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Plan du cours

Introduction à OpenAI Codex CLI

  • Définition de Codex CLI et architecture open-source en Rust (2025).
  • Fonctionnalités clés : instructions, opérations sur les fichiers, exécution Bash, tâches complexes.
  • 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 d'SSH et de l'environnement de développement distant.

Commandes de flux de travail principal

  • Exécution d'instructions uniques et de sessions à plusieurs tours.
  • Opérations de lecture, écriture et modification de fichiers depuis les instructions.
  • Exécution de commandes shell et gestion des sorties en pipeline.
  • Gestion des répertoires de travail et du contexte des projets.

Modes d'approbation et sécurité

  • Configuration des modes automatique, « demander avant d'exécuter » et entièrement manuel.
  • Isolation (sandboxing) et sessions en lecture seule versus avec autorisation d'écriture.
  • Gestion sécurisée des commandes destructrices et de la suppression de fichiers.

Intégration Git et CI

  • Utilisation de Codex CLI pour générer des commits et des différences (diffs).
  • Hooks pré-commit avec vérification par l'agent.
  • Exécution de Codex CLI dans des environnements CI headless.
  • Intégration avec GitHub Actions et GitLab CI.

Intégration des serveurs MCP

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

Support multi-backend

  • Commutation entre les API OpenAI, Gemini et GitHub Models.
  • Inférence locale avec Ollama et points de terminaison auto-hébergés.
  • Stratégies de sélection des modèles pour équilibrer latence et qualité.

Déploiement en équipe et gouvernance

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

Instructions personnalisées et flux de travail

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

Ajustement des performances

  • Compréhension des caractéristiques de performance de Rust.
  • Optimisation de l'utilisation des jetons (tokens) pour les grands projets.
  • Gestion de la mise en cache et de l'état des sessions.

Dépannage des problèmes courants

  • Résolution des échecs de connexion aux backends.
  • Débogage des instructions ambiguës et des interprétations erronées.
  • Gestion de la limitation du débit (rate limiting) et des stratégies de retry.

Meilleures pratiques en matière de sécurité

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

Résumé et prochaines étapes

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

Pré requis

  • Expérience en développement logiciel dans n'importe quel langage de programmation.
  • Connaissances de base de l'utilisation de la ligne de commande et des terminaux.
  • Familiarité avec les bases de Git.

Public cible

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

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