Codex в команде · курс 9
Codex для техдиров
Курс для технических директоров и руководителей, которые принимают решения об агентах для разработки на уровне компании. Стратегия и где агенты дают эффект, доступ через тарифы ChatGPT и API, администрирование рабочего пространства и управляемая конфигурация, модель безопасности, данные и код клиентов, лицензии и уязвимости сгенерированного кода, инциденты и prompt injection, управление стоимостью, измерение эффекта, изменения в ролях и процессах, внутренняя платформа агентов.
Начать курс
0 из 13 пройдено
- Для кого
- Техдиры, руководители разработки, архитекторы, специалисты по безопасности.
- Что нужно
- Курс «Codex с нуля» или общее представление об агентах для кода.
- Объём
- 13 уроков, 4 модуля, ≈ 4 ч с практикой
Программа курса
Модуль 1
Решение
- 01 Агенты для разработки: решение уровня компании Почему подключение Codex — решение техдира, а не личный выбор разработчика: доступы, данные клиентов, безопасность, деньги и процессы. Обзор курса и вопросы, на которые он отвечает.
- 02 Стратегия: где агенты дают эффект Где кодинг-агенты реально ускоряют работу агентства, а где добавляют риск и переделки. Разбираем данные METR, DORA и опыт OpenAI, строим карту задач и выбираем, с чего начать пилот.
- 03 Доступ: тарифы ChatGPT и API Два способа дать команде Codex — вход через рабочее пространство ChatGPT и API-ключ. Чем они различаются по функциям, данным, лимитам и контролю, почему личные подписки на клиентском коде — проблема и как закрепить вход за компанией.
- 04 Администрирование: роли и управляемая конфигурация Как устроено администрирование Codex в рабочем пространстве ChatGPT: роли и права, Agent Security, requirements.toml и managed_config.toml, порядок применения политик и доставка на устройства. С рабочим примером базовой политики для агентства.
Модуль 2
Риски
- 05 Модель безопасности: песочница, сеть, одобрения Как Codex ограничивает агента технически: песочница ОС, политика одобрений, сетевой прокси и автоматический ревьюер. Что эти механизмы закрывают, какие каналы обходят прокси и какие режимы выбрать для ноутбуков, CI и облака.
- 06 Данные и код клиентов Что из кода и данных клиентов уходит на серверы провайдера при работе с Codex, что известно об обучении и хранении, что документация не подтверждает и какие вопросы задать поставщику и юристу до того, как агент откроет клиентский репозиторий.
- 07 Сгенерированный код: лицензии, уязвимости, ответственность Кто отвечает перед клиентом за код, написанный агентом, откуда берутся лицензионные риски, что исследования говорят об уязвимостях в сгенерированном коде и какие проверки встроить в процесс агентства, чтобы не полагаться на доверие.
- 08 Инциденты и prompt injection Как агента обманывают через задачи, комментарии, веб-страницы и README зависимостей, что показал публичный случай уязвимости в облачном Codex и как подготовить компанию к инциденту: меры заранее, план реагирования и источники логов.
Модуль 3
Экономика и организация
- 09 Стоимость: от чего зависит и как управлять Из чего складываются расходы на Codex — подписки, кредиты, токены API и время людей. Какие решения команды сильнее всего влияют на расход, какие рычаги есть у администратора и как считать стоимость на задачу, а не на место.
- 10 Эффект: что измерять и как не обмануться Как честно оценить эффект кодинг-агентов в компании: что показывают METR и DORA, почему самооценка и кейсы вендоров не годятся как доказательство, какие метрики брать в агентстве и как устроить пилот с базовой линией и группой сравнения.
- 11 Роли, найм и процессы Что меняется в ролях разработчиков, тестировщиков, аналитиков и менеджеров, когда в команде агенты. Какие навыки проверять при найме, как не потерять рост джуниоров, кто владеет обвязкой агентов и как говорить с клиентом о сроках.
- 12 Внутренняя платформа агентов Из каких слоёв состоит внутренняя платформа агентов — политика, знания, навыки, инструменты, окружения, автоматизация, оркестрация, оценка. Какие способы встраивания Codex есть на октябрь 2026 года, что взять из Symphony и в каком порядке строить.
Amiga · заказная разработка с ИИ
Учимся сами — и делаем продукты с ИИ на заказ
Эти курсы написала команда, которая каждый день проектирует и разрабатывает цифровые продукты: от аналитики и дизайна до веб‑сервисов, мобильных приложений и внедрения ИИ. Если вам нужен не курс, а продукт, — это к нам.
- реализованных проектов
- 200+
- человек в команде
- 75+
5 место в рейтинге AI‑разработки, Ruward 2025
Направления
- ИИ и ML-разработка
- Системная аналитика
- Дизайн
- Веб-разработка
- Мобильная разработка
- Тестирование
- Поддержка и развитие
Проекты с ИИ и ML
- Маркетплейс Stock: ML‑система ускорила добавление товаров в 10 раз и определяет категорию с точностью 85%
- MVP приложения «Магазин на диване» с распознаванием товаров в видео — за 2 месяца
- Приложение с ML‑распознаванием деталей конструктора на Flutter — с нуля за 4 месяца
Обсудим ваш проект с ИИ
Расскажите о задаче — вернёмся с оценкой и предложим, с чего начать
Спасибо! Ваш запрос будет обработан в ближайшее время
на главную
