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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

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

Instalación y configuración

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

Comandos básicos del flujo de trabajo

  • Ejecución de instrucciones simples y sesiones multiinteracción.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos mediante instrucciones.
  • Ejecución de comandos del shell y tuberías de salida.
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de aprobación y seguridad

  • Configuración de los modos automático, preguntar antes de ejecutar y totalmente manual.
  • Sandboxes y sesiones de solo lectura frente a aquellas con permisos de escritura.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diffs.
  • Hooks 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 con servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP).
  • Extensión de capacidades mediante puntos finales personalizados de MCP.
  • 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 puntos finales autoalojados.
  • Estrategias de selección de modelos según latencia frente a calidad.

Despliegue en equipo y gobernanza

  • Configuración compartida y gestión de secretos.
  • Políticas de uso y registros de auditoría para entornos empresariales.
  • Definición de instrucciones estándar y restricciones de seguridad para el equipo.

Instrucciones personalizadas y flujos de trabajo

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

Ajuste de rendimiento

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

Solución de problemas comunes

  • Resolución de fallos de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedad e interpretaciones erróneas en las instrucciones.
  • Gestión de limitación de velocidad y estrategias de reintento.

Mejores prácticas de seguridad

  • Protección de claves API en entornos compartidos.
  • Prevención de inyección de instrucciones y secuestro de comandos.
  • Consideraciones sobre residencia de datos y cumplimiento normativo.

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de las capacidades centrales y los flujos de trabajo.
  • Recursos comunitarios y contribuciones de código abierto.
  • Transición hacia temas avanzados de orquestación multiagente.

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan incorporar 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 la adopción de OpenAI Codex CLI para sus grupos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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