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Plan du cours

Introduction à OpenAI Codex CLI

  • Définition de Codex CLI et présentation de son architecture open-source en Rust (2025)
  • Fonctionnalités clés : invites, opérations sur les fichiers, exécution Bash, tâches multi-étapes
  • Comparaison avec Claude Code et d'autres agents terminaux
  • Aperçu des modes d'approbation et des limites de sécurité

Installation et configuration

  • Installation de Codex CLI sur macOS et Linux
  • Configuration des clés API pour OpenAI et les fournisseurs compatibles
  • Connexion aux backends locaux via Ollama et Atomic Chat
  • Configuration de SSH et de l'environnement de développement distant

Commandes principales du flux de travail

  • Exécution d'invites simples et sessions multi-tours
  • Opérations de lecture, écriture et modification de fichiers depuis les invites
  • Exécution de commandes shell et gestion des sorties en pipelining
  • Gestion des répertoires de travail et du contexte projet

Modes d'approbation et sécurité

  • Configuration des modes automatique, « demander avant exécution » et entièrement manuel
  • Sandboxing et distinction entre sessions en lecture seule et celles autorisées à l'écriture
  • Gestion sécurisée des commandes destructrices et des suppressions de fichiers

Intégration avec Git et CI

  • Utilisation de Codex CLI pour générer des commits et des diffs
  • Pré-commit hooks avec examen par l'agent
  • Exécution de Codex CLI dans des environnements CI headless
  • Intégration avec GitHub Actions et GitLab CI

Intégration du serveur MCP

  • Connexion aux serveurs du protocole Model Context Protocol (MCP)
  • Extension des capacités via des points de terminaison MCP personnalisés
  • Création d'outils MCP internes pour les systèmes propriétaires

Prise en charge multi-backends

  • Commute entre les API OpenAI, Gemini et GitHub Models
  • Inférence locale avec Ollama et points de terminaison auto-hébergés
  • Stratégies de sélection des modèles selon le compromis latence/qualité

Déploiement d'équipe et gouvernance

  • Configuration partagée et gestion des secrets
  • Politiques d'utilisation et journalisation des audits pour les entreprises
  • Mise en place d'invites types et de garde-fous standardisés pour l'équipe

Invites personnalisées et flux de travail

  • Rédaction de modèles d'invites réutilisables
  • Chaînage des tâches pour des projets de refactorisation complexes
  • Traitement par lots de plusieurs fichiers et dépôts

Ajustement des performances

  • Compréhension des caractéristiques de performance de Rust
  • Optimisation de l'utilisation des tokens pour les grands projets
  • Mise en cache et gestion de l'état des sessions

Dépannage des problèmes courants

  • Résolution des échecs de connexion aux backends
  • Débogage de l'ambiguïté des invites et des interprétations erronées
  • Gestion de la limitation du débit (rate limiting) et stratégies de retry

Bonnes pratiques de sécurité

  • Protection des clés API dans les environnements partagés
  • Prévention de l'injection d'invites et de la prise de contrôle des commandes
  • Considérations relatives à la résidence des données et à la conformité

Résumé et prochaines étapes

  • Bilan des capacités principales et des flux de travail
  • Ressources communautaires et contributions open-source
  • Transition vers les sujets avancés d'orchestration multi-agents

Pré requis

  • Expérience en développement logiciel dans n'importe quel langage de programmation
  • Notions de base de l'utilisation des lignes de commande et du terminal
  • Familiarité avec les fondamentaux de Git

Audience cible

  • Développeurs logiciels souhaitant intégrer des agents terminaux basés sur l'IA dans leur flux de travail.
  • Ingénieurs DevOps explorant les outils IA développés en Rust.
  • Chefs d'équipe évaluant l'adoption d'OpenAI Codex CLI au sein de leurs équipes.
 14 Heures

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Prix par participant

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