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Temario del curso

Introducción al CLI de OpenAI Codex

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025.
  • Características clave: prompts, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas complejas.
  • Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
  • Visión general de los modos de aprobación y límites de seguridad.

Instalación y configuración

  • Instalación de Codex CLI en macOS y Linux.
  • Configuración de claves 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 prompts simples y sesiones multironda.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde prompts.
  • Ejecución de comandos de shell y salida canalizada.
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de aprobación y seguridad

  • Configuración de modos automáticos, de confirmación antes de ejecutar y completamente manuales.
  • Aislamiento mediante sandbox y sesiones con solo lectura frente a habilitadas para escritura.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diffs.
  • Hooks pre-commit con revisión por agentes.
  • Ejecución de Codex CLI en entornos de CI sin interfaz (headless).
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI.

Integración con servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP).
  • Extensión de las capacidades de las herramientas mediante puntos finales personalizados de MCP.
  • Creación de herramientas internas de MCP para sistemas propietarios.

Soporte multi-backend

  • Cambio entre las APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales autoalojados.
  • Estrategias de selección de modelos para equilibrar latencia y calidad.

Despliegue en equipos y gobernanza

  • Configuración compartida y gestión de secretos.
  • Políticas de uso y registro de auditoría para entornos empresariales.
  • Configuración de prompts estandarizados y barreras de seguridad para el equipo.

Prompts y flujos de trabajo personalizados

  • Redacción de plantillas de prompts reutilizables.
  • Cadenas de tareas para proyectos complejos de refactorización.
  • Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.

Ajuste del rendimiento

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

Solución de problemas comunes

  • Resolución de fallos de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedad en prompts e interpretaciones erróneas.
  • Gestión de limitaciones de velocidad (rate limiting) y estrategias de reintento.

Mejores prácticas de seguridad

  • Protección de las claves API en entornos compartidos.
  • Prevención de inyección de prompts y secuestro de comandos.
  • Consideraciones sobre la residencia de datos y el 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 hacia temas avanzados de orquestación multiagente.

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes de terminal basados en IA en su flujo de trabajo.
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
  • Líderes de equipo que evalúan la adopción del CLI de OpenAI Codex para su grupo.
 14 Horas

Número de participantes


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