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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