OpenAI Codex CLI for Teams Treningskurs
OpenAI Codex CLI er en open source-terminalkodingsagent basert på Rust, lansert i 2025. Den utfører instruksjoner, filoperasjoner og flitrings-agentoppgaver direkte fra kommandolinjen, med støtte for sky-API-er og lokale backend-løsninger via et API som er kompatibelt med OpenAI.
Den underviste, live-opplæringen (nettbasert eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere og DevOps-team som ønsker å bruke OpenAI Codex CLI til å automatisere kodingstjenester, gjennomgå kode og kjøre flitringsarbeidsflyter fra terminalen.
Amatørene vil ved slutten av denne opplæringen være i stand til:
- Installere og konfigurere OpenAI Codex CLI for individuell og teambruk.
- Utføre kodingstjenester, filredigeringer og skjellkommandoer via naturlige språk-instruksjoner.
- Utnytte godkjenningsmoduser for å håndtere agentens autonomitet på en trygg måte.
- Integre Codex CLI med Git, CI-pipeline og MCP-servere.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praktisk trening.
- Håndterlig implementering i et live-lab-miljø.
Tilpassingsmuligheter for kurset
- Kontakt oss hvis du ønsker en skreddersydd opplæring for dette kurset, så skal vi ordne det.
Kursplan
Innføring i OpenAI Codex CLI
- Hva Codex CLI er og arkitekturen bak den 2025-lanserte open source-versjonen på Rust
- Viktige funksjoner: instruksjonshåndtering, filoperasjoner, bash-utførelse, flitringsoppgaver
- Sammenligning med Claude Code og andre terminalagenter
- Oversikt over godkjenningsmoduser og sikkerhetsbegrensninger
Installasjon og oppsett
- Installasjon av Codex CLI på macOS og Linux
- Konfigurasjon av API-nøkler for OpenAI og kompatibelle leverandører
- Tilkobling til lokale backend-løsninger via Ollama og Atomic Chat
- SSH-oppsett og eksterne utviklingsmiljøer
Kjernearbeidsflyt-kommandoer
- Kjøring av enkelt-instruksjoner og flitrings-sesjoner
- Fillesing, -skriving og -redigering via instruksjoner
- Skjellkommando-utførelse og pipede utdata
- Håndtering av arbeidsmapper og prosjekt-kontekst
Godkjenningsmoduser og sikkerhet
- Konfigurasjon av automatisk, spør-re-gjør-modus og fullt manuelt modus
- Sandboxing og lesebeskyttet versus skriveaktiver sesjoner
- Håndtering av destruktive kommandoer og fil-sletting på en trygg måte
Git- og CI-integrasjon
- Bruk av Codex CLI til å generere commits og diff-filer
- Pre-commit-hooks med agent-gjennomgang
- Kjøring av Codex CLI i headless CI-miljøer
- Integrasjon med GitHub Actions og GitLab CI
MCP-server-integrasjon
- Tilkobling til Model Context Protocol-servere
- Utvidelse av verktøymuligheter med egendefinerte MCP-endepunkter
- Bygging av interne MCP-verktøy for proprietære systemer
Støtte for flere backend-løsninger
- Bytte mellom OpenAI-, Gemini- og GitHub Models API-er
- Lokal inferens med Ollama og selvhostede endepunkter
- Modellvalgsstrategier for latens versus kvalitet
Team-deployering og styring
- Delte konfigurasjoner og håndtering av hemmeligheter
- Brukpolitikk og audit-loggføring for virksomheter
- Oppsett av standardiserte team-instruksjoner og beskyttelsesmekanismer
Egendefinerte instruksjoner og arbeidsflyter
- Skriving av gjenbrukbare instruksjonsskjemaer
- Kobling av oppgaver for komplekse refaktoringsprosjekter
- Batch-prosessering av flere filer og repoer
Prestandatuning
- Forståelse av Rusts ytelseskarakteristikk
- Optimalisering av tokenbruk for store prosjekter
- Mellomlagring og håndtering av økt-tilstand
Feilfinding av vanlige problemer
- Løse tilkoblingsfeil mot backend-løsninger
- Feilsøke tvetydige instruksjoner og misforståelser
- Håndtering av hastighetsbegrensning og gjentasjangler
Sikkerhetsbeste praksis
- Beskytte API-nøkler i delte miljøer
- Forebygge prompt-injectering og kommando-overtagelse
- Datapasient og overholdelseshensyn
Oppsummering og neste steg
- Oppsummering av kjernefunksjoner og arbeidsflyter
- Samfunnsressurser og bidrag til open source
- Overgang til avanserte flitrings-agent-orchestreringsemner
Krav
- Erfaring med programvareutvikling i ethvert programmeringsspråk
- Basal bruk av kommandolinjen og terminalen
- Kunnskap om grunnleggende Git-operasjoner
Målgruppe
- Programvareutviklere som ønsker å bruke AI-terminalagenter i arbeidsflyten
- DevOps-ingeniører som utforsker Rust-baserte AI-verktøy
- Teamledere som vurderer innføring av OpenAI Codex CLI for gruppebruk
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
OpenAI Codex CLI for Teams Treningskurs - Bestilling
OpenAI Codex CLI for Teams Treningskurs - Forespørsel
OpenAI Codex CLI for Teams - Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
Agentutvikling med Gemini 3 og Google Antigravity
21 TimerGoogle Antigravity er et agentutviklingsmiljø designet for å bygge autonome agenter som kan planlegge, resonere, kode og handle ved hjelp av Gemini 3’s multimodale kapasiteter.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot tekniske profesjonelle på avansert nivå som ønsker å designe, bygge og distribuere autonome agenter ved hjelp av Gemini 3 og Antigravity-miljøet.
Etter fullført trening vil deltakerne være forberedt til:
- Bygge autonome arbeidsflyt som bruker Gemini 3 for å resonere, planlegge og utføre.
- Utvikle agenter i Antigravity som kan analysere oppgaver, skrive kode og interagere med verktøy.
- Integrasjon av Gemini-drevne agenter med bedriftssystemer og API-er.
- Optimalisering av agentatferd, sikkerhet og pålittighet i komplekse miljøer.
Kursformat
- Ekspertdemonstrasjoner kombinert med interaktive diskusjoner.
- Håndtering og eksperimentering med utvikling av autonome agenter.
- Praktisk implementering ved hjelp av Antigravity, Gemini 3 og støttemiljøer i skyen.
Kursinnholds tilpasninger
- Hvis din team har behov for domespesifikke agentatferd eller tilpassede integrasjoner, kontakt oss for å tilpasse programmet.
Avansert Antigravity: Tilbakemeldingsløkker, Læring & Langsiktig Agenthukommelse
14 TimerGoogle Antigravity er et avansert rammeverk for eksperimentering med langsiktige agenter og emergent interaktive oppføringer.
Denne instruktørføerte, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avansert-nivå profesjonelle som ønsker å designe, analysere og optimere agenter som kan beholdne hukommelse, forbedre seg gjennom tilbakemeldinger, og utvikle seg over lange operasjonshorisonter.
Ved fullføring av dette kurset vil deltakerne få kunnskaper til å:
- Designe langsiktig hukommelsesstrukturer for agentpersistens.
- Implementere effektive tilbakemeldingsløkker for å forme agentoppførsel.
- Vurdere læringstrajektorer og modellforskyvning.
- Integrere hukommelsesmekanismer i komplekse multi-agentøkosystemer.
Kursformat
- Ekspertledet diskusjon sammen med tekniske demonstrasjoner.
- Praksisbasert utforsking gjennom strukturerte designutfordringer.
- Anvendelse av konsepter i simulerede agentmiljøer.
Kursanpassningsalternativer
- Hvis organisasjonen din trenger tilpasset innhold eller sakspeker eksempler, vennligst kontakt oss for å anpasse denne opplæringen.
Avanserte Mastra-integrasjoner: APIs, verktøy, virksomhetsdata og eksterne systemer
21 TimerMastra er et rammeverk som støtter dyp integrasjon mellom AI-agenter, APIs, virksomhetsapplikasjoner og eksterne datasystemer.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på lokasjon) er rettet mot mellomnivås-ingeniører som ønsker å bygge pålitelige, sikre og skalerbare integrasjoner mellom Mastra-agenter og det bredere virksomhetsøkosystemet.
Når denne treningen er fullført, vil deltakerne være forberedt på å:
- Implementere API-drevne integrasjoner mellom Mastra-agenter og eksterne tjenester.
- Koble virksomhetsdatasystemer og verktøy til automatiserte agent-arbeidsflytter.
- Bruke beste praksis for sikker datautveksling og autentisering.
- Designe integrasjonslag som er skalerbare, vedlikeholdsbare og klar til produksjon.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Praktisk integrasjonsingeniørarbeid og API-øvelser.
- Live-lab implementering med virkelige virksomhets-scenarier.
Kursanpassningsmuligheter
- Tilpassede API-scenarier, virksomhetssystem-avbildninger eller dataintegreringsworkshops er tilgjengelige ved forespørsel.
Interactive AI Agents: AgentCore Memory, Code Interpreter & Browser Tool i Aksjon
14 TimerAgentCore gir minnepersistens, en sikker kode-tolker, og et nettleserververktøy som lar AI-agenter levere interaktive, dynamiske og kontekstbevisste opplevelser.
Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot tekniske praktikere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å designe og distribuere AI-agenter som kan beholde langvarig kontekst, utføre beregninger på fly og interagere direkte med nettlesergrensesnitt.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Implementere AgentCore-minne for tilstandsbaserte, kontekstbevisste arbeidsflyter.
- Utnyttet den sikre kode-tolkeren for dynamiske beregninger og transformasjoner.
- Integrete nettleserververktøyet for sanntidsdatainnhenting og UI-interaksjoner.
- Designe interaktive agenter for analytiske, kundestøtte- og forskningsbruksscenarier.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hånds-on laboratorieøvelser med AgentCore-minne og verktøy.
- Tilfellestudier innen analyse, automatisering og kundestøttescenarier.
Kurskustomiseringsalternativer
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, kontakt oss for å avtale.
Accelerating AI Agent Deployment with AgentCore Runtime & Gateway
14 TimerAgentCore Runtime & Gateway er en AWS-tjeneste som parer sammen for å pakke, distribuere og sikre åpning av AI-agenter med strømlinjeformede integrasjoner til eksterne systemer.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-ingeniørteam som ønsker å gå fra agentprototyper til produksjon ved å mestre AgentCore Runtime for distribusjon og Gateway for sikker tilkobling og API-integrasjon.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Starte opp AgentCore Runtime-miljøer og pakke agenter for distribusjon.
- Åpne agenter gjennom Gateway med autentiserte, ratelimiterte endepunkter.
- Integrere eksterne verktøy og API-er i agentarbeidsflyter ved hjelp av stabile kontrakter.
- Innføre observabilitet, logging og bruksovervåking for produksjonsdrift.
Format for kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hands-on-laboratorier med Runtime-distribusjoner og Gateway-integrasjoner.
- Praktiske øvelser fokusert på pålitelighet, sikkerhet og utrulling.
Tilpassingsalternativer for kurset
- For å be om en tilpasset treningskurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Antigravity for Developers: Building Agent-First Applications
21 TimerAntigravity er et utviklingsplattform designet til å bygge AI-drevne, agent-forsteapplikasjoner.
Dette instruktørførte, live-kurs (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-utviklere som ønsker å skape virkelige applikasjoner ved hjelp av autonome AI-agenter i Antigravity-miljøet.
Etter fullført kurs, vil deltakerne være utrustet til å:
- Utvikle applikasjoner som avhenger av autonome og koordinerte AI-agenter.
- Bruke Antigravity IDE, editor, terminal, og nettleser for full utviklingsprosess.
- Administrere fleragentarbeidsflyt med Agent Manager.
- Integrere agentkapasiteter i produksjonsklare softwaresystemer.
Kursform
- Blandede presentasjoner med dypgående demonstrasjoner.
- Omfattende praktisk øvelse og veiledet trening.
- Reelt implementeringsarbeid i Antigravity live-miljø.
Kurs tilpasningsmuligheter
- For innhold tilpasset din utviklingsstack, vennligst kontakt oss for å ordne en tilpasset versjon av dette kurset.
Kom i Gang med Antigravity: En Introduksjon til Agent-First IDEs
14 TimerGoogle Antigravity er en agent-first utviklingsmiljø som er designet for å optimalisere arbeidsflytene i utviklingen gjennom intelligente automatisering.
Denne instructor-led, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnerpraktiserende som ønsker å utforske grunnleggende prinsipper i Antigravity og forstå hvordan agent-drivne kodingsmiljøer øker produktiviteten.
Etter gjennomføringen av denne opplæringen, vil deltakerne være i stand til å:
- Installere og konfigurere Google Antigravity.
- Navigere og forstå både Editor View og Manager View.
- Arbeide effektivt med agenter for å automatisere enkle utviklingsoppgaver.
- Bruke Antigravity til å generere, refine og administrere prosjektfiler.
Kursformat
- Instructorføre forklaringer støttet av sanntidsdemonstrasjoner.
- Veiledede øvelser fokusert på håndtering av agenter.
- Praktisk utforskning av kjernefunksjoner i Antigravity i et kontrollert labmiljø.
Kursanpassingsalternativer
- Hvis du trenger en tilpasset versjon av denne opplæringen, kontakt oss for å arrangere et tilpasset program.
Antigravity for Web Automation & Browser-Based Tasks
21 TimerGoogle Antigravity er et plattform for å bygge agenter som kan interagere med webapplikasjoner, nettlesermiljøer og flertydige arbeidsflytter.
Dette instruktørledede, live-utdanningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å bygge, automatisere og teste nettleserbaserte arbeidsflytter ved hjelp av Google Antigravity.
Ved fullførelse av utdanningen vil deltakerne kunne:
- Opprette agenter som interagerer med webapplikasjoner i en nettleservis.
- Automatisere slutt-til-slutt arbeidsflytter over nettleserkontekster.
- Validere og feilsøke agentatferd i brukergrensesnitt-drevne miljøer.
- Implementere flertydig automatiseringstrategier ved hjelp av Antigravity.
Kursformatet
- Veiledende instruksjon støttet av demonstrasjoner.
- Praktiske, håndverksgrenene aktiviteter og scenario-baserte øvelser.
- Implementering av agentarbeidsflytter i et interaktivt labbmiljø.
Kursanpassingsalternativer
- For anpassede treningsevner, vennligst kontakt oss for å tilpasse kurset til dine mål.
Bygging av Fully Managed AI Agents med AgentCore: Fra konsept til produksjon
14 TimerAgentCore forenkler prosessen med å bygge, forbedre og overvåke fullstendig administrerte AI-agenter ved å tilby en samlet suite av tjenester som er tilpasset for deployering i stor skala.
Denne opplæringskurset, ledet av en instruktør (online eller på sted), er rettet mot praksiser på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å få praktisk erfaring i å lage produksjonsklare AI-agenter med AgentCore.
Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:
- Forstå de kjernefunksjonene i AgentCore for utvikling av AI-agenter.
- Designe og konfigurere enkle AI-agenter ved hjelp av administrerte tjenester.
- Integere arbeidsflyter for å forbedre agentfunksjonalitet.
- Deployere og overvåke AI-agenter for produksjonsmiljøer.
Kursform
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hånds-on-laboratorier med AgentCore-tjenester.
- Veiledede øvelser fra agentkonsept til deployering.
Tilpassingsalternativer for kurset
- For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst ta kontakt med oss for å avtale.
AI Agent Utvikling med Mastra
14 TimerDenne veiledede, live-kurs (online eller på sted) er rettet mot mellomnivås ofte utviklere og tekniske hold som ønsker å bygge skalerbare, observerbare AI-systemer ved hjelp av Mastra.
Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:
- Forstå Mastras arkitektur og hvordan det integrerer med LLMs og eksterne APIer.
- Designe og implementere AI-agenter og arbeidsflyter ved hjelp av TypeScript.
- Bruke Mastras observabilitets- og minneverktøy for å overvåke og forbedre agentytelsen.
- Deploye produsjonsklare AI-applikasjoner ved hjelp av Mastras rammeverksfunksjoner.
Mastra Debugging, Evaluering og Kvalitetsvold for AI-agenter
21 TimerMastra er et rammeverk som gir strukturerte verktøy for å evaluere, fikse feil i, og garantere pålittetheten til AI-agenter som opererer over komplekse arbeidsflytter.
Dette instructerledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot praktikanter med mellomnivå kompetanse som ønsker å gjøre grunnleggende tester av agent adferd, forbedre pålittetheten og implementere målbare evalueringprosesser.
Ved slutten av dette kurset vil deltakerne med sikkerhet kunne:
- Bruke felsøkningsteknikker for å identifisere og korrigere agent adferdsproblemer.
- Evaluere agenter ved hjelp av strukturerte mål, benchmarks og kvalitetspoeng.
- Implementere verktøy og arbeidsflytter som sporer pålittethet, drift og hallucineringer.
- Designe kvalitetsvoldstrategier som sikrer konsekvent og forutsigbar agentprestasjon.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Håndværksmessig felsøkning og evalueringsovinger.
- Live-lab-analyse av agent adferd ved hjelp av observasjonsverktøy.
Kursanpassningsalternativer
- Tilpassede pålittelhetstestscenarier og bransjespesifikke kvalitetsvoldsmetoder kan ordnes ved forespørsel.
Mastra Ops & Production Engineering: Deploying and Scaling AI Agents
21 TimerMastra er et operativ rammer verk som er utviklet for å forenkle deploy, skaling og livsløpsstyring av AI-agenter i prod environments.
Dette kurset, ledet av instruktører (online eller på sted), er rettet mot tekniske profesjonelle med mellem- til avansert nivå som trenger å operasjonalisere AI-agenter på en pålitelig og effektiv måte over prod-systemer.
Etter fullført kurs, vil deltakerne være utstyrt til å:
- Deploy Mastra-baserte AI-agenter i kontrollerte, prodnivå miljøer.
- Skale agenter horisontalt og vertikalt ved hjelp av plattformsnative primitiver.
- Implementere observabilitetspipeline for å spore agentadferd og ytelse.
- Optimalisere kjøretidskonfigurasjoner for å redusere forsinkelser, kostnader og driftsrisikoer.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hands-on øvelser fokusert på reelle deploy-scenarier.
- Live-lab implementering ved hjelp av containeriserte og orkestrerte miljøer.
Kurs tilpasningsmuligheter
- Tilpasning av emner, hands-on labs eller bransjespesifikke scenarier er tilgjengelig ved forespørsel.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 TimerMastra er et rammeverk som gjør det mulig å automatisere og koordinere sofistikerte arbeidsflytter i overensstemmelse med flere AI-agenter som opererer innenfor distribuerte systemer.
Dette instruktørbaserte, live-utdannelsen (online eller på stedet) er rettet mot mellemnivåbrukere som ønsker å designe, orchestre og operere fleragent-arbeidsflytter i stor skala.
Ved å fullføre denne utdannelsen vil deltagere få ferdighetene til å:
- Designe komplekse arbeidsflytter ved hjelp av Mastra’s orchestrasjonskapasiteter.
- Koordinere flere agenter som utfører parallelle eller avhengige oppgaver.
- Implementere overvåking og feilsøkingsverktøy for arbeidsflytutførelse.
- Optimalisere orchestrasjonslogikk for pålittelighet, gjennomføringshastighet og automatiseringsnivå.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Praktiske øvelser i arbeidsflyt-design og automatisering.
- Praktisk implementering i et containert live-lab-miljø.
Kursoppsætningsoptions
- Tilpassede automatiseringscenarier, bedriftsintegrasjoner eller arbeidsflytsmønstre kan tilbys etter forespørsel.
Administrere Agent-arbejdstrinn i Google Antigravity: Orkestrering, Planlegging og Artefakter
14 TimerGoogle Antigravity er et agentbasert utviklingsplattform som brukes til å orkestre, overvåke og koordinere AI-drevne kodnings- og automatiseringsarbejdstrinn.
Dette instruktørledte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-professionelle som ønsker å designe, administrere og optimalisere fleragentarbejdstrinn i Google Antigravity.
Ved fullførelse av denne treningen vil deltakerne oppnå ferdighetene til å:
- Konfigurere agentansvar og orkestreringpipelines i Manager-grensesnittet.
- Generere og tolke Antigravity-artefakter, inkludert oppgavelister, planer, logger og browseropptak.
- Implementere verifiseringsstrategier for å sikre at agenthandlinger forblir gennomsiktige og overvårbare.
- Optimalisere fleragent-samarbeid for komplekse utviklings- og driftsoppgaver.
Kursformat
- Veiledede presentasjoner og praktiske demonstrasjoner.
- Scenario-baserte øvelser fokusert på virkelige arbejdstrinnutfordringer.
- Håndig eksperimentering i en live Antigravity-arbeidsomgivelse.
Kursanpassningsmuligheter
- Hvis du trenger en tilpasset versjon av dette kurset, kontakt oss for å diskutere anpassingsalternativer.
Testing & Verifying Agent-Driven Code: Quality Assurance in Antigravity
14 TimerAntigravity er et rammeverk som representerer avanserte agentdrivne utviklingsarbeidsflyter.
Dette instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellom- og ferdigbrukte profesjonelle som ønsker å verifisere, validere og sikre utdata produsert av AI-agenter som virker i Antigravity-drivne miljøer.
Etter fullført trening vil deltagere kunne:
- Vurdere nøyaktigheten og sikkerheten til agentgenerert kodeartefakter.
- Bruke strukturerte teknikker for å verifisere agentedrivne oppgaver.
- Analyse nettlesesessjonsopptak og spor agentaktivitet effektivt.
- Bruke kvalitets- og sikkerhetsprinsipper for å sikre pålitteligheten til agentarbeidsflyter.
Kursformatet
- Instruktørledet tekniske opplysninger og diskusjoner.
- Praktiske øvelser fokuset på å verifisere reelle agentarbeidsflyter.
- Håndsom testing og validasjon i et kontrollert laboratoriemiljø.
Kursanpassningsalternativer
- Anpassning av scenarier, arbeidsflyter og testingseksamplarer er tilgjengelig etter forespørsel.