Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction à OpenAI Codex CLI
- Ce qu'est Codex CLI et l'architecture open-source Rust en 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.
- Mise en place d'un environnement de développement SSH et distant.
Commandes de flux de travail principal
- Exécution d'invites uniques et de sessions multi-tours.
- Opérations de lecture, écriture et modification de fichiers à partir des invites.
- Exécution de commandes shell et gestion des sorties en 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.
- Isolation (sandboxing) et sessions en lecture seule ou avec autorisation d'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 différences (diffs).
- Hooks pré-commit avec revue par l'agent.
- Exécution de Codex CLI dans des environnements CI headless.
- Intégration avec GitHub Actions et GitLab CI.
Intégration au serveur MCP
- Connexion aux serveurs du protocole Contexte de modèle (Model Context Protocol).
- Extension des capacités des outils via 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 des 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 de normes pour les invites (prompts) et les garde-fous en équipe.
Invites personnalisées et workflows
- Rédaction de modèles d'invites réutilisables.
- Chaînage 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 gros projets.
- Gestion du cache et de l'état de la session.
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 des stratégies de nouvelle tentative.
Meilleures pratiques en matière de sécurité
- Protection des clés API dans les environnements partagés.
- Prévention de l'injection d'invites et du détournement de commandes.
- Considérations liées à la résidence des données et à la conformité.
Résumé et prochaines étapes
- Revue des capacités et flux de travail principaux.
- Ressources communautaires et contributions open-source.
- Transition vers les sujets avancés d'orchestration multi-agents.
Pré requis
- Expérience avec le développement logiciel dans n'importe quel langage de programmation
- Notions de base sur l'utilisation de la ligne de commande et du terminal
- Connaissance des fondamentaux de Git
Audience cible
- Développeurs logiciels souhaitant utiliser des agents terminaux basés sur l'IA dans leur flux de travail.
- Ingénieurs DevOps explorant les outils d'IA basés sur Rust.
- Chefs d'équipe évaluant OpenAI Codex CLI pour une adoption en groupe.
14 Heures