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Struttura del corso

Introduzione a OpenAI Codex CLI

  • Cos'è Codex CLI e l'architettura Rust open-source del 2025
  • Caratteristiche principali: prompt, operazioni sui file, esecuzione bash, attività multi-step
  • Confronto con Claude Code e altri agenti terminal
  • 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 dell'ambiente SSH e sviluppo remoto

Comandi del flusso di lavoro principale

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

Modalità di approvazione e sicurezza

  • Configurazione delle modalità automatica, chiedi-prima-di-eseguire e completamente manuale
  • Sandboxing e sessioni in sola lettura rispetto a quelle abilitate alla scrittura
  • Gestione sicura dei comandi distruttivi ed eliminazioni di file

Integrazione con Git e CI

  • Utilizzo di Codex CLI per generare commit e diff
  • Pre-commit hooks con revisione dell'agente
  • Esecuzione di Codex CLI in ambienti CI headless
  • Integrazione con GitHub Actions e GitLab CI

Integrazione con server MCP

  • Connessione ai server del Model Context Protocol
  • Estensione delle funzionalità degli strumenti con endpoint MCP personalizzati
  • Sviluppo di strumenti MCP interni per sistemi proprietari

Supporto multi-backend

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

Implementazione e governance del team

  • Configurazione condivisa e gestione dei segreti
  • Policies d'uso e logging delle attività per l'impresa
  • Istanziamento di prompt standardizzati e barriere di sicurezza per il team

Prompt personalizzati e flussi di lavoro

  • Scrittura di modelli di prompt riutilizzabili
  • Catena di attività per progetti di refactoring complessi
  • Elaborazione batch di più file e repository

Ottimizzazione delle prestazioni

  • Comprensione delle caratteristiche prestazionali 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 malfunzionamenti di connessione ai backend
  • Debug dell'ambiguità nei prompt e delle incomprensioni
  • Gestione del rate limiting e delle strategie di retry

Best practice per la sicurezza

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

Riepilogo e prossimi passi

  • Riepilogo delle funzionalità core e dei flussi di lavoro
  • Risorse della community e contributi open-source
  • Passaggio agli argomenti avanzati di orchestrazione multi-agente

Requisiti

  • Esperienza nello sviluppo software con qualsiasi linguaggio di programmazione
  • Conoscenza base dell'utilizzo della riga di comando e del terminale
  • Conoscenza dei fondamentali di Git

Pubblico obiettivo

  • Sviluppatori software che desiderano utilizzare agenti terminal basati su AI nel proprio flusso di lavoro
  • Ingegneri DevOps che esplorano strumenti AI basati su Rust
  • Capigruppo che valutano l'adozione di OpenAI Codex CLI per il team
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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