Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do CLI nástroje OpenAI Codex

  • Co je CLI nástroj Codex a jeho architektura z roku 2025 založená na jazyce Rust
  • Hlavní funkce: příkazy zadané přirozeným jazykem, operace se soubory, bash spouštění, více kroků úloh
  • Srovnání s Claude Code a dalšími terminálovými agenty
  • Přehled schvalovacích režimů a bezpečnostních hranic

Instalace a nastavení

  • Instalace CLI nástroje Codex na macOS a Linux
  • Konfigurace klíčů API pro OpenAI a kompatibilní poskytovatele
  • Připojení k lokálním backendům prostřednictvím Ollama a Atomic Chatu
  • Nastavení SSH a vzdálených vývojářských prostředí

Základní příkazy workflow

  • Spouštění jednotlivých promptů a více-krokových sezení
  • Operace čtení, zápisu a editace souborů z promptů
  • Spuštění shellových příkazů a zpracování výstupů v pipelinech
  • Správa pracovních adresářů a kontextu projektu

Schvalovací režimy a bezpečnost

  • Konfigurace automatických, dotazovaných a plně manuálních režimů
  • Bezpečné oddělení pouze pro čtení versus write-enabled sessions
  • Správa destruktivních příkazů a bezpečné mazání souborů

Integrace s Git a CI

  • Použití CLI nástroje Codex k generování commitů a diffů
  • Předcommit hooks s agent review
  • Spuštění CLI nástroje Codex v headless CI prostředích
  • Integrace s GitHub Actions a GitLab CI

Integrace serverů MCP

  • Připojení k serverům Model Context Protocol
  • Rozšíření možností nástrojů pomocí vlastních koncových bodů MCP
  • Vytváření interních nástrojů MCP pro proprietární systémy

Podpora více backendů

  • Přepínání mezi API OpenAI, Gemini a GitHub Models
  • Lokální inference s Ollama a self-hosted endpoints
  • Strategie výběru modelů pro latenci vs. kvalitu

Nasazení týmů a governance

  • Sdílená konfigurace a správa tajemství
  • Použití politik a audit logování pro enterprise
  • Stanovení standardizovaných promptů a ohraničení pro týmy

Vlastní prompty a workflow

  • Pisání opakovaně použitelných šablon promptů
  • Řetězení úloh pro komplexní refaktorizační projekty
  • Dávkové zpracování více souborů a repozitářů

Ladění výkonu

  • Porozumění charakteristikám výkonu Rustu
  • Optimalizace tokenů pro velké projekty
  • Caching a správa stavu sezení

Další kroky při řešení běžných problémů

  • Rozhodování selhání připojení k backendům
  • Debugging nejasností a interpretací promptů
  • Správa rate limitingu a strategií opakování

Bezpečnostní doporučení

  • Ochrana API klíčů ve sdílených prostředích
  • Zabraňování prompt injectionu a command hijackingu
  • Zařazení residency dat a dodržení pravidel

Případný shrnutí a další kroky

  • Shrnutí hlavních funkcí a workflow
  • Zdroje komunity a příspěvky open-source
  • Prezentace témat pokročilé orchestrace multi-agentů

Požadavky

  • Zkušenosti s softwarovým vývojem v libovolném programovacím jazyce
  • Základní znalost příkazového řádku a terminálu
  • Znalost základů systému Git

Cílová skupina

  • Softwaroví vývojáři hledající možnost využít AI terminálových agentů ve svém workflow
  • Inženýři DevOps zkoumající Rust-based AI nástroje
  • Vedoucí týmů hodnocující CLI nástroj OpenAI Codex pro jeho nasazení ve skupině
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie