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Temario del curso
Introducción a OpenAI Codex CLI
- Qué es Codex CLI y su arquitectura de código abierto basada en Rust de 2025.
- Características principales: instrucciones (prompts), operaciones de archivos, ejecución de Bash y tareas complejas.
- Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
- Vista general de los modos de aprobación y límites de seguridad.
Instalación y configuración
- Instalación de Codex CLI en macOS y Linux.
- Configuración de claves de API para OpenAI y proveedores compatibles.
- Conexión a servidores locales mediante Ollama y Atomic Chat.
- Configuración del entorno de desarrollo remoto con SSH.
Comandos del flujo de trabajo principal
- Ejecución de instrucciones simples y sesiones de múltiples turnos.
- Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde las instrucciones.
- Ejecución de comandos del sistema y uso de tuberías (pipes) para salidas encadenadas.
- Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.
Modos de aprobación y seguridad
- Configuración de modos automáticos, de pregunta previa a la ejecución y completamente manuales.
- Aislamiento (sandboxing) y sesiones solo de lectura frente a las habilitadas para escritura.
- Gestión segura de comandos destructores y eliminaciones de archivos.
Integración con Git y CI
- Uso de Codex CLI para generar confirmaciones (commits) y diferencias (diffs).
- Ganchos de preconfirmación (pre-commit hooks) con revisión por agentes.
- Ejecución de Codex CLI en entornos de CI sin interfaz gráfica (headless).
- Integración con GitHub Actions y GitLab CI.
Integración con servidores MCP
- Conexión a servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol).
- Ampliación de capacidades de herramientas mediante puntos finales personalizados de MCP.
- Desarrollo de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.
Adaptabilidad a múltiples servidores (Multi-Backend Support)
- Cambio entre las API de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
- Inferencia local con Ollama y puntos finales autoadministrados.
- 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 entornos empresariales.
- Establecimiento de instrucciones estándar y medidas de seguridad (guardrails) para el equipo.
Instrucciones personalizadas y flujos de trabajo
- Redacción de plantillas de instrucciones reutilizables.
- Cadenas de tareas para proyectos complejos de refactorización.
- Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.
Afinamiento del rendimiento
- Comprensión de las características de rendimiento propias de Rust.
- Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
- Gestión de caché y estado de las sesiones.
Solución de problemas comunes
- Resolución de fallos de conexión con los servidores backend.
- Depuración de instrucciones ambiguas e interpretaciones erróneas.
- Gestión de límites de tasa (rate limiting) y estrategias de reintento.
Mejores prácticas de seguridad
- Protección de claves de API en entornos compartidos.
- Prevención de inyecciones de instrucciones (prompt injection) 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 comunitarios y contribuciones al código abierto.
- Transición hacia temas avanzados de orquestación multi-agente.
Requerimientos
- Experiencia con desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación.
- Conocimientos básicos de uso de la línea de comandos y terminal.
- Familiaridad con los conceptos básicos de Git.
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de software que buscan incorporar agentes de terminal impulsados por IA en su flujo de trabajo.
- Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
- Líderes de equipo que evalúan la adopción grupal de OpenAI Codex CLI.
14 Horas