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Temario del curso

Introducción al CLI de OpenAI Codex

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025.
  • Características clave: indicaciones, operaciones de archivos, ejecución Bash y tareas multi-paso.
  • Comparativa con Claude Code y otros agentes de terminal.
  • Vista previa de los modos de aprobación y límites de seguridad.

Instalación y configuración

  • Instalación del CLI de Codex 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 remoto.

Comandos del flujo de trabajo principal

  • Ejecución de indicaciones individuales y sesiones multi-turno.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde las indicaciones.
  • Ejecución de comandos de shell y salidas en tubería (piped outputs).
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de aprobación y seguridad

  • Configuración de modos automáticos, «preguntar antes de ejecutar» y completamente manuales.
  • Aislamiento (sandboxing) y sesiones solo lectura frente a escrituras permitidas.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso del CLI de Codex para generar commits y diffs.
  • Hooks pre-commit con revisión por agentes.
  • Ejecución del CLI de Codex en entornos CI headless.
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI.

Integración con servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP).
  • Extensión de capacidades mediante puntos finales (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 puntos finales autoalojados.
  • Estrategias de selección de modelos para latencia frente a calidad.

Despliegue en equipo y gobernanza

  • Configuración compartida y gestión de secretos.
  • Políticas de uso y registros de auditoría para empresas.
  • Configuración de indicaciones y límites estandarizados para el equipo.

Indicaciones personalizadas y flujos de trabajo

  • Redacción de plantillas de indicaciones reutilizables.
  • Cadenado 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 de caché y estado de la sesión.

Resolución de problemas comunes

  • Solución de fallos de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedad e interpretaciones erróneas en las indicaciones.
  • Gestión de la limitación de velocidad (rate limiting) y estrategias de reintento.

Mejores prácticas de seguridad

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

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de capacidades clave y flujos de trabajo.
  • Recursos de la comunidad 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 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 la adopción del CLI de OpenAI Codex para grupos.
 14 Horas

Número de participantes


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