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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