Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés az OpenAI Codex CLI-ba

  • Mi a Codex CLI és a 2025-ös nyílt forráskódú Rust architektúra
  • Kulcsfunkciók: kérések, fájlműveletek, bash végrehajtás, többlépéses feladatok
  • Összehasonlítás a Claude Code és más terminálügynökökkel
  • Áttekintés a jóváhagyási módokról és biztonsági határokról

Telepítés és beállítás

  • A Codex CLI telepítése macOS és Linux rendszereken
  • API kulcsok konfigurálása az OpenAI és kompatibilis szolgáltatók számára
  • Csatlakozás helyi háttérrendszerekhez az Ollama és Atomic Chat segítségével
  • SSH és távoli fejlesztési környezet beállítása

Alapvető munkafolyamat parancsok

  • Egyszerű kérések és többlépéses munkamenetek futtatása
  • Fájlok olvasása, írása és szerkesztése kérésekből
  • Shell parancsok végrehajtása és csővezetékes kimenetek
  • Munkakönyvtárak és projektkontextus kezelése

Jóváhagyási módok és biztonság

  • Automatikus, végrehajtás előtti kérdés és teljesen manuális módok konfigurálása
  • Sandboxolás és csak olvasható versus írható munkamenetek
  • Romboló parancsok és fájltörlések biztonságos kezelése

Git és CI integráció

  • A Codex CLI használata commitok és diff-ek generálására
  • Előzetes commit hookok ügynök általi felülvizsgálattal
  • A Codex CLI futtatása fej nélküli CI környezetekben
  • Integráció a GitHub Actions és GitLab CI-vel

MCP szerver integráció

  • Csatlakozás Model Context Protocol szerverekhez
  • Eszköz képességek bővítése egyedi MCP végpontokkal
  • Belső MCP eszközök fejlesztése saját rendszerekhez

Több háttérrendszer támogatása

  • Váltás az OpenAI, Gemini és GitHub Models API-k között
  • Helyi következtetés az Ollama és önállóan üzemeltetett végpontokkal
  • Modell kiválasztási stratégiák késleltetés versus minőség alapján

Csapat telepítés és irányítás

  • Megosztott konfiguráció és titkos kulcsok kezelése
  • Használati irányelvek és audit naplózás vállalati környezetben
  • Standardizált csapatkérések és korlátok beállítása

Egyedi kérések és munkafolyamatok

  • Újrafelhasználható kérés sablonok írása
  • Feladatok láncolása komplex átalakítási projektekhez
  • Több fájl és repository kötegelt feldolgozása

Teljesítmény finomhangolása

  • A Rust teljesítmény jellemzőinek megértése
  • Token használat optimalizálása nagy projektekhez
  • Gyorsítótár és munkamenet állapot kezelése

Gyakori problémák hibaelhárítása

  • Csatlakozási hibák feloldása háttérrendszerekhez
  • Kétértelmű kérések és félreértések hibakeresése
  • Korlátozások kezelése és újrapróbálkozási stratégiák

Biztonsági ajánlott eljárások

  • API kulcsok védelme megosztott környezetekben
  • Kérésbefecskendezés és parancseltérítés megelőzése
  • Adattartózkodási és megfelelőségi megfontolások

Összefoglalás és következő lépések

  • A főbb képességek és munkafolyamatok áttekintése
  • Közösségi erőforrások és nyílt forráskódú hozzájárulások
  • Átmenet a fejlett többszereplős koordináció témaköréhez

Követelmények

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

Célközönség

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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák