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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

Número de participantes


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