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Schulungsübersicht
Einführung in die OpenAI Codex CLI
- Was ist Codex CLI und die Architektur der Open-Source-Rust-Version von 2025?
- Kernfunktionen: Prompts, Dateimanipulationen, Bash-Ausführung und mehrstufige Aufgaben.
- Vergleich mit Claude Code und anderen Terminal-Agents.
- Übersicht über Zustimmungsmodi und Sicherheitsgrenzen.
Installation und Einrichtung
- Installation von Codex CLI unter macOS und Linux.
- Konfiguration von API-Schlüsseln für OpenAI und kompatible Anbieter.
- Anbindung lokaler Backends über Ollama und Atomic Chat.
- Einrichtung von SSH- und Remote-Entwicklungsumgebungen.
Wichtige Arbeitsablauf-Befehle
- Ausführung einzelner Prompts und mehrstufiger Sitzungen.
- Dateioperationen: Lesen, Schreiben und Bearbeiten aus dem Prompt heraus.
- Ausführung von Shell-Befehlen und Verarbeitung von Pipelined-Outputs.
- Verwaltung der Arbeitsverzeichnisse und des Projektkontexts.
Zustimmungsmodi und Sicherheit
- Konfiguration von automatischem, „Vor dem Ausführen fragen“ und vollständig manuellem Modus.
- Sandboxing und Sessions nur zum Lesen versus Sessions mit Schreibzugriff.
- Sicherer Umgang mit destruktiven Befehlen und Dateilöschungen.
Integration von Git und CI
- Nutzung von Codex CLI zum Generieren von Commits und Diffs.
- Pre-Commit-Hooks mit automatischer Codeprüfung.
- Ausführung von Codex CLI in headless-CI-Umgebungen.
- Anbindung an GitHub Actions und GitLab CI.
MCP-Server-Integration
- Anbindung an Model Context Protocol (MCP)-Server.
- Erweiterung der Tool-Funktionen über benutzerdefinierte MCP-Endpunkte.
- Entwicklung interner MCP-Tools für proprietäre Systeme.
Unterstützung mehrerer Backends
- Wechseln zwischen OpenAI-, Gemini- und GitHub-Models-APIs.
- Lokale Inferenz mit Ollama und selbst gehosteten Endpunkten.
- Modell-Auswahlstrategien für Latenz versus Qualität.
Team-Einführung und Governance
- Gemeinsame Konfiguration und Verwaltung von Geheimnissen (Secrets).
- Nutzungsrichtlinien und Audit-Logging für Unternehmen.
- Einarbeitung standardisierter Team-Prompts und Sicherheitsschranken.
Benutzerdefinierte Prompts und Workflows
- Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen.
- Kettenbildung von Aufgaben für komplexe Refactoring-Projekte.
- Batch-Verarbeitung mehrerer Dateien und Repositories.
Leistungsoptimierung
- Verstehen der Leistungseigenschaften von Rust.
- Optimierung der Token-Nutzung für große Projekte.
- Caching und Verwaltung des Sitzungszustands.
Behandlung häufiger Probleme
- Lösung von Verbindungsfehlern zu den Backends.
- Debugging von mehrdeutigen Prompts und Fehlinterpretationen.
- Umgang mit Rate-Limiting und Strategien für Wiederholungen.
Sicherheitsempfehlungen
- Schutz von API-Schlüsseln in geteilten Umgebungen.
- Vermeidung von Prompt-Injection und Befehls-Hijacking.
- Datenresidenz und Compliance-Aspekte.
Zusammenfassung und weitere Schritte
- Wiederholung der Kernfunktionen und Arbeitsabläufe.
- Ressourcen der Community und Möglichkeiten für Open-Source-Beiträge.
- Vorbereitung auf fortgeschrittene Themen zur Multi-Agenten-Orchestrierung.
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Softwareentwicklung in einer beliebigen Programmiersprache
- Grundkenntnisse im Umgang mit der Kommandozeile und dem Terminal
- Vertrautheit mit den Git-Grundlagen
Zielgruppe
- Softwareentwickler:innen, die KI-Terminal-Agents in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten.
- DevOps-Ingenieur:innen, die sich mit Rust-basierter KI-Tooling beschäftigen.
- Teamleiter:innen, die die Einführung der OpenAI Codex CLI im Team evaluieren.
14 Stunden
