Kom i kontakt

Kursplan

Introduktion till OpenAI Codex CLI

  • Vad Codex CLI är och den öppna källkodsterminalen Rust-arkitekturen 2025
  • Viktiga funktioner: instruktioner, filoperationer, bash-exekvering, flerstegsuppgifter
  • Jämförelse med Claude Code och andra terminalagenter
  • Översikt över godkännandemoduler och säkerhetsgränser

Installation och uppsättning

  • Installera Codex CLI på macOS och Linux
  • Konfigurera API-nycklar för OpenAI och kompatibla leverantörer
  • Ansluta till lokala backends via Ollama och Atomic Chat
  • SSH- och fjärrutvecklingsmiljöuppsättning

Kernte flödeskommandon

  • Köra enkla instruktioner och fleromgångssessioner
  • Läs, skriv och redigera filoperationer från instruktioner
  • Exekvera skalbefäl och pipade utdata
  • Hantera arbetsmappar och projektcontext

Godkännandemoduler och säkerhet

  • Konfigurera automatiska, fråga-före-exekvera- och manuella lägen
  • Sandboxning och läsbara mot skrivaktiva sessioner
  • Hantera destruktiva kommandon och filborttagningar säkert

Git- och CI-integration

  • Använd Codex CLI för att generera commits och diffs
  • Före-commit hooks med agentgranskning
  • Köra Codex CLI i headless CI-miljöer
  • Integrera med GitHub Actions och GitLab CI

MCP Server-integration

  • Ansluta till Model Context Protocol-servrar
  • Utvärdera verktygsförmågor med anpassade MCP-slutpunkter
  • Bygga interna MCP-verktyg för egna system

Fler-backend-stöd

  • Växla mellan OpenAI, Gemini och GitHub Models API:er
  • Lokal inferens med Ollama och självhostade slutpunkter
  • Modellvalstrategier för latens jämfört med kvalitet

Teamdeployment och styrning

  • Gemensamma konfigurationer och secrets-hantering
  • Användningspolicyer och audit-loggar för företagsmiljöer
  • Ställa in standardiserade teaminstruktioner och skyddsgallerier

Anpassade instruktioner och arbetsflöden

  • Skriva återanvändbara instruktionsmallar
  • Kedja uppgifter för komplexa refaktoreringprojekt
  • Batch-behandla flera filer och repositories

Prestandaoptimering

  • Förstå Rust-prestandakaraktärer
  • Optimera token-användning för stora projekt
  • Cachelagring och sessionstillståndshantering

Felsöka vanliga problem

  • Lösa anslutningsfel till backends
  • Debugga instruktionamibiguitet och missförstånd
  • Hantera rate-limiting och återförsöksstrategier

Säkerhetsbästa praxis

  • Skydda API-nycklar i delade miljöer
  • Förhindra instruktion-injektion och kommandoövertagande
  • Dataresidens och efterlevnadsperspektiv

Sammanfattning och nästa steg

  • Sammanfatta kärnfunktioner och arbetsflöden
  • Gemensamhetsresurser och öppen källkodsinsatser
  • Övergång till avancerade multi-agent-orchestreringstema

Krav

  • Erfarenhet av mjukvaruutveckling i vilket programspråk som helst
  • Grunderna i kommandotolks- och terminusanvändning
  • Bekant med Git-grunderna

Målgrupp

  • Mjukvaruutvecklare som vill använda AI-terminalagenter i sitt arbetsflöde
  • DevOps-ingenjörer som utforskar Rust-baserad AI-verktyg
  • Teamledare som bedömer OpenAI Codex CLI för gruppadoption
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier