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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 clave: instrucciones, operaciones sobre archivos, ejecución de bash, tareas multi-paso.
- Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
- Resumen 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 remotos.
Comandos del flujo de trabajo principal
- Ejecución de instrucciones únicas y sesiones multi-turno.
- Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde instrucciones.
- Ejecución de comandos del shell y resultados canalizados.
- Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.
Modos de aprobación y seguridad
- Configuración de modos automáticos, de pregunta antes de ejecutar y totalmente manuales.
- Aislamiento y sesiones solo de 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 diffs.
- Ganchos pre-commit con revisión por agente.
- Ejecución de Codex CLI en entornos CI sin interfaz gráfica.
- Integración con GitHub Actions y GitLab CI.
Integración con servidores MCP
- Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
- Extensión de capacidades de herramientas con endpoints MCP personalizados.
- Creación de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.
Soporte multi-backend
- Cambio entre las APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
- Inferencia local con Ollama y endpoints autoalojados.
- Estrategias de selección de modelos para latencia frente a calidad.
Despliegue en equipos y gobernanza
- Configuración compartida y gestión de secretos.
- Políticas de uso y registro de auditoría para entornos empresariales.
- Establecimiento de instrucciones estándar y barreras de seguridad para el equipo.
Instrucciones y flujos de trabajo personalizados
- Redacción de plantillas de instrucciones reutilizables.
- Cadenas de tareas para proyectos de refactorización complejos.
- Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.
Ajuste del rendimiento
- Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
- Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
- Gestión de caché y estado de sesión.
Resolución de problemas comunes
- Resolución de fallos de conexión con los backends.
- Depuración de ambigüedad e interpretaciones erróneas en las instrucciones.
- Gestión del límite de frecuencia (rate limiting) y estrategias de reintento.
Buenas prácticas de seguridad
- Protección de claves API en entornos compartidos.
- Prevención de inyección de instrucciones y secuestro de comandos.
- Consideraciones sobre la residencia de datos y el cumplimiento normativo.
Resumen y próximos pasos
- Repaso de las capacidades y flujos de trabajo principales.
- Recursos comunitarios y contribuciones de código abierto.
- Transición a temas avanzados de orquestación multi-agente.
Requerimientos
- Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación
- Uso básico de la línea de comandos y terminal
- Conocimiento básico de Git
Público objetivo
- Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes de terminal basados en IA en su flujo de trabajo.
- Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
- Líderes de equipo que evalúan OpenAI Codex CLI para su adopción por parte del grupo.
14 Horas
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