Liên hệ với chúng tôi

Đề cương khóa học

Giới thiệu về OpenAI Codex CLI

  • Codex CLI là gì và kiến trúc mã nguồn mở dựa trên Rust năm 2025
  • Các tính năng chính: lời nhắc, thao tác tệp, thực thi bash và các tác vụ đa bước
  • So sánh với Claude Code và các tác nhân terminal khác
  • Tổng quan về các chế độ phê duyệt và ranh giới bảo mật

Cài đặt và Thiết lập

  • Cài đặt Codex CLI trên macOS và Linux
  • Định cấu hình các khóa API cho OpenAI và các nhà cung cấp tương thích khác
  • Kết nối đến các nền tảng cục bộ thông qua Ollama và Atomic Chat
  • Thiết lập môi trường phát triển từ xa qua SSH

Các lệnh Quy trình làm việc cốt lõi

  • Chạy các lệnh nhắc đơn lẻ và các phiên đa bước
  • Thao tác đọc, ghi và chỉnh sửa tệp từ các lệnh nhắc
  • Thực thi lệnh shell và kết nối đầu ra (piped outputs)
  • Quản lý thư mục làm việc và ngữ cảnh dự án

Các chế độ phê duyệt và An toàn

  • Định cấu hình các chế độ tự động, hỏi trước khi thực thi và hoàn toàn thủ công
  • Cô lập (sandboxing) và các phiên chỉ đọc so với cho phép ghi
  • Xử lý an toàn các lệnh phá hủy và xóa tệp

Tích hợp Git và CI

  • Sử dụng Codex CLI để tạo các commit và sự khác biệt (diffs)
  • Sử dụng các pre-commit hooks với rà soát bởi tác nhân AI
  • Chạy Codex CLI trong môi trường CI không giao diện (headless)
  • Tích hợp với GitHub Actions và GitLab CI

Tích hợp Máy chủ MCP

  • Kết nối đến các máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol)
  • Mở rộng khả năng công cụ bằng các điểm cuối MCP tùy chỉnh
  • Xây dựng các công cụ MCP nội bộ cho các hệ thống độc quyền

Hỗ trợ Đa nền tảng

  • Chuyển đổi giữa các API của OpenAI, Gemini và GitHub Models
  • Suy luận cục bộ với Ollama và các điểm cuối tự lưu trữ
  • Chiến lược lựa chọn mô hình dựa trên độ trễ so với chất lượng

Triển khai nhóm và Quản trị

  • Chia sẻ cấu hình và quản lý bí mật (secrets)
  • Chính sách sử dụng và nhật ký kiểm toán cho doanh nghiệp
  • Thiết lập các lệnh nhắc và hàng rào bảo vệ chuẩn hóa cho nhóm

Lệnh nhắc và Quy trình tùy chỉnh

  • Viết các mẫu lệnh nhắc có thể tái sử dụng
  • Ghép nối các tác vụ cho các dự án tái cấu trúc phức tạp
  • Xử lý hàng loạt nhiều tệp và kho lưu trữ

Tối ưu hóa Hiệu suất

  • Hiểu các đặc điểm hiệu suất của Rust
  • Tối ưu hóa việc sử dụng token cho các dự án lớn
  • Bộ nhớ đệm và quản lý trạng thái phiên

Xử lý sự cố các vấn đề thường gặp

  • Giải quyết các lỗi kết nối đến các nền tảng backend
  • Gỡ lỗi sự mơ hồ trong lệnh nhắc và các hiểu sai
  • Xử lý việc giới hạn tốc độ (rate limiting) và các chiến lược thử lại

Các thực hành bảo mật tốt nhất

  • Bảo vệ các khóa API trong môi trường dùng chung
  • Ngăn chặn xâm nhập qua lệnh nhắc (prompt injection) và chiếm quyền điều khiển lệnh
  • Cân nhắc về quyền sở tại dữ liệu và sự phù hợp với quy định (compliance)

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

  • Ôn tập lại các khả năng cốt lõi và quy trình làm việc
  • Tài nguyên cộng đồng và các đóng góp mã nguồn mở
  • Chuyển sang các chủ đề nâng cao về điều phối đa tác nhân

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm phát triển phần mềm bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào
  • Kiến thức cơ bản về sử dụng dòng lệnh và terminal
  • Làm quen với các kiến thức nền tảng của Git

Đối tượng tham dự

  • Nhà phát triển phần mềm muốn sử dụng các tác nhân terminal dựa trên AI trong quy trình làm việc của mình
  • Kỹ sư DevOps đang tìm hiểu về các công cụ AI dựa trên Rust
  • Trưởng nhóm đang đánh giá OpenAI Codex CLI để triển khai trong toàn bộ nhóm
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan