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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura de Rust de código abierto de 2025
  • Características principales: prompts, operaciones de archivos, ejecución de bash, tareas multietapa
  • 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 SSH y entorno de desarrollo remoto

Comandos del flujo de trabajo principal

  • Ejecución de prompts individuales y sesiones multironda
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde prompts
  • Ejecución de comandos shell y salidas canalizadas
  • 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
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos

Integración con Git y CI

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

Integración con servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelos
  • Extensión de capacidades de herramientas con puntos finales MCP personalizados
  • Creación de herramientas MCP internas para sistemas propietarios

Soporte multicanal

  • Cambio entre APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales 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 empresas
  • Configuración de prompts estándar y medidas de protección para equipos

Prompts personalizados y flujos de trabajo

  • Redacción de plantillas de prompts reutilizables
  • Encadenamiento de tareas para proyectos complejos de refactorización
  • 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 sesiones

Resolución de problemas comunes

  • Resolución de fallas de conexión con backends
  • Depuración de ambigüedad en prompts e interpretaciones erróneas
  • Gestión de límites de velocidad y estrategias de reintento

Mejores prácticas de seguridad

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

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de capacidades principales y flujos de trabajo
  • Recursos comunitarios y contribuciones de código abierto
  • Transición a temas avanzados de orquestación de agentes múltiples

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación
  • Uso básico de la línea de comandos y el 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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