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Schulungsübersicht

Einführung in den OpenAI Codex CLI

  • Was ist der Codex CLI und die quelloffene Rust-Architektur von 2025?
  • Kernfunktionen: Prompts, Dateioperationen, Bash-Ausführung, mehrstufige Aufgaben
  • Vergleich mit Claude Code und anderen Terminal-Agenten
  • Übersicht über Zustimmungsmodule und Sicherheitsgrenzen

Installation und Einrichtung

  • Codex CLI auf macOS und Linux installieren
  • API-Schlüssel für OpenAI und kompatible Anbieter konfigurieren
  • Verbindung zu lokalen Backends über Ollama und Atomic Chat herstellen
  • SSH-Remote-Entwicklungsumgebungen einrichten

Kernworkflows-Befehle

  • Einzelprompts und mehrstufige Sitzungen ausführen
  • Datei-Lese-, Schreib- und Bearbeitungsvorgänge über Prompts durchführen
  • Shell-Befehle ausführen und Ausgaben pipen
  • Aktuelle Arbeitsverzeichnisse und Projektkontexte verwalten

Zustimmungsmodule und Sicherheit

  • Konfiguration automatischer, „fragen-vor-Ausführen“ und vollständig manueller Modi
  • Sandboxing sowie Lesen- versus Schreibenfreigabe-Sitzungen
  • Sicherer Umgang mit destruktiven Befehlen und Dateilöschungen

Integration von Git und CI

  • Codex CLI zur Generierung von Commits und Diffs verwenden
  • Pre-commit-Hooks mit Agentenprüfung nutzen
  • Codex CLI in headless-CI-Umgebungen betreiben
  • Integration mit GitHub Actions und GitLab CI

MCP-Server-Integration

  • Verbindung zu Model Context Protocol (MCP)-Servern herstellen
  • Funktionserweiterung durch benutzerdefinierte MCP-Endpunkte
  • Interne MCP-Tools für proprietäre Systeme entwickeln

Unterstützung mehrerer Backends

  • Wechseln zwischen OpenAI-, Gemini- und GitHub Models-APIs
  • Lokale Inferenz mit Ollama und selbst gehosteten Endpunkten
  • Modellauswahlstrategien zur Abwägung von Latenz gegen Qualität

Team-Deployment und Governance

  • Gemeinsame Konfiguration und Verwaltung sensibler Daten (Secrets)
  • Nutzungsrichtlinien und Audit-Protokollierung für Unternehmen
  • Etablierung standardisierter Team-Prompts und Schutzvorkehrungen (Guardrails)

Benutzerdefinierte Prompts und Workflows

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

Performance-Tuning

  • Verständnis der Leistungseigenschaften von Rust
  • Optimierung der Token-Nutzung für grosse Projekte
  • Caching und Verwaltung des Sitzungszustands (Session State)

Behebung häufiger Probleme

  • Lösung von Verbindungsfehlern zu Backends
  • Fehlersuche bei unklaren Prompts und Fehlinterpretationen
  • Umgang mit Ratenbegrenzungen (Rate Limiting) und Wiederholungsstrategien

Sicherheitsbest Practices

  • Schutz von API-Schlüsseln in geteilten Umgebungen
  • Verhindern von Prompt-Injection und Befehlsübernahme (Command Hijacking)
  • Überlegungen zur Datenhoheit und Compliance

Zusammenfassung und nächste Schritte

  • Wiederholung der Kernfunktionen und Workflows
  • Ressourcen der Community und Beiträge zum Open-Source-Projekt
  • Weiterleitung zu fortgeschrittenen Themen der Multi-Agenten-Orchestrierung

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Softwareentwicklung mit einer beliebigen Programmiersprache
  • Grundkenntnisse im Umgang mit Befehlszeile und Terminal
  • Vertrautheit mit den Grundlagen von Git

Zielgruppe

  • Softwareentwickler, die KI-Terminal-Agenten in ihren Arbeitsablauf integrieren möchten
  • DevOps-Ingenieure, die Rust-basierte KI-Tooling-Lösungen erkunden
  • Teamleiter, die den Einsatz von OpenAI Codex CLI im Team evaluieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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