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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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