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Programa do Curso
Introdução ao OpenAI Codex CLI
- O que é o Codex CLI e a arquitetura open-source baseada em Rust de 2025
- Principais recursos: prompts, operações em arquivos, execução bash, tarefas multi-etapa
- Comparação com o Claude Code e outros agentes de terminal
- Noção geral dos modos de aprovação e limites de segurança
Instalação e Configuração
- Instalando o Codex CLI no macOS e Linux
- Configurando chaves de API para OpenAI e provedores compatíveis
- Conectando a backends locais por meio do Ollama e Atomic Chat
- Configuração do ambiente de desenvolvimento remoto via SSH
Comandos do Fluxo de Trabalho Principal
- Execução de prompts únicos e sessões multi-turno
- Operações de leitura, gravação e edição de arquivos a partir de prompts
- Execução de comandos do shell e saída em canalização (pipes)
- Gestão de diretórios de trabalho e contexto do projeto
Modos de Aprovação e Segurança
- Configuração dos modos automático, pergunta antes de executar e totalmente manual
- Sandboxing e sessões apenas para leitura versus habilitadas para gravação
- Tratamento seguro de comandos destrutivos e exclusão de arquivos
Integração com Git e CI
- Utilização do Codex CLI para gerar commits e diffs
- Hooks pré-commit com revisão por agente
- Execução do Codex CLI em ambientes de CI sem interface (headless)
- Integração com GitHub Actions e GitLab CI
Integração com Servidores MCP
- Conexão a servidores do Protocolo de Contexto de Modelos (Model Context Protocol)
- Expansão das capacidades de ferramentas por meio de endpoints MCP personalizados
- Criação de ferramentas MCP internas para sistemas proprietários
Suporte a Múltiplos Backends
- Alternância entre APIs da OpenAI, Gemini e GitHub Models
- Inferência local com Ollama e endpoints auto-hospedados
- Estratégias de seleção de modelo para latência versus qualidade
Implantação em Equipe e Governança
- Configuração compartilhada e gestão de segredos
- Políticas de uso e logs de auditoria para empresas
- Definição de prompts padronizados para equipes e regras de proteção (guardrails)
Prompts e Fluxos de Trabalho Personalizados
- Criação de modelos de prompt reutilizáveis
- Encadeamento de tarefas para projetos complexos de refatoração
- Processamento em lote de múltiplos arquivos e repositórios
Otimização de Desempenho
- Compreensão das características de desempenho do Rust
- Otimização do uso de tokens para projetos de grande porte
- Caching e gestão do estado da sessão
Solução de Problemas Comuns
- Resolução de falhas de conexão aos backends
- Depuração de ambiguidade nos prompts e interpretações incorretas
- Tratamento de limites de taxa (rate limiting) e estratégias de retry
Melhores Práticas de Segurança
- Proteção das chaves de API em ambientes compartilhados
- Prevenção de injeção de prompts e sequestro de comandos (command hijacking)
- Considerações sobre residência de dados e conformidade
Resumo e Próximos Passos
- Revisão das capacidades principais e fluxos de trabalho
- Recursos da comunidade e contribuições open-source
- Transição para tópicos avançados de orquestração multi-agente
Requisitos
- Experiência com desenvolvimento de software em qualquer linguagem de programação
- Conhecimento básico de uso de linha de comando e terminal
- Conhecimento básico de Git
Público-alvo
- Desenvolvedores de software que buscam utilizar agentes de terminal com IA em seu fluxo de trabalho
- Engenheiros de DevOps explorando ferramentas de IA baseadas em Rust
- Líderes de equipe avaliando a adoção do OpenAI Codex CLI para uso em grupo
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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