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課程簡介
OpenAI Codex CLI 簡介
- Codex CLI 是什麼以及 2025 年開源的 Rust 架構。
- 關鍵特性:提示、文件操作、bash 執行、多步任務。
- 與 Claude Code 和其他終端代理的比較。
- 審批模式和安全邊界的概述。
安裝與設置
- 在 macOS 和 Linux 上安裝 Codex CLI。
- 爲 OpenAI 和兼容提供商配置 API 密鑰。
- 通過 Ollama 和 Atomic Chat 連接到本地後端。
- SSH 和遠程開發環境設置。
核心工作流命令
- 運行單提示和多輪會話。
- 通過提示進行文件讀取、寫入和編輯操作。
- Shell 命令執行和管道輸出。
- 管理工作目錄和項目上下文。
審批模式與安全性
- 配置自動、執行前詢問和完全手動模式。
- 沙盒和只讀與可寫會話。
- 安全處理破壞性命令和文件刪除。
Git 與 CI 集成
- 使用 Codex CLI 生成提交和差異。
- 帶有代理審查的預提交鉤子。
- 在無頭 CI 環境中運行 Codex CLI。
- 與 GitHub Actions 和 GitLab CI 集成。
MCP 服務器集成
- 連接到模型上下文協議服務器。
- 通過自定義 MCP 端點擴展工具功能。
- 爲專有系統構建內部 MCP 工具。
多後端支持
- 在 OpenAI、Gemini 和 GitHub Models API 之間切換。
- 使用 Ollama 和自託管端點進行本地推理。
- 延遲與質量的模型選擇策略。
團隊部署與治理
- 共享配置和密鑰管理。
- 企業使用政策和審計日誌記錄。
- 設置標準化的團隊提示和防護措施。
自定義提示與工作流
- 編寫可重用的提示模板。
- 爲複雜的重構項目鏈接任務。
- 批量處理多個文件和倉庫。
性能調優
- 瞭解 Rust 性能特性。
- 優化大型項目的令牌使用。
- 緩存和會話狀態管理。
常見問題排查
- 解決與後端的連接失敗問題。
- 調試提示歧義和誤解。
- 處理速率限制和重試策略。
安全最佳實踐
- 在共享環境中保護 API 密鑰。
- 防止提示注入和命令劫持。
- 數據駐留和合規性考慮。
總結與後續步驟
- 核心功能和工作流回顧。
- 社區資源和開源貢獻。
- 過渡到高級多代理編排主題。
最低要求
- 具備任何編程語言的軟件開發經驗。
- 基本的命令行和終端使用能力。
- 熟悉 Git 基礎知識。
受衆
- 希望在工作流中使用 AI 終端代理的軟件開發人員。
- 探索基於 Rust 的 AI 工具的 DevOps 工程師。
- 評估 OpenAI Codex CLI 以進行團隊採用的團隊負責人。
14 小時