お問い合わせ

コース概要

OpenAI Codex CLIの概要

  • Codex CLIとは何か、および2025年のオープンソースRustアーキテクチャ
  • 主要機能:プロンプト、ファイル操作、bash実行、多ステップタスク
  • Claude Codeや他のターミナルエージェントとの比較
  • 承認モードとセキュリティ境界の概要

インストールとセットアップ

  • macOSおよびLinuxへのCodex CLIのインストール
  • OpenAIおよび互換プロバイダー用のAPIキーの構成
  • OllamaおよびAtomic Chatを介したローカルバックエンドへの接続
  • SSHおよびリモート開発環境の設定

コアワークフローコマンド

  • 単一プロンプトの実行およびマルチターンセッションの実行
  • プロンプトからのファイル読み取り、書き込み、編集操作
  • シェルコマンドの実行とパイプライン出力
  • 作業ディレクトリおよびプロジェクトコンテキストの管理

承認モードと安全性

  • 自動、実行前確認、完全手動の各モードの設定
  • サンドボックス化および読み取り専用 versus 書き込み可能なセッション
  • 破壊的なコマンドやファイル削除の安全な処理

GitとCIの統合

  • Codex CLIを使用したコミットと差分(diff)の生成
  • エージェントレビューによるプリコミットフック
  • ヘッドレスCI環境でのCodex CLIの実行
  • GitHub ActionsおよびGitLab CIとの統合

MCPサーバーの統合

  • モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーへの接続
  • カスタムMCPエンドポイントによるツール機能の拡張
  • 独自システム向けの内部MCPツールの構築

マルチバックエンドサポート

  • OpenAI、Gemini、GitHub Models API間の切り替え
  • Ollamaおよびセルフホストエンドポイントを使用したローカル推論
  • レイテンシーと品質のバランスに基づくモデル選択戦略

チームデプロイメントとガバナンス

  • 共有構成とシークレット管理
  • エンタープライズ向けの使用ポリシーおよび監査ログ
  • 標準化されたチーム用プロンプトおよびガードレール設定

カスタムプロンプトとワークフロー

  • 再利用可能なプロンプトテンプレートの作成
  • 複雑なリファクタリングプロジェクト向けのタスクチェーン化
  • 複数ファイルおよびリポジトリのバッチ処理

パフォーマンスチューニング

  • Rustのパフォーマンス特性の理解
  • 大規模プロジェクト向けトークン使用量の最適化
  • キャッシュおよびセッション状態管理

一般的なトラブルシューティング

  • バックエンドへの接続失敗の解決
  • プロンプトの曖昧さや誤解釈のデバッグ
  • レートリミットとリトライ戦略の処理

セキュリティのベストプラクティス

  • 共有環境におけるAPIキーの保護
  • プロンプトインジェクションおよびコマンドハイジャックの防止
  • データ所在地およびコンプライアンス上の考慮事項

まとめと次のステップ

  • 主要機能とワークフローの振り返り
  • コミュニティリソースおよびオープンソース貢献
  • 高度なマルチエージェントオーケストレーションへの移行

要求

  • あらゆるプログラミング言語でのソフトウェア開発の経験
  • 基本的なコマンドラインおよびターミナルの使用
  • Gitの基本に関する知識

対象者

  • ワークフローにAIターミナルエージェントを活用したいソフトウェア開発者
  • RustベースのAIツールを検討しているDevOpsエンジニア
  • チームでの導入に向けてOpenAI Codex CLIを評価しているチームリーダー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー