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Programa do Curso
Introdução ao OpenAI Codex CLI
- O que é o Codex CLI e a arquitetura open-source em Rust de 2025
- Principais recursos: prompts, operações de arquivos, execução de bash, tarefas multi-etapa
- Comparação com Claude Code e outros agentes de terminal
- Visão geral dos modos de aprovação e limites de segurança
Instalação e Configuração
- Instalando o Codex CLI no macOS e Linux
- Configurando chaves de API para OpenAI e provedores compatíveis
- Conectando-se a backends locais via Ollama e Atomic Chat
- Configuração de SSH e ambiente de desenvolvimento remoto
Comandos de Fluxo de Trabalho Principal
- Execução de prompts únicos e sessões de múltiplas rodadas
- Operações de leitura, gravação e edição de arquivos a partir de prompts
- Execução de comandos de shell e saídas canalizadas
- Gerenciamento de diretórios de trabalho e contexto do projeto
Modos de Aprovação e Segurança
- Configurando modos automáticos, de pergunta antes da execução e totalmente manuais
- Isolamento e sessões somente leitura versus com permissão de escrita
- Lidando com comandos destrutivos e exclusões de arquivos com segurança
Integração com Git e CI
- Usando o Codex CLI para gerar commits e diffs
- Hooks de pré-commit com revisão por agente
- Executando o Codex CLI em ambientes de CI headless
- Integração com GitHub Actions e GitLab CI
Integração com Servidor MCP
- Conectando-se a servidores do Protocolo de Contexto do Modelo (Model Context Protocol)
- Expandindo capacidades de ferramentas com endpoints MCP personalizados
- Construindo ferramentas MCP internas para sistemas proprietários
Suporte Multi-Backend
- Alternando entre APIs de OpenAI, Gemini e GitHub Models
- Inferência local com Ollama e endpoints hospedados internamente
- Estratégias de seleção de modelos para latência versus qualidade
Implantação e Governança em Equipes
- Configuração compartilhada e gestão de segredos
- Políticas de uso e registros de auditoria para empresas
- Configurando prompts e proteções padrão para a equipe
Prompts Personalizados e Fluxos de Trabalho
- Escrevendo modelos de prompt reutilizáveis
- Encadeamento de tarefas para projetos complexos de refatoração
- Processamento em lote de múltiplos arquivos e repositórios
Ajuste de Desempenho
- Compreendendo as características de desempenho do Rust
- Otimizando o uso de tokens para projetos grandes
- Gerenciamento de cache e estado da sessão
Solução de Problemas Comuns
- Resolvendo falhas de conexão com backends
- Depurando ambiguidade e mal-interpretos nos prompts
- Lidando com limitação de taxa e estratégias de retry
Melhores Práticas de Segurança
- Protegendo chaves de API em ambientes compartilhados
- Prevenindo injeção de prompts e sequestro de comandos
- Considerações sobre residência de dados e conformidade
Resumo e Próximos Passos
- Revisão das capacidades e fluxos de trabalho principais
- Recursos da comunidade e contribuições open-source
- Transição para tópicos avançados de orquestração multi-agente
Requisitos
- Experiência com desenvolvimento de software em qualquer linguagem de programação
- Conhecimento básico de uso de linha de comando e terminal
- Familiaridade com os fundamentos do Git
Público-Alvo
- Desenvolvedores de software que buscam usar agentes de terminal com IA em seu fluxo de trabalho
- Engenheiros de DevOps explorando ferramentas de IA baseadas em Rust
- Líderes de equipe avaliando a adoção do OpenAI Codex CLI em grupo
14 Horas