OpenAI Codex: Agentische Softwareentwicklung: virtueller Drei-Tage-Workshop

Was bietet mir der Workshop? Dieser 3-tägige Workshop vermittelt OpenAI Codex für agentische Softwareentwicklung. Teilnehmer lernen Codex durchgängig kennen: von LLM-Grundlagen über MCP und BMAD bis zur spezifikationsgesteuerten agentischen Bereitstellung. Der Workshop ist als Inhouse- oder individuell geplanter Workshop verfügbar. Termine können flexibel abgestimmt werden. Was lernen die Teilnehmer? Nachvollziehbare Ergebnisse Teilnehmer lernen, Codex in Workflows für agentische Softwareentwicklung einzuordnen und anzuwenden. Sie erhalten einen strukturierten Einstieg in zentrale Konzepte rund um LLM-Grundlagen, MCP, BMAD und spezifikationsgesteuerte Bereitstellung. Codex als Werkzeug für agentische Softwareentwicklung bewerten LLM-Grundlagen im Kontext von Codex nachvollziehen MCP und BMAD in Codex-Workflows einordnen spezifikationsgesteuerte agentische Bereitstellung verstehen Codex-Workflows für eigene Teamanforderungen strukturieren Für wen ist der Kurs geeignet? Teilnahmevoraussetzungen Der Kurs eignet sich für Entwickler, Softwareteams und technische Entscheider, die OpenAI Codex für agentische Softwareentwicklung nutzen möchten. Konkrete Teilnahmevoraussetzungen werden auf der Produktseite nicht genannt. Was erhalten Teilnehmer? Teilnehmer erhalten einen 3-tägigen Workshop zu OpenAI Codex und agentischer Softwareentwicklung. praxisnahe Übungen realitätsnahe Projekte Inhalte zu Codex, LLM-Grundlagen, MCP und BMAD Anpassung an die Anforderungen des Teams Betreuung durch erfahrene Trainer mit Branchenerfahrung Warum dieser Workshop? OpenAI Codex unterstützt Teams dabei, agentische Softwareentwicklung strukturiert zu erschließen. Der Workshop verbindet Codex, LLM-Grundlagen, MCP, BMAD und spezifikationsgesteuerte Bereitstellung in einem kompakten Format. Die Inhalte können an die Bedürfnisse des Teams angepasst werden. Dadurch lässt sich der Workshop gezielt auf bestehende Entwicklungsprozesse ausrichten. Agenda Tag 1: Grundlagen für agentisches Coding Was LLMs sind, wie sie argumentieren und wo sie versagen Tokens, Kontextfenster, Retrieval-Grenzen und Prompt-Kompression Von Autovervollständigung zu Agenten: Schleifen, Planung, Tools und Zustand Das Harness-Loop-Konzept: Wahrnehmung, Entscheidung, Aktion, Verifikation Wann man manuell bleibt und wann man an einen Agenten delegiert Erste geführte Übungen ohne vollständige Aufgabenautomatisierung Tag 2: OpenAI Codex Grundlagen in der Praxis Codex Mentalmodell: Ziele, Kontext, Bearbeitungen und Ausführung Gängige Befehle für Navigation, Inspektion und Implementierung Integrierte Befehle und sichere Wege, diese im Arbeitsalltag zu nutzen Benutzerdefinierte Befehle, wiederholbare Workflows und wiederverwendbare Bedienergewohnheiten Skills, Subagents und Memory als Effizienz-Multiplikatoren Praktische Aufgaben, die von kleinen Bearbeitungen zu mehrstufigen Implementierungen übergehen Tag 3: Fortgeschrittene agentische Engineering-Workflows MCP-Architektur: Tools, Contracts, Schemata und Vertrauensgrenzen Entwicklung von Tool-verwendenden Agenten, die beobachtbar und sicher bleiben BMAD-ähnliche Zusammenarbeit und rollenbasierte KI-Workflows Spezifikationsgesteuerte Entwicklung mit einer GitHub Spec Kit Denkweise Anforderungen in Pläne, Pläne in Ausführung, Ausführung in Überprüfung umwandeln Abschlussprojekt: Bereitstellung eines spezifikationsbasierten Codex-Workflows mit Tools, Memory und Verifikation