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AIコーディングエージェントCodex実践ガイド ― プロンプト、権限設計、自動化を徹底解説

この講義は、OpenAIのAIコーディングエージェントCodexを最初から最後まで扱う全37回、約14時間のコースです。 AIコーディングツールは、今や珍しいものではありません。しかし、ほとんどのユーザーは自動補完を受け入れたり、チャット欄に質問したりするレベルにとどまっています。Codexのようなエージェント型ツールは、それよりはるかに多くのことができます。プロジェクト全体を読み込み、複数のファイルを同時に修正し、テストを実行して自らエラーを見つけます。問題は、それだけの制御が必要になることです。何を許可し、何を禁止するのか、プロジェクトのルールをどう教えるのかが分からなければ、ツールが生成したコードを後から修正することになります。 この講義では、その制御方法に重点を置きます。初級パートでは、インストールと最初の対話、ファイル編集とセッション管理、スラッシュコマンドを学び、プロンプト作成の基礎を身につけます。明確な依頼、作業の分解、検証という3つの原則を、実習を通して身につけます。 中級パートからが本題です。config .tomlで動作を設定し、AGENTS .mdでプロジェクトのルールを教え、Memoriesで記憶を管理します。サンドボックスと4種類の承認ポリシーを組み合わせ、安全の境界を自分で設計します。続いて、スレッドの分離と並列作業、計画モード、MCPサーバーとの接続、SKILL .mdを使ったカスタムスキルの作成まで扱います。 最後には、ウェブ検索とGitの自動化、VS Code・Cursorとの連携、FastAPIの実習を経て、SQ/EQキューモデルというCodexの内部プロトコルまで見ていきます。ツールがどのように動作するのかを知っていれば、問題が起きたときの対処も変わります。 講義全体は、TaskFlowという1つのサービスを作っていく流れで進みます。機能を個別に学ぶのではなく、実際のプロジェクトでいつ何が必要になるのかを、順を追って体験できます。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Git
Git
Coding Test
Coding Test
FastAPI
FastAPI
codex
codex
prompt engineering
prompt engineering
Git
Git
Coding Test
Coding Test
FastAPI
FastAPI
codex
codex
prompt engineering
prompt engineering

受講後に得られること

  • Codexのインストールと基本的な使い方 - インストールと実行、最初の会話、ファイル編集、セッション管理、スラッシュコマンドを学びます。

  • config . toml 設定管理 - ユーザー設定とプロジェクト設定を区別し、Codexの動作を思いどおりに調整します。

  • サンドボックスと承認ポリシーの設計 - 4種類の承認ポリシーとサンドボックスモードを組み合わせて、安全な作業環境を構築します。

  • MCPサーバー接続とカスタムスキル - MCPサーバーを接続し、SKILL . mdで自分だけのスキルを作成します。

  • コアプロトコルの理解 - SQ/EQキューモデルでCodexエンジンの内部動作原理を把握します。

  • 効果的なプロンプト作成――明確な依頼、作業の分解、検証という原則に基づいて、AIに適切に作業をさせます。

  • AGENTS . mdでプロジェクトのルールを教える - 階層構造でルールを設計し、Memoriesとの違いを理解します

  • スレッドの分離と並列作業 - 関心事ごとにスレッドを分け、ファイルの競合なしに同時作業を進めます。

  • IDE連携と実践開発 - VS Code・CursorでCodexを活用し、FastAPIプロジェクトを進めます。

OpenAI Codex実践:AIコーディングエージェントを効果的に活用する方法

OpenAI Codexを初めてインストールする段階から、プロジェクト全体を理解してコードを修正し、テストと検証まで行うAIコーディングエージェントの活用方法を学びます。

単なるコード補完を超えて、プロンプトの作成、config.tomlの設定、AGENTS.mdプロジェクトルール、Memories、サンドボックスと承認ポリシー、並列作業、計画モード、MCPサーバー、カスタムSKILL.mdまで、段階的に学びます。

VS CodeとCursorの連携、Gitの自動化、Web検索、Python・FastAPIの実習を通じて、実際の開発プロジェクトでCodexを活用する方法を扱います。1つのTaskFlowプロジェクトを完成させていきながら、各機能をいつ、どのように使うべきかを実践中心に学びます。

このコースは、AIコーディングツールを使用する開発者、AIエージェントをプロジェクトに導入しようとする開発チーム、そしてAIを活用して実際のサービスを作りたい企画者や起業家に適しています。

学習内容

セクション:主要キーワード

1. AIとCodexを理解して始める

AIコーディングエージェントの概念とGPTモデルとCodexの関係を理解し、Codexのインストールと実行方法を学びます。最初の対話からコード生成まで、実際に手を動かして練習します。

2. ファイル編集とセッション管理

Codexを活用してプロジェクトファイルを編集・管理する方法を学びます。セッション管理、スラッシュコマンド、画像の活用など、Codexの基本的な操作方法を身につけます。

3. 効果的なプロンプトの作成

AIに望む結果を正確に伝えるためのプロンプト作成方法を学びます。明確な依頼、十分なコンテキストの提供、タスクの分解、結果の検証方法を実践します。

4. Codexの設定とプロジェクトルール

config.tomlを活用したユーザーおよびプロジェクトの設定方法を学び、AGENTS.mdを通じてプロジェクトに必要な開発ルールや作業指示をCodexに伝える方法を身につけます。また、AGENTS.mdの階層構造とMemoriesの違いについても見ていきます。

5. サンドボックスと承認ポリシー

Codexが実行できる作業の範囲を制御するサンドボックスと承認ポリシーについて学びます。さまざまな承認ポリシーと権限プロファイルを組み合わせて、安全なAI作業環境を設計します。

6. 並列作業と高度な作業方法

スレッドを分けて複数の作業を効率的に管理し、並列作業を行う方法を学びます。Goalモードと計画モードを活用して複雑な作業を段階的に実行し、結果をレビューします。

7. MCPとカスタムスキル

MCPの概念と活用目的を理解し、MCPサーバーを接続・管理する方法を学びます。また、SKILL.mdを活用してCodex向けのカスタムスキルを作成し、実際のプロジェクトに適用します。

8. 実践的な開発環境と自動化

Codexのウェブ検索機能と出典の確認方法を学び、Git作業を自動化します。VS CodeとCursorでCodexを使用する方法を身につけ、Python・FastAPIベースの実際のプロジェクトを実習します。

9. 問題解決とCodexコアプロトコル

中級段階でよく発生するミスを解決する方法と、安全なAIエージェント設計の原則を整理します。最後に、SQ/EQキューモデルを通じて、Codexの内部的なタスク処理構造と動作原理を理解します。

受講前に

前提知識および準備事項

プログラミングの基本的な概念を理解しているとよいでしょう。特に、変数、関数、ファイルおよびプロジェクト構造について基本的な理解があると、講義についていくのに役立ちます。

実習はPythonとFastAPIをベースに進めるため、Pythonの基本構文を知っていることを推奨します。また、ターミナルやコマンドラインを使用した経験と、Gitの基本的な使い方(コミット、ブランチなど)があると、よりスムーズに学習できます。

Codexを使用するにはChatGPTの有料プランまたはOpenAI APIキーが必要になる場合があり、後半のIDE連携の実習ではVS CodeまたはCursorを使用できます。

学習方法

講義で説明される内容をただ視聴するよりも、実際にCodexを実行し、同じ演習に取り組むことをおすすめします。特に、プロンプトの作成、AGENTS.mdの設定、サンドボックスおよび承認ポリシー、MCP接続、カスタムスキルの作成については、実際に設定してテストしながら学ぶことで、理解を深めることができます。

講義は実際のTaskFlowプロジェクトを段階的に作り上げていく形式で構成されているため、各演習を順番に進めることをおすすめします。

質問と学習サポート

講義内容や実習の過程で疑問点がある場合は、講義の質問・コメント機能を通じて質問できます。質問する際には、発生したエラーメッセージ、実行したコマンド、現在の作業状況なども併せて記載すると、より正確な回答を受けられます。

CodexとOpenAI関連の機能は継続的に更新される可能性があるため、講義で使用する機能や画面が後から変更される場合があります。主要な機能変更や実習環境の変化がある場合は、講義内容を確認し、必要な更新を反映することがあります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • AIコーディングツールをオートコンプリート程度にしか使っていない開発者

  • Codexをインストールしたものの、どう管理すればいいのかわからない方

  • エージェントが作ったコードの後始末に毎回時間を費やしている実務担当者

  • AGENTS . md、MCP、カスタムスキルなどの概念をきちんと整理したい方

  • AIに安全に権限を委譲するための設計原則を必要とするチームリード

  • コーディング経験は少ないものの、AIでサービスを作ってみたい企画担当者・起業家

  • AIコーディング教育課程を準備する講師・教育担当者

前提知識、
必要でしょうか?

  • プログラミングの基礎知識(変数、関数、ファイル構造に関する理解)

  • Pythonの基本文法(実習プロジェクトはPython・FastAPIベースです)

  • ターミナル・コマンドラインの使用経験(講義で基礎から案内しますが、慣れているとスムーズです)

  • ChatGPTの有料プランまたはOpenAI APIキー(Codexの使用に必要)

  • VS Code または Cursor(後半の IDE 連携実習で使用)

  • Gitの基本的な使い方(コミットとブランチ程度で十分です)

こんにちは
it learnerです。

IT分野ごとの実務専門家と専門講師が担当するIT教育課程で、プログラミング、ソフトウェア開発、データ分析、人工知能、ネットワークおよび情報技術など、さまざまな分野の実務中心の講義を提供します。最新のIT技術と業界動向を反映した教育コンテンツを通じて、学習者が理論的知識と実務能力を同時に身につけ、急速に変化するIT環境に適応できるよう支援します。

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37件 ∙ (14時間 2分)

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