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課程簡介

OpenAI Codex CLI介紹

  • Codex CLI的功能解析與2025年開源Rust架構說明
  • 核心功能:提示輸入、檔案操作、Bash執行及多步驟任務
  • 與其他終端代理(如Claude Code)的比較
  • 核准模式概覽與安全邊界設定

安裝與設定

  • 在macOS與Linux上安裝Codex CLI
  • 配置OpenAI及相容供應商的API金鑰
  • 透過Ollama和Atomic Chat連接本機後端
  • SSH連線與遠端開發環境設定

核心工作流程指令

  • 執行單一提示與多輪對話會話
  • 從提示進行檔案讀取、寫入與編輯操作
  • 執行Shell指令並處理串接輸出
  • 管理工作目錄與專案情境

核准模式與安全性

  • 配置自動執行、執行前詢問及完全手動模式
  • 沙箱環境設置與唯讀或寫入權限的會話管理
  • 安全處理破壞性指令與檔案刪除操作

Git與CI整合

  • 使用Codex CLI產生提交紀錄與差異比較
  • 結合代理審查的前置提交鉤子設定
  • 在無頭CI環境中運行Codex CLI
  • 整合GitHub Actions與GitLab CI

MCP伺服器整合

  • 連接至模型上下文協議(MCP)伺服器
  • 透過自訂MCP端點擴展工具功能
  • 為內部私有系統建立專用MCP工具

多後端支援

  • 在OpenAI、Gemini及GitHub Models API之間切換
  • 使用Ollama與自託管端點進行本機推論
  • 根據延遲需求選擇模型的最佳策略

團隊部署與治理

  • 共用配置與金鑰管理
  • 企業級的存取政策與稽核日誌設定
  • 建立標準化的團隊提示詞與防護規範

自訂提示與工作流程

  • 撰寫可重複使用的提示詞範本
  • 鏈結複雜重構專案的多項任務
  • 批次處理多個檔案與程式碼倉庫

效能調整

  • 理解Rust的效能特性
  • 針對大型專案最佳化Token使用量
  • 快取機制與會話狀態管理

常見問題排除

  • 解決後端連線失敗問題
  • 除錯提示詞歧義與誤解情況
  • 處理速率限制與重試策略

安全性最佳實務

  • 在共用環境中保護API金鑰
  • 防止提示詞注入與指令劫持
  • 考量資料 residency與合規性要求

總結與後續步驟

  • 核心功能與工作流程回顧
  • 社區資源與開源貢獻途徑
  • 過渡至進階多代理協調主題

最低要求

  • 具備任何程式語言的軟體開發經驗
  • 基本的命令列與終端操作能力
  • 熟悉Git基礎操作

受訓對象

  • 希望在工作流程中應用AI終端代理的軟體開發人員
  • 探索基於Rust的AI工具的DevOps工程師
  • 評估在團隊內採用OpenAI Codex CLI的團隊負責人
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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