聯繫我們

課程簡介

OpenAI Codex CLI 簡介

  • Codex CLI 的功能介紹及 2025 年開源 Rust 架構
  • 主要功能:提示、檔案操作、Bash 執行、多步驟任務
  • 與 Claude Code 及其他終端代理的比較
  • 審批模式及安全邊界概述

安裝與設定

  • 在 macOS 和 Linux 上安裝 Codex CLI
  • 配置 OpenAI 及相容供應商的 API 金鑰
  • 透過 Ollama 和 Atomic Chat 連接至本機後端
  • SSH 與遠端開發環境設定

核心工作流程命令

  • 運行單一提示和多輪對話
  • 從提示中進行檔案讀取、寫入和編輯操作
  • Shell 命令執行與管道輸出
  • 管理工作目錄與專案上下文

審批模式與安全

  • 配置自動、執行前詢問及完全手動模式
  • 沙盒隔離與唯讀 versus 可寫入會話
  • 安全處理破壞性命令與檔案刪除

Git 與 CI 整合

  • 使用 Codex CLI 生成提交記錄和差異報告
  • 搭配代理審查的預先提交鉤子
  • 在無頭(headless)CI 環境中運行 Codex CLI
  • 整合 GitHub Actions 與 GitLab CI

MCP 伺服器整合

  • 連接至模型上下文協議(Model Context Protocol)伺服器
  • 透過自訂 MCP 端點擴展工具能力
  • 為內部私有系統建構自訂 MCP 工具

多後端支援

  • 在 OpenAI、Gemini 及 GitHub Models API 之間切換
  • 使用 Ollama 和本機託管端點進行本機推理
  • 針對延遲與品質的模型選擇策略

團隊部署與治理

  • 共享配置與機密管理
  • 企業級使用政策與稽核日誌
  • 設定標準化的團隊提示與防護網(guardrails)

自訂提示與工作流程

  • 編寫可重用的提示範本
  • 鏈結任務以進行複雜的重構專案
  • 批量處理多個檔案與儲存庫

效能調校

  • 理解 Rust 效能特性
  • 針對大型專案最佳化 token 使用量
  • 快取與會話狀態管理

常見問題排除

  • 解決連接後端的失敗問題
  • 除錯提示歧義與誤解
  • 處理速率限制與重試策略

安全最佳實踐

  • 在共享環境中保護 API 金鑰
  • 防止提示注入與命令劫持
  • 資料駐留與合規性考量

總結與下一步

  • 回顧核心功能與工作流程
  • 社群資源與開源貢獻
  • 過渡至進階多代理編排主題

最低要求

  • 具備使用任何程式語言進行軟體開發的經驗
  • 基本的命令列與終端操作能力
  • 熟悉 Git 基本概念

對象

  • 希望在工作流程中使用 AI 終端代理的軟體開發人員
  • 探索基於 Rust 的 AI 工具的 DevOps 工程師
  • 評估 OpenAI Codex CLI 團隊採納的團隊負責人
 14 小時

課程分類