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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
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