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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 principales: solicitudes, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas multi-paso.
- Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
- Visión 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 entornos de desarrollo remoto.
Comandos de Flujo de Trabajo Principales
- Ejecución de solicitudes individuales y sesiones multi-turno.
- Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde solicitudes.
- Ejecución de comandos de shell y salidas canalizadas.
- Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.
Modos de Aprobación y Seguridad
- Configuración de modos automáticos, de petición previa a la ejecución y totalmente manuales.
- Aislamiento (sandboxing) y sesiones de solo 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 diferencias (diffs).
- Hooks 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 de Modelos (Model Context Protocol).
- Ampliación de capacidades de herramientas con puntos finales MCP personalizados.
- Desarrollo de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.
Soporte Multi-Backend
- Cambio entre APIs 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 de Equipos y Gobernanza
- Configuración compartida y gestión de secretos.
- Políticas de uso y registro de auditoría para entornos empresariales.
- Establecimiento de solicitudes estándar y barreras de seguridad (guardrails) para el equipo.
Solicitudes y Flujos de Trabajo Personalizados
- Redacción de plantillas de solicitudes reutilizables.
- Encadenamiento de tareas para proyectos complejos de refactorización.
- Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.
Optimización del Rendimiento
- Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
- Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
- Gestión del estado de caché y sesión.
Resolución de Problemas Comunes
- Resolución de fallos de conexión con los backends.
- Depuración de ambigüedad en solicitudes y malinterpretaciones.
- Manejo de límites de tasa y estrategias de reintento.
Mejores Prácticas de Seguridad
- Protección de claves API en entornos compartidos.
- Prevención de inyección de solicitudes y secuestro de comandos.
- Consideraciones sobre residencia de datos y cumplimiento normativo.
Resumen y Próximos Pasos
- Repaso de las capacidades y flujos de trabajo principales.
- 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.
- Conocimientos básicos de línea de comandos y uso del 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 de OpenAI Codex CLI a nivel de grupo.
14 Horas