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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
