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Plan du cours

Introduction à OpenAI Codex CLI

  • Qu'est-ce que Codex CLI et l'architecture open-source Rust de 2025
  • Fonctionnalités clés : invites, opérations sur les fichiers, exécution bash, tâches multi-étapes
  • Comparaison avec Claude Code et autres agents terminal
  • 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 de workflow principal

  • Exécution d'invites simples et de sessions à plusieurs tours
  • Opérations de lecture, d'écriture et de modification de fichiers depuis les invites
  • Exécution de commandes shell et sorties en mode pipeline
  • Gestion des répertoires de travail et du contexte du projet

Modes d'approbation et sécurité

  • Configuration des modes automatique, demander avant d'exécuter et entièrement manuel
  • Isolement (sandboxing) et sessions en lecture seule versus avec écriture activée
  • 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 différences (diffs)
  • Hooks pre-commit avec examen par l'agent
  • Exécution de Codex CLI dans des environnements CI headless (sans interface)
  • Intégration avec GitHub Actions et GitLab CI

Intégration avec les serveurs MCP

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

Prise en charge multi-backend

  • Basculement entre les API OpenAI, Gemini et GitHub Models
  • Inférence locale avec Ollama et points de terminaison auto-hébergés
  • Stratégies de sélection des modèles pour l'équilibre entre latence et qualité

Déploiement d'équipe et gouvernance

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

Invites personnalisées et workflows

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

Optimisation des performances

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

Dépannage des problèmes courants

  • Résolution des échecs de connexion aux backends
  • Débogement des invites ambiguës et des interprétations erronées
  • Gestion de la limitation du débit (rate limiting) et des stratégies de réessai

Bonnes pratiques de sécurité

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

Résumé et prochaines étapes

  • Rappel des capacités et workflows principaux
  • Ressources de la communauté et contributions open-source
  • Transition vers des sujets avancés d'orchestration multi-agents

Pré requis

  • Expérience en développement logiciel avec n'importe quel langage de programmation
  • Connaissance de base de l'utilisation de la ligne de commande et du terminal
  • Familiarité avec les bases de Git

Public cible

  • Développeurs logiciels souhaitant utiliser des agents terminal basés sur l'IA dans leur flux de travail
  • Ingénieurs DevOps explorant les outils d'IA basés sur Rust
  • Chefs d'équipe évaluant l'adoption d'OpenAI Codex CLI au sein de leur groupe
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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