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Schulungsübersicht

Einführung in OpenAI Codex CLI

  • Was ist Codex CLI und die quelloffene Rust-Architektur von 2025
  • Kernfunktionen: Prompts, Dateioperationen, Bash-Ausführung, mehrstufige Aufgaben
  • Vergleich mit Claude Code und anderen Terminal-Agents
  • Überblick über Genehmigungsmodi und Sicherheitsgrenzen

Installation und Einrichtung

  • Installation von Codex CLI unter macOS und Linux
  • Konfiguration von API-Schlüsseln für OpenAI und kompatible Anbieter
  • Verbindung zu lokalen Backends über Ollama und Atomic Chat
  • Einrichtung von SSH- und Remote-Entwicklungsumgebungen

Wichtige Arbeitsablauf-Befehle

  • Ausführung einzelner Prompts und mehrstufiger Sitzungen
  • Datei-Lese-, Schreib- und Bearbeitungsvorgänge über Prompts
  • Ausführung von Shell-Befehlen und Verarbeitung von Pipelines
  • Verwaltung von Arbeitsverzeichnissen und Projekt-Kontexten

Genehmigungsmodi und Sicherheit

  • Konfiguration von automatischen, „Vorher Fragen“- und manuellen Moden
  • Sandboxing undReadOnly-Sitzungen im Gegensatz zu Schreibzugriff-Sitzungen
  • Sichere Handhabung zerstörerischer Befehle und Datei-Löschungen

Git- und CI-Integration

  • Nutzung von Codex CLI zum Generieren von Commits und Diffs
  • Pre-Commit-Hooks mit Agent-Überprüfung
  • Ausführung von Codex CLI in headless-CI-Umgebungen
  • Integration mit GitHub Actions und GitLab CI

MCP-Server-Integration

  • Verbindung zu Model Context Protocol (MCP)-Servern
  • Erweiterung der Tool-Funktionen über benutzerdefinierte MCP-Endpunkte
  • Entwicklung interner MCP-Tools für proprietäre Systeme

Unterstützung mehrerer Backends

  • Wechseln zwischen den APIs von OpenAI, Gemini und GitHub Models
  • Lokale Inferenz mit Ollama und selbst gehosteten Endpunkten
  • Strategien zur Modellauswahl für Latenz versus Qualität

Team-Deployment und Governance

  • Gemeinsame Konfiguration und Verwaltung von Geheimnissen (Secrets Management)
  • Nutzungsrichtlinien und Audit-Protokollierung für das Enterprise-Environment
  • Einrichtung standardisierter Team-Prompts und Schutzmechanismen (Guardrails)

Benutzerdefinierte Prompts und Workflows

  • Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen
  • Verketten von Aufgaben für komplexe Refactoring-Projekte
  • Stapelverarbeitung mehrerer Dateien und Repositories

Leistungsoptimierung

  • Verständnis der Leistungsmerkmale von Rust
  • Optimierung der Token-Nutzung für große Projekte
  • Caching und Verwaltung des Sitzungsstatus

Fehlerbehebung bei häufigen Problemen

  • Behebung von Verbindungsfehlern zu Backends
  • Debugging von mehrdeutigen Prompts und Fehlinterpretationen
  • Umgang mit Rate Limiting und Wiederholungsstrategien

Sicherheits-Best-Practices

  • Schutz von API-Schlüsseln in geteilten Umgebungen
  • Verhinderung von Prompt-Injection und Befehls-Übernahme
  • Aspekte der Datenresidenz und Compliance

Zusammenfassung und Ausblick

  • Wiederholung der Kernfunktionen und Workflows
  • Ressourcen der Community und Möglichkeiten für quelloffene Mitwirkung
  • Übergang zu fortgeschrittenen Themen der Multi-Agent-Orchestrierung

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Softwareentwicklung mit beliebigen Programmiersprachen
  • Grundkenntnisse im Umgang mit der Befehlszeile und dem Terminal
  • Vertrautheit mit den Git-Grundlagen

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die KI-gestützte Terminal-Agents in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten
  • DevOps-Ingenieure, die sich mit KI-Tools auf Rust-Basis auseinandersetzen
  • Teamleiter, die die Einführung von OpenAI Codex CLI im Team evaluieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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