Curso de OpenAI Codex CLI para Equipes

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.