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Programa do Curso

Introdução ao OpenAI Codex CLI

  • O que é o Codex CLI e a arquitetura de código aberto baseada em Rust de 2025.
  • Principais recursos: prompts, operações em arquivos, execução do bash, tarefas multi-etapas.
  • Comparação com o 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 do ambiente SSH e desenvolvimento remoto.

Comandos de Fluxo de Trabalho Core

  • Executando prompts únicos e sessões multi-turno.
  • Operações de leitura, gravação e edição de arquivos a partir de prompts.
  • Execução de comandos do shell e saída canalizada (pipes).
  • Gestão de diretórios de trabalho e contexto do projeto.

Modos de Aprovação e Segurança

  • Configurando modos automáticos, perguntar antes de executar e totalmente manuais.
  • Sandboxing e sessões de apenas leitura versus habilitadas para gravação.
  • Lidando com comandos destrutivos e exclusões de arquivos com segurança.

Integração com Git e CI

  • Usando o Codex CLI para gerar commits e diffs (diferenças).
  • Hooks pré-commit com revisão por agente.
  • Executando o Codex CLI em ambientes de CI headless (sem interface gráfica).
  • Integração com GitHub Actions e GitLab CI.

Integração com Servidor MCP

  • Conectando-se a servidores do Model Context Protocol (MCP).
  • Expandindo a capacidade de ferramentas com endpoints MCP personalizados.
  • Criando ferramentas MCP internas para sistemas proprietários.

Suporte Multi-Backend

  • Alternando entre APIs da OpenAI, Gemini e GitHub Models.
  • Inferência local com Ollama e endpoints auto-hospedados.
  • Estratégias de seleção de modelo para latência versus qualidade.

Implantação em Equipe e Governança

  • Configuração compartilhada e gerenciamento de segredos.
  • Políticas de uso e logs de auditoria para empresas.
  • Configuração de prompts padronizados da equipe e barreiras de segurança (guardrails).

Prompts Personalizados e Fluxos de Trabalho

  • Escrevendo modelos de prompt reutilizáveis.
  • Cadeia de tarefas para projetos complexos de refatoração.
  • Processamento em lote de vários arquivos e repositórios.

Otimização de Desempenho

  • Compreendendo as características de desempenho do Rust.
  • Otimizando o uso de tokens para projetos grandes.
  • Gestão de cache e estado da sessão.

Solução de Problemas Comuns

  • Resolvendo falhas de conexão com backends.
  • Depurando ambiguidade de prompts e interpretações equivocadas.
  • Lidando com limitação de taxa (rate limiting) e estratégias de repetição de tentativas.

Melhores Práticas de Segurança

  • Protegendo chaves de API em ambientes compartilhados.
  • Prevendo injeção de prompts e sequestro de comandos.
  • Considerações sobre residência de dados e conformidade.

Resumo e Próximos Passos

  • Revisão dos recursos e fluxos de trabalho principais.
  • Recursos da comunidade e contribuições de código aberto.
  • Transição para tópicos avançados de orquestração multi-agente.

Requisitos

  • Experiência com desenvolvimento de software em qualquer linguagem de programação
  • Uso básico da linha de comando e do terminal
  • Conhecimento básico de Git

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software que desejam usar agentes de IA no terminal 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

Número de participantes


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