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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025.
  • Características principales: solicitudes, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas multi-paso.
  • Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
  • Visión general de los modos de aprobación y límites de seguridad.

Instalación y Configuración

  • Instalación de Codex CLI en macOS y Linux.
  • Configuración de claves API para OpenAI y proveedores compatibles.
  • Conexión a backends locales mediante Ollama y Atomic Chat.
  • Configuración de SSH y entornos de desarrollo remoto.

Comandos de Flujo de Trabajo Principales

  • Ejecución de solicitudes individuales y sesiones multi-turno.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde solicitudes.
  • Ejecución de comandos de shell y salidas canalizadas.
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de Aprobación y Seguridad

  • Configuración de modos automáticos, de petición previa a la ejecución y totalmente manuales.
  • Aislamiento (sandboxing) y sesiones de solo lectura frente a las habilitadas para escritura.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diferencias (diffs).
  • Hooks pre-commit con revisión por agente.
  • Ejecución de Codex CLI en entornos de CI sin interfaz (headless).
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI.

Integración con Servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelos (Model Context Protocol).
  • Ampliación de capacidades de herramientas con puntos finales MCP personalizados.
  • Desarrollo de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.

Soporte Multi-Backend

  • Cambio entre APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales autoalojados.
  • Estrategias de selección de modelos para equilibrar latencia y calidad.

Despliegue de Equipos y Gobernanza

  • Configuración compartida y gestión de secretos.
  • Políticas de uso y registro de auditoría para entornos empresariales.
  • Establecimiento de solicitudes estándar y barreras de seguridad (guardrails) para el equipo.

Solicitudes y Flujos de Trabajo Personalizados

  • Redacción de plantillas de solicitudes reutilizables.
  • Encadenamiento de tareas para proyectos complejos de refactorización.
  • Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.

Optimización del Rendimiento

  • Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
  • Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
  • Gestión del estado de caché y sesión.

Resolución de Problemas Comunes

  • Resolución de fallos de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedad en solicitudes y malinterpretaciones.
  • Manejo de límites de tasa y estrategias de reintento.

Mejores Prácticas de Seguridad

  • Protección de claves API en entornos compartidos.
  • Prevención de inyección de solicitudes y secuestro de comandos.
  • Consideraciones sobre 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 multi-agente.

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación.
  • Conocimientos básicos de línea de comandos y uso del terminal.
  • Familiaridad con los conceptos básicos de Git.

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes de terminal con IA en su flujo de trabajo.
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
  • Líderes de equipo que evalúan la adopción de OpenAI Codex CLI a nivel de grupo.
 14 Horas

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