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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

Número de participantes


Preço por participante

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