Thực chiến với tác nhân lập trình AI Codex - Hướng dẫn toàn diện về prompt, thiết kế quyền hạn và tự động hóa

Khóa học này gồm 37 bài, kéo dài khoảng 14 giờ, bao quát toàn bộ về Codex, tác nhân lập trình AI của OpenAI, từ đầu đến cuối. Các công cụ lập trình AI giờ đây đã trở nên phổ biến. Tuy nhiên, hầu hết người dùng chỉ dừng lại ở việc chấp nhận nội dung tự động hoàn thành hoặc đặt câu hỏi trong khung trò chuyện. Những công cụ dạng tác nhân như Codex có thể làm được nhiều hơn thế. Chúng có thể đọc toàn bộ dự án, chỉnh sửa nhiều tệp cùng lúc, chạy các bài kiểm thử và tự phát hiện lỗi. Vấn đề là chúng cũng cần được kiểm soát tương xứng. Nếu không biết nên cho phép điều gì, ngăn chặn điều gì và dạy các quy tắc của dự án như thế nào, bạn sẽ phải mất công xử lý lại phần mã do công cụ tạo ra. Khóa học này tập trung vào các phương pháp kiểm soát đó. Ở phần nhập môn, bạn sẽ học cách cài đặt và thực hiện cuộc trò chuyện đầu tiên, chỉnh sửa tệp và quản lý phiên làm việc, sử dụng các lệnh gạch chéo, đồng thời xây dựng nền tảng về cách viết prompt. Bạn sẽ thực hành để nắm vững ba nguyên tắc: yêu cầu rõ ràng, phân tách công việc và kiểm chứng. Phần trung cấp mới là nội dung trọng tâm. Bạn sẽ thiết lập cách hoạt động bằng config .toml, dạy các quy tắc của dự án thông qua AGENTS .md và quản lý bộ nhớ bằng Memories. Bạn cũng sẽ trực tiếp thiết kế ranh giới an toàn bằng cách kết hợp sandbox với 4 loại chính sách phê duyệt. Tiếp đó, khóa học sẽ đề cập đến việc tách luồng và thực hiện công việc song song, chế độ lập kế hoạch, kết nối máy chủ MCP, cũng như xây dựng skill tùy chỉnh dựa trên SKILL .md. Cuối khóa học, sau khi tìm hiểu về tìm kiếm trên web, tự động hóa Git, tích hợp với VS Code·Cursor và thực hành FastAPI, bạn sẽ khám phá cả giao thức nội bộ của Codex mang tên mô hình hàng đợi SQ/EQ. Khi hiểu cách công cụ hoạt động, cách ứng phó khi xảy ra vấn đề cũng sẽ thay đổi. Toàn bộ khóa học được triển khai xuyên suốt qua quá trình xây dựng một dịch vụ duy nhất mang tên TaskFlow. Thay vì học từng tính năng một cách riêng lẻ, bạn sẽ lần lượt trải nghiệm trong một dự án thực tế xem khi nào và cần sử dụng tính năng nào.