Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
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
