Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a OpenAI Codex CLI

  • ¿Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025?
  • Características principales: instrucciones, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas multiagente.
  • Comparación con Claude Code y otros agentes terminales.
  • Descripción general de los modos de aprobación y límites de seguridad.

Instalación y configuración inicial

  • Instalación de Codex CLI en macOS y Linux.
  • Configuración de claves API para OpenAI y proveedores compatibles.
  • Conexión a backends locales mediante Ollama y Atomic Chat.
  • Configuración del entorno de desarrollo remoto y SSH.

Comandos del flujo de trabajo principal

  • Ejecución de instrucciones individuales y sesiones multi turno.
  • Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos mediante instrucciones.
  • Ejecución de comandos del shell y procesamiento de salidas en tubería (pipes).
  • Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.

Modos de aprobación y seguridad

  • Configuración de modos automáticos, de confirmación previa a la ejecución y totalmente manuales.
  • Aislamiento (sandbox) y sesiones solo lectura frente a aquellas con permisos de escritura.
  • Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.

Integración con Git y CI

  • Uso de Codex CLI para generar commits y diffs.
  • Hooks pre-commit con revisión del agente.
  • Ejecución de Codex CLI en entornos de CI sin interfaz gráfica (headless).
  • Integración con GitHub Actions y GitLab CI.

Integración con servidores MCP

  • Conexión a servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol).
  • Extensión de capacidades mediante puntos finales MCP personalizados.
  • Desarrollo de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.

Soporte multi-backend

  • Cambio entre APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
  • Inferencia local con Ollama y puntos finales autoadministrados.
  • Estrategias de selección de modelos según latencia frente a calidad.

Despliegue en equipos y gobernanza

  • Configuración compartida y gestión de secretos.
  • Políticas de uso y registro de auditoría para entornos empresariales.
  • Configuración de instrucciones estándar y límites de seguridad para el equipo.

Instrucciones personalizadas y flujos de trabajo

  • Creación de plantillas de instrucciones reutilizables.
  • Encadenamiento de tareas para proyectos complejos de refactorización.
  • Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.

Ajuste del rendimiento

  • Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
  • Optimización del uso de tokens en proyectos grandes.
  • Gestión del estado de la sesión y caché.

Resolución de problemas comunes

  • Solución de fallas de conexión con los backends.
  • Depuración de ambigüedades e interpretaciones erróneas en las instrucciones.
  • Gestión de límites de tasa (rate limiting) y estrategias de reintento.

Buenas prácticas de seguridad

  • Protección de claves API en entornos compartidos.
  • Prevención de inyección de instrucciones y secuestro de comandos.
  • Consideraciones sobre residencia de datos y cumplimiento normativo.

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de las capacidades y flujos de trabajo principales.
  • Recursos de la comunidad y contribuciones de código abierto.
  • Transición hacia temas avanzados de orquestación multiagente.

Requerimientos

  • Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación
  • Conocimientos básicos de uso de la línea de comandos y terminal
  • Conocimiento básico de Git

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que desean integrar agentes terminales impulsados por IA en sus flujos de trabajo.
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
  • Líderes de equipo que evalúan la adopción de OpenAI Codex CLI a nivel grupal.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas