OpenAI Codex 实战课程，提升AI编程效率

《OpenAI Codex: AI Coding, Automation & App Development》是一门面向初学至中级开发者的 AI 辅助编程实战课程，旨在帮助学员掌握如何利用 OpenAI Codex 提升软件开发速度与质量。本课程门槛极低，只需具备基础的计算机素养和任意编程语言的初步了解；核心教学内容涵盖了 AI 辅助编程的基础原理、精细化提示词（Prompt）架构，以及如何利用 Codex 进行代码的自动化生成、错误调试（Debugging）、既有项目重构（Refactoring）和日常重复性开发工作流的自动化。通过本课程的学习，无论是编程小白还是寻求效率突破的资深工程师，都能亲自动手构建出由 AI 驱动的小型应用程序，并学会如何评估 AI 生成代码的质量、安全性与性能，最终将 AI 协同流无缝融入到个人的实际项目与专业开发工作中。

课程时长：5小时51分钟 1920X1080 mp4 语言：英语+Ai中英文字幕
课程目录：
1 – 什么是OpenAI Codex
2 – AI编程助手的发展演进
3 – Codex架构与功能
4 – Codex的企业应用场景
5 – 理解开发工作流程
6 – 安装与配置Codex
7 – 设置基于云的开发环境
8 – 将Codex连接到GitHub仓库
9 – 理解并创建AGENTS.md文件
10 – 管理环境变量和密钥
11 – 身份验证与访问配置
12 – 排查设置问题
13 – 理解Codex工作流
14 – 使用Codex导航项目
15 – 根据需求生成代码
16 – 编辑和重构现有代码
17 – 理解上下文窗口与范围
18 – 审查AI生成的变更
19 – 高效管理大型代码库
20 – 有效提示词的基本原理
21 – 编写精确的开发指令
22 – 多文件功能开发提示词
23 – Codex中的提示词库
24 – 大型代码库重构
25 – 提示词链式技术
26 – 借助AI辅助进行功能规划
27 – 生成前端组件
28 – 构建后端服务和API
29 – 数据库集成工作流
30 – 身份验证与授权功能
31 – 理解沙箱环境
32 – 沙箱配置
33 – 并行开发工作流
34 – 比较并行任务的输出
35 – 调试沙箱故障
36 – AI增强型CI/CD简介
37 – 将Codex集成到构建流水线
38 – 理解自动修复工作流
39 – 配置自动化Bug解决
40 – 流水线中的测试与验证
41 – 一次性项目
42 – 迭代与可能的改进
43 – GitHub与Codex
44 – 审计跟踪与活动监控
45 – 理解令牌用量与定价模型
46 – 监控企业AI成本
47 – 预算规划与预测
48 – 优化提示词以提高成本效率
49 – 资源分配策略
50 – 课程关键知识点
51 – 未来更新
52 – 通过社区保持最新动态
53 – OpenAI生态系统
54 – 总结