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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
  • 主要功能:提示、文件操作、bash 執行、多步驟任務
  • 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
  • 配置 OpenAI 和兼容提供商的 API 密鑰
  • 通過 Ollama 和 Atomic Chat 連接本地後端
  • SSH 和遠程開發環境設置

核心工作流命令

  • 運行單次提示和多輪會話
  • 從提示中執行文件讀取、寫入和編輯操作
  • 執行 shell 命令並處理管道輸出
  • 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
  • 沙盒化與只讀和可寫會話
  • 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
  • 設置標準化的團隊提示和護欄

自定義提示與工作流

  • 編寫可重用的提示模板
  • 爲複雜重構項目鏈接任務
  • 批量處理多個文件和倉庫

性能調優

  • 理解 Rust 性能特徵
  • 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
  • 調試提示模糊和誤解
  • 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

總結與下一步

  • 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
  • 基本命令行和終端使用知識
  • 熟悉 Git 基礎知識

受衆

  • 希望在工作流程中使用 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 以便團隊採用的團隊負責人
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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