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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura de código abierto de Rust de 2025
  • Características principales: indicaciones, operaciones de archivos, ejecución de bash, tareas de múltiples pasos
  • Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal
  • Descripción 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 entornos de desarrollo remoto mediante SSH

Comandos del flujo de trabajo principal

  • Ejecución de indicaciones individuales y sesiones de múltiples turnos
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde las indicaciones
  • Ejecución de comandos de shell y salida mediante tuberías
  • 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 habilitadas para escritura
  • Manejo seguro de comandos destructivos y eliminaciones de archivos

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diff (diferencias)
  • Hooks de 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 del Modelo (MCP)
  • Ampliación de las capacidades de las herramientas con puntos finales MCP personalizados
  • Creación de herramientas MCP internas para sistemas propietarios

Soporte de múltiples backends

  • Cambio entre las API 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 y gobernanza en equipos

  • Configuración compartida y gestión de secretos
  • Políticas de uso y registro de auditoría para empresas
  • Configuración de indicaciones estandarizadas y directrices de seguridad para el equipo

Indicaciones y flujos de trabajo personalizados

  • Redacción de plantillas de indicaciones reutilizables
  • Encadenamiento 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 del estado de caché y de la sesión

Solución de problemas comunes

  • Resolución de errores de conexión con los backends
  • Depuración de ambigüedad en las indicaciones y malinterpretaciones
  • Manejo de la limitación de velocidad (rate limiting) y estrategias de reintento

Mejores prácticas de seguridad

  • Protección de las claves API en entornos compartidos
  • Prevención de inyección de indicaciones y secuestro de comandos
  • Consideraciones sobre la residencia de datos y el cumplimiento normativo

Resumen y próximos pasos

  • Resumen de las capacidades y flujos de trabajo principales
  • Recursos de la comunidad y contribuciones de código abierto
  • Transición a temas avanzados de orquestación de múltiples agentes

Requerimientos

  • Experiencia con el desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación
  • Uso básico de la línea de comandos y la 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 OpenAI Codex CLI para su adopción grupal
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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