OpenAI Codex für moderne Entwicklung

Du lernst, OpenAI Codex in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten.

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2 Tage

23 Standorte

Online & Präsenz

Nächster Termin: 29. – 30.10.2026 · 215 weitere verfügbar

ab 1.100,00 € zzgl. 19 % MwSt.

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Das lernst Du

Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Was ist OpenAI Codex und wie unterscheidet es sich von klassischen Code-Assistants?.
Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Architektur, Funktionsweise und typische Einsatzszenarien von Codex.
Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Überblick über verfügbare Varianten wie Codex in ChatGPT, CLI und IDE-Integrationen.
Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Voraussetzungen und Zugangsmodelle für OpenAI Codex.
Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Anbindung von Codex in ChatGPT und Nutzung in bestehenden Workflows.
Du überträgst die Erkenntnisse auf eigene Projekte; ein Schwerpunkt ist Installation und Konfiguration der Codex CLI für Terminal-Workflows.

Überblick

Bei der Vielzahl an KI-gestützten Code-Assistenten fällt es oft schwer einzuschätzen, was OpenAI Codex konkret leistet und wie es sich von klassischen Lösungen unterscheidet. Diese Schulung erklärt Dir, was OpenAI Codex ist und wie es sich von klassischen Code-Assistants abgrenzt, und vermittelt Dir Architektur, Funktionsweise und typische Einsatzszenarien des Tools. Du erhältst einen Überblick über verfügbare Varianten wie Codex in ChatGPT, die CLI-Nutzung und IDE-Integrationen und erfährst, welche Variante sich für welchen Entwicklungsworkflow eignet. Anhand praxisnaher Übungen und konkreter Anwendungsfälle setzt Du Codex in typischen Entwicklungsaufgaben ein und erkennst typische Fehlerquellen bei der Auswahl der passenden Variante und bei der Qualitätsprüfung generierten Codes. Die Schulung richtet sich an Entwickler:innen, die OpenAI Codex fundiert in ihre Arbeit integrieren möchten. Nach dem zweitägigen Training kannst Du geeignete Vorgehensweisen auswählen und Codex sicher in bestehende Entwicklungsprozesse übertragen.

Kursinhalte

Grundlagen: KI, LLMs und OpenAI Codex

Was ist OpenAI Codex und wie unterscheidet es sich von klassischen Code-Assistants?
Architektur, Funktionsweise und typische Einsatzszenarien von Codex
Überblick über verfügbare Varianten wie Codex in ChatGPT, CLI und IDE-Integrationen

Setup: Codex in ChatGPT, CLI und IDE nutzen

Voraussetzungen und Zugangsmodelle für OpenAI Codex
Anbindung von Codex in ChatGPT und Nutzung in bestehenden Workflows
Installation und Konfiguration der Codex CLI für Terminal-Workflows

Von natürlicher Sprache zu Code: Prompts und Patterns

Integration in gängige IDEs (z. B. Visual Studio Code) und Arbeiten direkt am Projekt-Repository
Gute Prompts formulieren: Aufgaben, Kontext und Ziele klar beschreiben
Natürliche Sprache in Funktionen, Klassen und Skripte übersetzen lassen

Refactoring, Code-Review und Debugging mit Codex

Typische Prompt-Patterns für Feature-Implementierung, Code-Erklärung und Code-Vervollständigung
Ergebnisse iterativ verbessern: Nachfragen, einschränken, Gegenbeispiele nutzen
Bestehenden Code an Codex übergeben und Optimierungsvorschläge einholen

Tests, Skripte und Dokumentation generieren

Lesbarkeit und Struktur verbessern: Umstrukturieren, Funktionen extrahieren, Benennungen schärfen
Unterstützung bei Code-Reviews: Kommentare, Verbesserungsvorschläge und Risiken erkennen
Fehlermeldungen und Bugs mit Codex analysieren und Schritt-für-Schritt-Debugging durchführen

Arbeiten mit Repositories, Branches und Pull Requests

Unit-Tests und Integrationstests mit Hilfe von Codex entwerfen
Boilerplate-Code und wiederkehrende Skripte automatisiert erstellen lassen
Dokumentation, Readme-Dateien und Beispiele aus bestehendem Code generieren

Sicherheit, Datenschutz und Governance

Qualitätskriterien definieren: Wann sind generierte Artefakte produktionsreif?
Codex mit Git-Repositories verbinden und Aufgaben auf Branch-Ebene delegieren
Features, Fixes und Refactorings als Pull Requests vorbereiten lassen

Ausblick: GPT-Codex, agentische Workflows und Integration

Reviewen und Anpassen von Codex-Vorschlägen vor dem Merge
Typische Workflow-Patterns für Teams: Aufgabenaufteilung zwischen Menschen und Codex
Umgang mit sensiblen Daten und proprietärem Code im Zusammenspiel mit Codex

Zielgruppe & Voraussetzungen

Für wen der Kurs geeignet ist

Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler
Technical Leads, Architektinnen und Architekten
DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams
Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten

Deine Vorteile

Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.

FAQ

Was lerne ich in der Schulung „OpenAI Codex für moderne Entwicklung“?

Du lernst, OpenAI Codex in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Grundlagen: KI, LLMs und OpenAI Codex, Setup: Codex in ChatGPT, CLI und IDE nutzen, Von natürlicher Sprache zu Code: Prompts und Patterns, Refactoring, Code-Review und Debugging mit Codex, Tests, Skripte und Dokumentation generieren und Arbeiten mit Repositories, Branches und Pull Requests.

Für wen ist die Schulung geeignet?

Die Schulung richtet sich an Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, Technical Leads, Architektinnen und Architekten, DevOps-, Plattform- und Qualitätssicherungsteams und Für alle, die Anwendungen strukturiert entwickeln und technische Workflows verbessern möchten.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?

Du solltest folgende Voraussetzungen mitbringen: Solide Programmierkenntnisse in mindestens einer Sprache (zum Beispiel JavaScript/TypeScript, Python, C#, Java); Grundkenntnisse von Git und gängigen Entwickler-Workflows.

Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?

Zu den Schwerpunkten gehören Grundlagen: KI, LLMs und OpenAI Codex, Setup: Codex in ChatGPT, CLI und IDE nutzen, Von natürlicher Sprache zu Code: Prompts und Patterns, Refactoring, Code-Review und Debugging mit Codex, Tests, Skripte und Dokumentation generieren, Arbeiten mit Repositories, Branches und Pull Requests, Sicherheit, Datenschutz und Governance und Ausblick: GPT-Codex, agentische Workflows und Integration.

Wie praxisnah ist die Schulung?

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Arbeiten mit Repositories, Branches und Pull Requests, Sicherheit, Datenschutz und Governance und Ausblick: GPT-Codex, agentische Workflows und Integration auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Was ist OpenAI Codex und wie unterscheidet es sich von klassischen Code-Assistants?; Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Architektur, Funktionsweise und typische Einsatzszenarien von Codex; Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Überblick über verfügbare Varianten wie Codex in ChatGPT, CLI und IDE-Integrationen; Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Voraussetzungen und Zugangsmodelle für OpenAI Codex; Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Anbindung von Codex in ChatGPT und Nutzung in bestehenden Workflows.

Wird im Seminar auch das Thema „Tests, Skripte und Dokumentation generieren“ behandelt?

Ja. „Tests, Skripte und Dokumentation generieren“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Lesbarkeit und Struktur verbessern: Umstrukturieren, Funktionen extrahieren, Benennungen schärfen, Unterstützung bei Code-Reviews: Kommentare, Verbesserungsvorschläge und Risiken erkennen und Fehlermeldungen und Bugs mit Codex analysieren und Schritt-für-Schritt-Debugging durchführen.

OpenAI Codex für moderne Entwicklung

Kursdetails

Grundlagen: KI, LLMs und OpenAI Codex

Setup: Codex in ChatGPT, CLI und IDE nutzen

Von natürlicher Sprache zu Code: Prompts und Patterns

Refactoring, Code-Review und Debugging mit Codex

Tests, Skripte und Dokumentation generieren

Arbeiten mit Repositories, Branches und Pull Requests

Sicherheit, Datenschutz und Governance

Ausblick: GPT-Codex, agentische Workflows und Integration

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