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Schulungsübersicht

Einführung in OpenAI Codex CLI

  • Was ist Codex CLI und die 2025 veröffentlichte quelloffene Rust-Architektur
  • Kernfunktionen: Prompts, Dateiverarbeitungen, Bash-Ausführung, Mehrschrittaufgaben
  • Vergleich mit Claude Code und anderen Terminal-Agents
  • Übersicht über Genehmigungsmodi und Sicherheitsgrenzen

Installation und Einrichtung

  • Installation von Codex CLI unter macOS und Linux
  • Konfigurieren von API-Schlüsseln für OpenAI und kompatible Anbieter
  • Anbindung lokaler Backends über Ollama und Atomic Chat
  • Einrichtung von SSH- und Remote-Entwicklungsumgebungen

Kernworkflow-Befehle

  • Ausführen einzelner Prompts und mehrstufiger Sitzungen
  • Datei-Lese-, Schreib- und Bearbeitungsvorgänge aus Prompts heraus
  • Shell-Befehlsausführung und Verkettung von Ausgaben
  • Verwalten von Arbeitsverzeichnissen und Projektkontexten

Genehmigungsmodi und Sicherheit

  • Konfigurieren von automatischen, „Fragen vor Ausführung“ und vollständig manuellen Modi
  • Sandboxing sowie schreibgeschützte versus schreibaktivierte Sitzungen
  • Sicherer Umgang mit zerstörerischen Befehlen und Dateilöschungen

Git- und CI-Integration

  • Nutzung von Codex CLI zum Erstellen von Commits und Diffs
  • Pre-commit-Hooks mit Agentenprüfung
  • Ausführen von Codex CLI in headless-CI-Umgebungen
  • Integration mit GitHub Actions und GitLab CI

MCP-Server-Integration

  • Anbindung an Model Context Protocol-Server (MCP)
  • Erweiterung der Tool-Funktionen durch benutzerdefinierte MCP-Endpunkte
  • Entwicklung interner MCP-Tools für proprietäre Systeme

Mehrere Backend-Unterstützung

  • Wechseln zwischen OpenAI-, Gemini- und GitHub-Models-APIs
  • Lokale Inferenz mit Ollama und selbst gehosteten Endpunkten
  • Modell-Auswahlstrategien für Latenz versus Qualität

Team-Bereitstellung und Governance

  • Gemeinsame Konfiguration und Secrets-Verwaltung
  • Nutzungsrichtlinien und Audit-Logging für Enterprise-Umgebungen
  • Einstellen standardisierter Team-Prompts und Guardrails

Benutzerdefinierte Prompts und Workflows

  • Erstellung wiederverwendbarer Prompt-Vorlagen
  • Kettenbildung von Aufgaben für komplexe Refactoring-Projekte
  • Batch-Verarbeitung mehrerer Dateien und Repositories

Performance-Tuning

  • Verstehen der Leistungsmerkmale von Rust
  • Optimieren des Token-Verbrauchs für große Projekte
  • Caching und Verwaltung von Sitzungsstatusdaten

Fehlerbehebung bei häufigen Problemen

  • Lösen von Verbindungsfehlern zu Backends
  • Debugging von unklaren oder missverstandenen Prompts
  • Umgang mit Rate-Limiting und Wiederholungsstrategien

Sicherheits-Best-Practices

  • Schutz von API-Schlüsseln in geteilten Umgebungen
  • Verhinderung von Prompt-Injection und Command-Hijacking
  • Datenresidenz- und Compliance-Aspekte

Zusammenfassung und nächste Schritte

  • Wiederholung der Kernfunktionen und Workflows
  • Gemeinschaftsressourcen und Mitwirkung an quelloffenen Projekten
  • Übergang zu fortgeschrittenen Themen der Multi-Agent-Orchestrierung

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Softwareentwicklung mit jeder beliebigen Programmiersprache
  • Grundkenntnisse in der Nutzung der Befehlszeile und des Terminals
  • Vertrautheit mit Git-Grundlagen

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die KI-Terminal-Agents in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten
  • DevOps-Ingenieure, die sich mit Rust-basierten KI-Tools vertraut machen wollen
  • Teamleiter, die die Einführung von OpenAI Codex CLI im Team prüfen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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