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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
