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Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025.
  • Características principales: prompts, operaciones de archivos, ejecución en bash, tareas multietapa.
  • Comparación con Claude Code y otros agentes terminales.
  • Resumen 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 backends locales a través de Ollama y Atomic Chat.
  • Configuración de SSH y entornos de desarrollo remoto.

Comandos del flujo de trabajo principal

  • Ejecución de prompts individuales y sesiones multironda.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde prompts.
  • Ejecución de comandos shell y salidas canalizadas.
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de aprobación y seguridad

  • Configuración de modos automáticos, de pregunta antes de ejecutar y completamente manuales.
  • Aislamiento (sandboxing) y sesiones solo de lectura frente a aquellas con permisos de escritura.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diffs.
  • Ganchos pre-commit con revisión por agente.
  • Ejecución de Codex CLI en entornos CI sin interfaz (headless).
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI.

Integración con servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP).
  • Ampliación de capacidades mediante puntos finales MCP personalizados.
  • Desarrollo de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.

Soporte multirender

  • Cambio entre las APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales alojados internamente.
  • 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 empresas.
  • Establecimiento de prompts estandarizados y barreras de seguridad para el equipo.

Prompts personalizados y flujos de trabajo

  • Redacción de plantillas de prompts reutilizables.
  • Cadenas de tareas para proyectos de refactorización complejos.
  • Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.

Ajuste del rendimiento

  • Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
  • Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
  • Caché y gestión del estado de la sesión.

Resolución de problemas comunes

  • Resolución de fallos de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedad en prompts e interpretaciones incorrectas.
  • Gestión de limitaciones de tasa y estrategias de reintento.

Buenas prácticas de seguridad

  • Protección de claves de API en entornos compartidos.
  • Prevención de inyección de prompts y secuestro de comandos.
  • Consideraciones sobre residencia de datos y cumplimiento normativo.

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de capacidades y flujos de trabajo principales.
  • Recursos comunitarios y contribuciones de código abierto.
  • Transición hacia temas avanzados de orquestación multicarga (multi-agent orchestration).

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación.
  • Uso básico de la línea de comandos y la terminal.
  • Familiaridad con los conceptos básicos de Git.

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes terminales de IA en su flujo de trabajo.
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
  • Líderes de equipo que evalúan OpenAI Codex CLI para su adopción grupal.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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