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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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