Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés az OpenAI Codex CLI-be

  • Mi az a Codex CLI és a 2025-ös nyílt forráskódú Rust architektúra
  • Főbb funkciók: promptok, fájlmuveletek, bash végrehajtás, többlépcsős feladatok
  • Összehasonlítás a Claude Code és más terminálügynökökkel
  • Áttekintés a jóváhagyási módokról és biztonsági határokról

Telepítés és beállítás

  • Codex CLI telepítése macOS és Linux rendszereken
  • API kulcsok konfigurálása OpenAI és kompatibilis szolgáltatókhoz
  • Kapcsolódás helyi backendekhez Ollama és Atomic Chat segítségével
  • SSH és távoli fejlesztői környezet beállítása

Alapvető munkafolyamat parancsok

  • Egyszerű promptok és többlépcsős munkamenetek futtatása
  • Fájlok olvasása, írása és szerkesztése promptokból
  • Shell parancsok végrehajtása és csővezetékes kimenetek
  • Munkakönyvtárak és projektkontextus kezelése

Jóváhagyási módok és biztonság

  • Automatikus, kérdezz-mielőtt-végrehajt és teljesen manuális módok konfigurálása
  • Sandboxolás és csak olvasható versus írásra engedélyezett munkamenetek
  • Destruktiv parancsok és fájltörlések biztonságos kezelése

Git és CI integráció

  • Codex CLI használata commitok és diffok generálására
  • Pre-commit hookok ügynökös ellenőrzéssel
  • Codex CLI futtatása headless CI környezetekben
  • Integráció GitHub Actions és GitLab CI-vel

MCP szerver integráció

  • Kapcsolódás Model Context Protocol szerverekhez
  • Eszköz képességek bővítése egyéni MCP végpontokkal
  • Belső MCP eszközök fejlesztése saját rendszerekhez

Többbackend támogatás

  • Váltás OpenAI, Gemini és GitHub Models API-k között
  • Helyi következtetés Ollama és önállóan hosztolt végpontokkal
  • Modellválasztási stratégiák késleltetés és minőség alapján

Csapat bevezetés és irányítás

  • Megosztott konfiguráció és titkos kulcsok kezelése
  • Használati irányelvek és naplózás vállalati környezetben
  • Szabványos csapat promptok és korlátok beállítása

Egyéni promptok és munkafolyamatok

  • Újrahasználható prompt sablonok írása
  • Feladatok láncolása összetett refaktorálási projektekhez
  • Több fájl és repository kötegelt feldolgozása

Teljesítmény finomhangolás

  • A Rust teljesítményjellemzőinek megértése
  • Tokenhasználat optimalizálása nagy projektekhez
  • Gyorsítótárazás és munkamenetállapot kezelése

Gyakori hibák elhárítása

  • Kapcsolati hibák elhárítása backendekhez
  • Prompt kétértelműség és félreértések hibakeresése
  • Rate limit kezelése és újrapróbálkozási stratégiák

Biztonsági ajánlott eljárások

  • API kulcsok védelme megosztott környezetekben
  • Prompt injektálás és parancseltérítés megelőzése
  • Adattartózkodás és megfelelőségi szempontok

Összefoglalás és következő lépések

  • Főbb képességek és munkafolyamatok áttekintése
  • Közösségi erőforrások és nyílt forráskódú hozzájárulások
  • Átmenet a haladó többügynökös összehangolási témákhoz

Követelmények

  • Tapasztalat szoftverfejlesztésben bármilyen programozási nyelven
  • Alapvető parancssori és terminál használat
  • A Git alapjainak ismerete

Közönség

  • Szoftverfejlesztők, akik AI terminálügynököket szeretnének használni munkafolyamataikban
  • DevOps mérnökök, akik Rust alapú AI eszközöket szeretnének felfedezni
  • Csapatvezetők, akik az OpenAI Codex CLI-t értékelik csapati bevezetésre
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák