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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

Nombre de participants


Prix par participant

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