联系我们

课程大纲

OpenAI Codex CLI 简介

  • Codex CLI 是什么以及 2025 年开源的 Rust 架构
  • 主要功能:提示、文件操作、bash 执行、多步骤任务
  • 与 Claude Code 和其他终端代理的比较
  • 审批模式和安全边界的概述

安装与设置

  • 在 macOS 和 Linux 上安装 Codex CLI
  • 配置 OpenAI 和兼容提供商的 API 密钥
  • 通过 Ollama 和 Atomic Chat 连接本地后端
  • SSH 和远程开发环境设置

核心工作流命令

  • 运行单次提示和多轮会话
  • 从提示中执行文件读取、写入和编辑操作
  • 执行 shell 命令并处理管道输出
  • 管理工作目录和项目上下文

审批模式与安全性

  • 配置自动、执行前询问和完全手动模式
  • 沙盒化与只读和可写会话
  • 安全处理破坏性命令和文件删除

Git 与 CI 集成

  • 使用 Codex CLI 生成提交和差异
  • 带代理审查的预提交钩子
  • 在无头 CI 环境中运行 Codex CLI
  • 与 GitHub Actions 和 GitLab CI 集成

MCP 服务器集成

  • 连接模型上下文协议服务器
  • 通过自定义 MCP 端点扩展工具功能
  • 为专有系统构建内部 MCP 工具

多后端支持

  • 在 OpenAI、Gemini 和 GitHub Models API 之间切换
  • 使用 Ollama 和自托管端点进行本地推理
  • 延迟与质量的模型选择策略

团队部署与治理

  • 共享配置和密钥管理
  • 企业使用政策和审计日志
  • 设置标准化的团队提示和护栏

自定义提示与工作流

  • 编写可重用的提示模板
  • 为复杂重构项目链接任务
  • 批量处理多个文件和仓库

性能调优

  • 理解 Rust 性能特征
  • 优化大型项目的令牌使用
  • 缓存和会话状态管理

常见问题排查

  • 解决与后端的连接失败
  • 调试提示模糊和误解
  • 处理速率限制和重试策略

安全最佳实践

  • 在共享环境中保护 API 密钥
  • 防止提示注入和命令劫持
  • 数据驻留和合规性考虑

总结与下一步

  • 核心功能和工作流回顾
  • 社区资源和开源贡献
  • 过渡到高级多代理编排主题

要求

  • 具备任何编程语言的软件开发经验
  • 基本命令行和终端使用知识
  • 熟悉 Git 基础知识

受众

  • 希望在工作流程中使用 AI 终端代理的软件开发人员
  • 探索基于 Rust 的 AI 工具的 DevOps 工程师
  • 评估 OpenAI Codex CLI 以便团队采用的团队负责人
 14 小时

即将举行的公开课程

课程分类