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Struttura del corso

Introduzione a OpenAI Codex CLI

  • Cos'è Codex CLI e l'architettura open-source Rust del 2025
  • Funzionalità chiave: prompt, operazioni sui file, esecuzione bash, attività multi-step
  • Confronto con Claude Code e altri agenti terminali
  • Panoramica delle modalità di approvazione e dei confini di sicurezza

Installazione e Configurazione

  • Installazione di Codex CLI su macOS e Linux
  • Configurazione delle chiavi API per OpenAI e provider compatibili
  • Connessione a backend locali tramite Ollama e Atomic Chat
  • Configurazione SSH e ambiente di sviluppo remoto

Comandi del Flusso di Lavoro Core

  • Esecuzione di prompt singoli e sessioni multi-turno
  • Operazioni di lettura, scrittura e modifica dei file dai prompt
  • Esecuzione di comandi shell e output in pipe
  • Gestione delle directory di lavoro e del contesto del progetto

Modalità di Approvazione e Sicurezza

  • Configurazione delle modalità automatica, chiedi-prima-di-eseguire e totalmente manuale
  • Sandbox e sessioni solo-lettura vs. scritte-abilitate
  • Gestione sicura di comandi distruttivi ed eliminazioni di file

Integrazione con Git e CI

  • Utilizzo di Codex CLI per generare commit e diff
  • Hook pre-commit con revisione tramite agente
  • Esecuzione di Codex CLI in ambienti CI headless
  • Integrazione con GitHub Actions e GitLab CI

Integrazione con Server MCP

  • Connessione a server del Protocollo del Contesto del Modello (Model Context Protocol)
  • Estensione delle capacità degli strumenti con endpoint MCP personalizzati
  • Creazione di strumenti MCP interni per sistemi proprietari

Supporto Multi-Backend

  • Passaggio tra le API di OpenAI, Gemini e GitHub Models
  • Inferenza locale con Ollama e endpoint self-hosted
  • Strategie di selezione dei modelli per latenza versus qualità

Distribuzione e Governance del Team

  • Configurazione condivisa e gestione dei segreti
  • Politiche di utilizzo e audit logging per l'azienda
  • Impostazione di prompt standardizzati e guardrail per il team

Prompt Personalizzati e Flussi di Lavoro

  • Redazione di template di prompt riutilizzabili
  • Concatenamento di attività per progetti di refactoring complessi
  • Elaborazione batch di più file e repository

Ottimizzazione delle Prestazioni

  • Comprensione delle caratteristiche delle prestazioni di Rust
  • Ottimizzazione dell'utilizzo dei token per progetti di grandi dimensioni
  • Gestione della cache e dello stato della sessione

Risoluzione dei Problemi Comuni

  • Risoluzione dei fallimenti di connessione ai backend
  • Debugging dell'ambiguità dei prompt e delle incomprensioni
  • Gestione del rate limiting e delle strategie di retry

Migliori Pratiche di Sicurezza

  • Protezione delle chiavi API in ambienti condivisi
  • Prevenzione delle injection di prompt e del hijacking di comandi
  • Considerazioni sulla residenza dei dati e conformità

Riepilogo e Prossimi Passi

  • Riepilogo delle funzionalità e dei flussi di lavoro core
  • Risorse della comunità e contributi open-source
  • Transizione verso argomenti avanzati di orchestraggio multi-agente

Requisiti

  • Esperienza nello sviluppo software in qualsiasi linguaggio di programmazione
  • Conoscenza base dell'uso della riga di comando e del terminale
  • Familiarità con i concetti base di Git

Destinatari

  • Sviluppatori software che desiderano integrare agenti terminal AI nel proprio flusso di lavoro
  • Ingegneri DevOps che esplorano strumenti AI basati su Rust
  • Responsabili di team che valutano l'adozione di OpenAI Codex CLI a livello di gruppo
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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