Intrati in legatura

Schița de curs

Introducere în OpenAI Codex CLI

  • Ce este Codex CLI și arhitectura open-source Rust din 2025
  • Caracteristici cheie: prompturi, operațiuni pe fișiere, execuție bash, sarcini multi-etape
  • Comparație cu Claude Code și alți agenți de terminal
  • Prezentare generală a modurilor de aprobare și a limitelor de securitate

Instalare și Configurare

  • Instalarea Codex CLI pe macOS și Linux
  • Configurarea cheilor API pentru OpenAI și furnizori compatibili
  • Conectarea la back-end-uri locale prin Ollama și Atomic Chat
  • Configurarea mediului de dezvoltare la distanță și SSH

Comenzi de Bază pentru Fluxul de Lucru

  • Executarea de prompturi simple și sesiuni multi-turn
  • Operațiuni de citire, scriere și editare a fișierelor din prompturi
  • Execuția de comenzi shell și ieșiri canalizate
  • Gestionarea directorilor de lucru și a contextului proiectului

Moduri de Aprobare și Securitate

  • Configurarea modurilor automat, întreabă-înainte-de-a-executa și complet manual
  • Sandboxing și sesiuni doar pentru citire versus sesiuni cu drept de scriere
  • Gestionarea în siguranță a comenzilor distructive și a ștergerii de fișiere

Integrare cu Git și CI

  • Utilizarea Codex CLI pentru a genera commit-uri și diff-uri
  • Hook-uri pre-commit cu revizuire de către agent
  • Executarea Codex CLI în medii CI fără interfață grafică
  • Integrare cu GitHub Actions și GitLab CI

Integrare cu Server MCP

  • Conectarea la servere Model Context Protocol
  • Extinderea capabilităților instrumentului cu puncte finale MCP personalizate
  • Construirea de instrumente MCP interne pentru sisteme proprii

Suport pentru Multi-Backend

  • Comutarea între API-urile OpenAI, Gemini și GitHub Models
  • Inferență locală cu Ollama și puncte finale auto-găzduite
  • Strategii de selecție a modelelor pentru latență versus calitate

Implementare în Echipă și Guvernanță

  • Gestionarea configurațiilor partajate și a secretelor
  • Politici de utilizare și înregistrări de audit pentru întreprinderi
  • Configurarea prompturilor standardizate și a gardurilor de protecție pentru echipă

Prompturi și Fluxuri de Lucru Personalizate

  • Scrierea de șabloane de prompturi reutilizabile
  • Înlănțuirea sarcinilor pentru proiecte complexe de refactorizare
  • Procesarea în lot a mai multor fișiere și repository-uri

Optimizare a Performanței

  • Înțelegerea caracteristicilor de performanță ale Rust
  • Optimizarea utilizării token-urilor pentru proiecte mari
  • Gestionarea cache-ului și a stării sesiunii

Depanarea Problemelor Comune

  • Rezolvarea eșecurilor de conectare la back-end-uri
  • Depanarea ambiguității prompturilor și a interpretărilor greșite
  • Gestionarea limitărilor de rată și a strategiilor de reîncercare

Bune Practici de Securitate

  • Protejarea cheilor API în medii partajate
  • Prevenirea injecțiilor de prompturi și a deturnării de comenzi
  • Considerații privind rezidența datelor și conformitatea

Rezumat și Pași Următori

  • Recapitulare a capacităților și fluxurilor de lucru de bază
  • Resurse comunitare și contribuții open-source
  • Trecerea la subiecte avansate de orchestrări multi-agent

Cerințe

  • Experiență în dezvoltare de software în orice limbaj de programare
  • Cunoștințe de bază în utilizarea liniei de comandă și a terminalului
  • Familiaritate cu noțiunile de bază ale Git

Publicul țintă

  • Dezvoltatori de software care doresc să utilizeze agenți AI în terminal în fluxul lor de lucru
  • Ingineri DevOps care explorează instrumente AI bazate pe Rust
  • Lideri de echipă care evaluează OpenAI Codex CLI pentru adoptare în grup
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite