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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