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コース概要

OpenAI Codex CLIの紹介

  • Codex CLIとは何か、および2025年のオープンソースなRustアーキテクチャについて
  • 主な機能:プロンプト、ファイル操作、bash実行、マルチステップタスク
  • Claude Codeおよびその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バウンダリの概要

インストールとセットアップ

  • macOSおよびLinuxでのCodex CLIのインストール
  • OpenAIおよび互換プロバイダー向けのAPIキー設定
  • OllamaやAtomic Chat経由での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セットアップ

コアワークフローコマンド

  • シングルプロンプト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込み、書き込み、編集操作
  • シェルコマンドの実行およびパイプされた出力
  • ワーキングディレクトリと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、実行前に確認する、および完全手動モードの設定
  • サンドボックス化と、読み取り専用 versus 書き込み許可のセッション
  • 破壊的コマンドやファイル削除の安全な処理方法

GitおよびCI統合

  • Codex CLIを使用したコミットおよび差分の生成
  • エージェントレビュー機能付きのpre-commitフック
  • ヘッドレスなCI環境でのCodex CLI実行
  • GitHub ActionsおよびGitLab CIとの統合

MCPサーバー統合

  • Model Context Protocol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製MCPツール構築

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および自前ホスティングエンドポイントによるローカル推論
  • レイテンシと品質のバランスに基づいたモデル選択戦略

チームデプロイメントとガバナンス

  • 共有設定とシークレット管理
  • 企業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向けプロンプトおよびガードレールの設定

カスタムプロンプトおよびワークフロー

  • 再利用可能なプロンプトテンプレートの作成
  • 大規模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における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の管理

よくあるトラブルシューティング

  • バックエンドへの接続障害の解決
  • プロンプトの曖昧さおよび誤解釈のデバッグ
  • レートリミットおよびリトライ戦略の処理

セキュリティ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の乗っ取りの防止
  • データレシデンシーおよびコンプライアンスの考慮事項

まとめと次のステップ

  • コア機能および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コントリビューション
  • 高度なマルチエージェントオーケストレーションのトピックへの移行

要求

  • いかなるプログラミング言語においても、ソフトウェア開発の経験があること
  • 基本的なコマンドラインおよびターミナルの使用経験
  • Gitの基礎に関する理解があること

対象者

  • 自身のワークフローにAIターミナルエージェントの活用を検討しているソフトウェア開発者
  • RustベースのAIツールを探求しているDevOpsエンジニア
  • グループでの導入についてOpenAI Codex CLIの評価を行っ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

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