Ta kontakt

Kursplan

Introduksjon til OpenAI Codex CLI

  • Hva Codex CLI er og den åpen kildekode-arkitekturen i Rust fra 2025
  • Nøkkelegenskaper: instruksjoner, filoperasjoner, bash-eksekvering, flitrinnsoppgaver
  • Sammenligning med Claude Code og andre terminalagenter
  • Oversikt over godkjenningsmoduser og sikkerhetsgrenser

Installasjon og oppsett

  • Installasjon av Codex CLI på macOS og Linux
  • Konfigurasjon av API-nøkler for OpenAI og kompatible tilbydere
  • Tilkobling til lokale backend-løsninger via Ollama og Atomic Chat
  • SSH- og fjernutviklingsmiljøoppsett

Kjerneflytkommandoer

  • Kjøring av enkeltinstruksjoner og flitrinnsøkninger
  • Fillesing, skriving og redigeringsoperasjoner fra instruksjoner
  • Shell-kommandoeksekvering og pipe-utdata
  • Håndtering av arbeidsmapper og prosjektkontekst

Godkjenningsmoduser og sikkerhet

  • Konfigurasjon av automatiske, spør-før-eksekvering og fullt manuelle moduser
  • Sandboxing og lese-modus versus skriveaktivert økter
  • Håndtering av destruktive kommandoer og sletting av filer sikkert

Git- og CI-integrasjon

  • Bruk av Codex CLI til å generere commits og diffs
  • For-commit-hooks med agentgjennomgang
  • Kjøring av Codex CLI i headless CI-miljøer
  • Integrasjon med GitHub Actions og GitLab CI

MCP-serverintegrasjon

  • Til Kobling til Model Context Protocol-servere
  • Utvidelse av verktøyfunksjonalitet med egendefinerte MCP-endepunkter
  • Bygging av interne MCP-verktøy for proprietære systemer

Flere backend-støtte

  • Bytte mellom API-ene for OpenAI, Gemini og GitHub Models
  • Lokal inferens med Ollama og selvhostede endepunkter
  • Strategier for valg av modell for latens versus kvalitet

Teamutplassering og styring

  • Delte konfigurasjoner og håndtering av hemmeligheter
  • Brukspolicyer og revisjonslogging for bedrifter
  • Oppsett av standardiserte teaminstruksjoner og grenser

Tilpassede instruksjoner og arbeidsflyter

  • Skriving av gjenbrukbare instruksjonsskjemaer
  • Ketting av oppgaver for komplekse refaktoringsprosjekter
  • Batchbehandling av flere filer og arkiver

ytelsesoptimalisering

  • Forståelse av Rusts ytelseskarakteristikker
  • Optimalisering av tokenbruk for store prosjekter
  • Caching og håndtering av økttilstand

Feilsøking av vanlige problemer

  • Løsning av tilkoblingsfeil til backend-løsninger
  • Feilsøking av uklare instruksjoner og misforståelser
  • Håndtering av hastighetsbegrensning og gjentakelsesstrategier

Sikkerhetsbeste praksis

  • Beskyttelse av API-nøkler i delte miljøer
  • Forebygging av prompt-injeksjon og kommandokapering
  • Dataresidens og etterlevelses hensyn

Oppsummering og neste steg

  • Gjennomgang av kjernefunksjonaliteter og arbeidsflyter
  • Fellesskapsressurser og bidrag til åpen kildekode
  • Overgang til avanserte temaer innen fleragent-koordinering

Krav

  • Erfaring med programvareutvikling i ethvert programmeringsspråk
  • Grunnleggende kommandolinje- og terminalbruk
  • Bekjentskap med Git-basert funksjonalitet

Målgruppe

  • Programvareutviklere som søker å bruke AI-terminalagenter i arbeidsflyten sin
  • DevOps-ingeniører som utforsker Rust-basert AI-verktøy
  • Teamledere som vurderer OpenAI Codex CLI for gruppeadopsjon
 14 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Kommende kurs

Relaterte kategorier