Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в OpenAI Codex CLI
- Какво представлява Codex CLI и архитектурата с отворен код на Rust през 2025 г.
- Ключови функции: команди, операции с файлове, изпълнение на bash, многоетапни задачи
- Сравнение с Claude Code и други терминални агенти
- Обзор на режимите на одобрение и границите на сигурността
Инсталация и настройка
- Инсталиране на Codex CLI в macOS и Linux
- Конфигуриране на API ключове за OpenAI и съвместими доставчици
- Свързване с локални бекендове чрез Ollama и Atomic Chat
- Настройка на SSH и отдалечена среда за разработка
Основни команди за работния поток
- Изпълнение на единични команди и многоетапни сесии
- Операции за четене, запис и редактиране на файлове от команди
- Изпълнение на shell команди и тръбопроводи на изходи
- Управление на работни директории и контекст на проекта
Режими на одобрение и безопасност
- Конфигуриране на автоматични, "попитай преди изпълнение" и пълно ръчни режими
- Сандбоксинг и сесии само за четене срещу такива с право за запис
- Обработка на деструктивни команди и безопасно изтриване на файлове
Интеграция с Git и CI
- Използване на Codex CLI за генериране на комити и дифове
- Pre-commit хукове с преглед от агента
- Изпълнение на Codex CLI в безглави CI среди
- Интеграция с GitHub Actions и GitLab CI
Интеграция със MCP сървъри
- Свързване със сървъри за протокола за контекст на моделите (Model Context Protocol)
- Разширяване на възможностите за инструменти с персонализирани MCP крайни точки
- Изграждане на вътрешни MCP инструменти за собствените системи
Поддръжка на много бекендове
- Превключване между API-тата на OpenAI, Gemini и GitHub Models
- Локално извеждане (inference) с Ollama и собствени крайни точки
- Стратегии за избор на модел за съображения за закъснение спрямо качество
Внедряване и управление в екип
- Споделена конфигурация и управление на тайните данни
- Политики за използване и логиране на аудит за предприятия
- Настройка на стандартизирани екипни команди и предпазни граници
Персонализирани команди и работни потоци
- Написване на шаблони за команди, които могат да бъдат използвани повторно
- Връзване на задачи за сложни проекти по рефакторинг
- Пакетна обработка на множество файлове и хранилища
Оптимизиране на производителността
- Разбиране на характеристиките на производителността на Rust
- Оптимизиране на използването на токени за големи проекти
- Кешове и управление на състоянието на сесиите
Отстраняване на чести проблеми
- Решаване на провали при свързване с бекендовете
- Отстраняване на неизправности при двусмислие на командите и грешни интерпретации
- Обработка на ограничаване на честотата (rate limiting) и стратегии за повторен опит
Най-добри практики за сигурност
- Защита на API ключовете във споделени среди
- Предотвратяване на внедряване на команди и прехващане на команди
- Въпроси за местоположението на данните и съответствието
Обобщение и следващи стъпки
- Преглед на основните възможности и работни потоци
- Ресурси за общността и допринасяне към проекта с отворен код
- Преход към темите за разширена оркестрация с много агенти
Изисквания
- Опит в софтуерната разработка с произволен език за програмиране
- Основни познания за работа с командния ред и терминала
- Запознаване с основите на Git
Целева аудитория
- Софтуерни разработчици, които искат да използват AI терминални агенти във работния си процес
- Инженери по DevOps, изследващи AI инструменти, базирани на Rust
- Екипни лидери, оценяващи внедряването на OpenAI Codex CLI в рамките на групата си
14 Часове