 章のタイトル、中心となる問い、一文の結論、主要概念、Lab、AI Lab はすべて packages/curriculum にあります。status を written に変更してから、MDX の執筆を始めてください。
  2. 十の二級見出しを順番に置き、一つも省略しない。 pnpm test が検査します。
  3. 用語は「何と呼ぶか」だけで登場させる。 それより前のステップでは、身近な言葉で現象を説明してください。
  4. 各章に少なくとも一つの Lab と、verify リスト付きの AILab を置く。 検証リストがなければ、AI Lab として扱いません。
  5. 時間が経つと古くなる数値を書かない。 「現在の TVL は約 20 億ドル」のような文は、半年後に誤りになります。数値を使うなら取得日と出典を示すか、読者に調べてもらってください。それ自体が Lab の目的です。

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