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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura de código abierto en Rust de 2025
  • Funciones clave: solicitudes, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas multi-paso
  • Comparación con Claude Code y otros agentes terminales
  • Descripción general de los modos de aprobación y límites de seguridad

Instalación y Configuración

  • Instalación de Codex CLI en macOS y Linux
  • Configuración de claves de API para OpenAI y proveedores compatibles
  • Conexión a backends locales mediante Ollama y Atomic Chat
  • Configuración de SSH y entornos de desarrollo remoto

Comandos del Flujo de Trabajo Principal

  • Ejecución de solicitudes únicas y sesiones multi-turno
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde solicitudes
  • Ejecución de comandos del shell y salida de tuberías
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto

Modos de Aprobación y Seguridad

  • Configuración de modos automáticos, solicitar antes de ejecutar y totalmente manuales
  • Aislamiento (sandboxing) y sesiones de solo lectura frente a escrituras habilitadas
  • Manejo seguro de comandos destructivos y eliminaciones de archivos

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diff
  • Hooks pre-commit con revisión por agente
  • Ejecución de Codex CLI en entornos CI sin cabeza
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI

Integración con Servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
  • Ampliación de la capacidad de herramientas con puntos finales MCP personalizados
  • Creación de herramientas MCP internas para sistemas propietarios

Soporte Multi-Backend

  • Cambio entre las APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales alojados por uno mismo
  • Estrategias de selección de modelos para latencia frente a calidad

Despliegue y Gobernanza del Equipo

  • Configuración compartida y gestión de secretos
  • Políticas de uso y registro de auditoría para empresas
  • Configuración de solicitudes estándar y puntos de seguridad para el equipo

Solicitudes Personalizadas y Flujos de Trabajo

  • Redacción de plantillas de solicitudes reutilizables
  • Encadenamiento de tareas para proyectos de refactorización complejos
  • Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios

Ajuste de Rendimiento

  • Comprensión de las características de rendimiento de Rust
  • Optimización del uso de tokens para proyectos grandes
  • Gestión de caché y estado de la sesión

Solución de Problemas Comunes

  • Resolución de fallos de conexión con los backends
  • Depuración de ambigüedad en las solicitudes e interpretaciones erróneas
  • Manejo de límites de tasa y estrategias de reintento

Mejores Prácticas de Seguridad

  • Protección de claves de API en entornos compartidos
  • Prevención de inyección de solicitudes y secuestro de comandos
  • Consideraciones de residencia de datos y cumplimiento normativo

Resumen y Próximos Pasos

  • Repaso de las capacidades y flujos de trabajo principales
  • Recursos de la comunidad y contribuciones de código abierto
  • Transición a temas avanzados de orquestación de agentes múltiples

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación
  • Conocimientos básicos de uso de línea de comandos y terminal
  • Familiaridad con los fundamentos de Git

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes terminales de IA en su flujo de trabajo
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust
  • Líderes de equipo que evalúan OpenAI Codex CLI para su adopción grupal
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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