Schulung · OpenAI Codex · C/C++ & Embedded

OpenAI Codex für C/C++- und Embedded-Entwickler:innen

Mit OpenAI Codex Entwicklungsaufgaben delegieren: CLI und Cloud-Agent, AGENTS.md, Sandboxing, Freigaben und PR-Workflows im Team.

Dauer
2 Tage (14 Std.)
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„OpenAI Codex für C/C++- und Embedded-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Embedded-Softwareentwickler:innen für Mikrocontroller und RTOS-Systeme, C++-Entwickler:innen in Systemsoftware, Automotive und Industrieautomation und Firmware- und Treiberentwickler:innen. Sie lernen OpenAI Codex nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich C/C++ & Embedded.

OpenAI Codex ist ein Coding-Agent, der sowohl lokal als Kommandozeilenwerkzeug und IDE-Erweiterung als auch als Cloud-Agent arbeitet. Lokal liest Codex Ihr Repository, schlägt Änderungen vor und führt Befehle in einer abgesicherten Umgebung aus. In der Cloud bearbeitet Codex delegierte Aufgaben parallel in isolierten Containern und liefert die Ergebnisse als nachvollziehbare Diffs oder Pull Requests. In diesem zweitägigen Training lernen Sie, beide Arbeitsweisen sinnvoll zu kombinieren und Aufgaben so zu schneiden, dass der Agent sie zuverlässig erledigt.

Zentrale Themen sind Steuerung und Sicherheit: Mit AGENTS.md geben Sie Codex Projektwissen, Build- und Testbefehle sowie Konventionen mit. Sie konfigurieren Freigabemodi und Sandboxing, damit der Agent nur das tut, was Sie erlauben, und richten Cloud-Umgebungen mit passenden Setup-Skripten ein. Außerdem binden Sie Codex in Ihre Pull-Request-Workflows ein, nutzen automatisierte Code-Reviews und entwickeln Regeln dafür, welche Aufgaben im Team delegiert werden und wie die Ergebnisse vor dem Merge geprüft werden.

In der Embedded- und Systementwicklung zählen Determinismus, Speichersicherheit und Ressourcenknappheit mehr als in fast jedem anderen Bereich. KI-Coding-Assistenten und Agenten unterstützen hier beim Lesen von Datenblättern und Registerbeschreibungen, beim Schreiben von Treibern und Hardware-Abstraktionsschichten, beim Beheben von Compiler-Warnungen und Findings statischer Analyse sowie beim Aufbau von Unit-Tests mit Mocks für Hardware-Zugriffe. Gleichzeitig verlangt der Bereich besondere Sorgfalt: Undefined Behavior, Race Conditions in Interrupt-Routinen oder Verstöße gegen MISRA-Regeln entstehen schnell, wenn generierter Code unkritisch übernommen wird. Im Kurs lernen Sie, KI in Ihren Cross-Compile-Workflow mit CMake, Debugger und Hardware-in-the-Loop-Tests einzubinden und dabei die Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen funktional sicherer Produkte einzuhalten.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Embedded-Softwareentwickler:innen für Mikrocontroller und RTOS-Systeme
  • C++-Entwickler:innen in Systemsoftware, Automotive und Industrieautomation
  • Firmware- und Treiberentwickler:innen
  • Embedded-Linux- und Yocto-Entwickler:innen
  • Test- und Verifikationsingenieur:innen für eingebettete Systeme

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Speicherfehler, Undefined Behavior und Nebenläufigkeitsprobleme sind schwer zu finden und teuer im Feld
  • Gewachsene C-Codebasen mit globalen Zuständen, Makros und kaum Testabdeckung
  • Hoher Aufwand für Coding-Standards wie MISRA C/C++ oder AUTOSAR C++ und deren Nachweis
  • Wissen über Hardware-Details steckt in Datenblättern und in den Köpfen weniger Expert:innen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie setzen Codex lokal und in der Cloud gezielt für passende Entwicklungsaufgaben ein.
  • Sie schreiben eine AGENTS.md, die den Agenten zuverlässig durch Ihr Projekt führt.
  • Sie konfigurieren Freigabemodi und Sandboxing passend zu Ihren Sicherheitsanforderungen.
  • Sie delegieren Aufgaben an den Cloud-Agenten und prüfen die Ergebnisse systematisch.
  • Sie setzen KI-Agenten für Treiberentwicklung, Refactoring und Fehlersuche in C und C++ gezielt und überprüfbar ein.
  • Sie erhöhen die Testabdeckung hardwarenaher Software mit generierten Unit-Tests und Mocks für die Host-Ausführung.
  • Sie verbinden KI-Unterstützung mit Coding-Standards, statischer Analyse und den Nachweispflichten sicherheitsrelevanter Entwicklung.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

Modul 1 Codex im Überblick: CLI, IDE und Cloud
  • Arbeitsweisen von Codex lokal und in der Cloud vergleichen
  • Codex CLI installieren, anmelden und im Repository starten
  • Interaktive Sitzungen, nicht-interaktive Ausführung und Modellwahl
  • Geeignete und ungeeignete Aufgaben für einen Coding-Agenten unterscheiden
Modul 2 Projektwissen mit AGENTS.md
  • AGENTS.md mit Build-, Test- und Lint-Befehlen aufbauen
  • Konventionen, Architekturhinweise und Verbote präzise formulieren
  • Verschachtelte AGENTS.md-Dateien für Monorepos und Teilprojekte nutzen
  • Wirksamkeit prüfen und Anweisungen iterativ verbessern
Modul 3 Sandboxing, Freigaben und Sicherheit
  • Freigabemodi von nur lesend bis weitgehend autonom bewusst wählen
  • Sandbox-Grenzen für Dateisystem und Netzwerkzugriff verstehen
  • Umgang mit Secrets, Abhängigkeiten aus dem Internet und Prompt Injection
  • Konfigurationsdateien für Team-Standards und sichere Voreinstellungen
Modul 4 Aufgaben an den Cloud-Agenten delegieren
  • Cloud-Umgebungen mit Setup-Skripten und Abhängigkeiten konfigurieren
  • Aufgaben mit klarem Ziel, Kontext und Abnahmekriterien formulieren
  • Mehrere Aufgaben parallel starten und Ergebnisse vergleichen
  • Logs und Testausgaben nutzen, um Lösungen nachzuvollziehen

Tag 2

Modul 5 PR-Workflows und Code-Review im Team
  • Ergebnisse als Pull Request übernehmen und nachbessern lassen
  • Automatisierte Code-Reviews durch Codex in GitHub einsetzen
  • Codex in Skripte und CI-Pipelines einbinden
  • Teamregeln für Delegation, Review-Pflichten und Verantwortlichkeiten festlegen
Modul 6 Praxislabor: C/C++ & Embedded
  • Treiber aus Datenblättern ableiten
  • Statische Analyse auswerten
  • Unit-Tests mit Hardware-Mocks
  • Crash- und Speicheranalyse
  • Modernes C++ einführen
  • Build und Toolchain pflegen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Firmware ist oft Kern des geistigen Eigentums und unterliegt Exportkontroll- oder Sicherheitsanforderungen: Sie lernen, wie Sie Quellcode schützen, Lizenzrisiken durch generierten Code bewerten und KI-Einsatz mit Cyber Resilience Act, IEC 62443 sowie funktionaler Sicherheit nach ISO 26262 oder IEC 61508 vereinbaren.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Treiber aus Datenblättern ableiten

Registerbeschreibungen und Timing-Diagramme aus Datenblättern strukturieren lassen und daraus Header mit Bitfeld-Definitionen, Initialisierungsroutinen und eine schlanke Hardware-Abstraktionsschicht für SPI-, I²C- oder UART-Peripherie entwerfen. Jede Funktion verweist auf die zugehörige Datenblattstelle.

Statische Analyse auswerten

Findings von clang-tidy, cppcheck oder MISRA-Checkern erklären und priorisieren, regelkonforme Korrekturen vorschlagen und begründete Abweichungen für die Deviation-Dokumentation vorbereiten. So sinkt der Aufwand für Compliance-Nachweise spürbar, ohne die fachliche Prüfung zu ersetzen.

Unit-Tests mit Hardware-Mocks

Testbare Schnittstellen aus hardwarenahem Code herauslösen, Mocks für Register- und HAL-Zugriffe erzeugen und Unit-Tests mit GoogleTest, Unity oder CppUTest für die Ausführung auf dem Host generieren.

Crash- und Speicheranalyse

HardFault-Register, Stack-Traces, Core-Dumps und Sanitizer-Ausgaben interpretieren, wahrscheinliche Ursachen wie Stack-Überläufe oder Use-after-free eingrenzen und gezielte Debug-Schritte vorschlagen. Das verkürzt die Fehlersuche erheblich, besonders bei sporadischen Fehlern, die sich im Labor nur schwer reproduzieren lassen.

Modernes C++ einführen

Rohzeiger, manuelle Speicherverwaltung und Makros schrittweise durch RAII, constexpr, Smart Pointer und typsichere Abstraktionen ersetzen, ohne Echtzeitverhalten oder Speicherbudget zu verschlechtern. Jeder Schritt wird durch Tests abgesichert.

Build und Toolchain pflegen

CMake-Projekte für Cross-Compilation strukturieren, Toolchain-Dateien, Linker-Skripte und CI-Jobs für Firmware-Builds erstellen und Build-Fehler mit dem Kontext der Zielplattform analysieren. Reproduzierbare Builds lassen sich so in Containern für das ganze Team bereitstellen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Register-Header-Generator

Ein Skript, das Registertabellen aus einer SVD- oder CSV-Datei in typsichere C-Header mit Masken, Offsets und Zugriffsfunktionen umwandelt. Tippfehler bei Offsets gehören damit der Vergangenheit an.

Serieller Protokoll-Monitor

Ein Desktop-Tool, das Daten einer seriellen Schnittstelle mitliest, ein eigenes Binärprotokoll dekodiert und Telegramme filterbar sowie mit Zeitstempeln darstellt. Mitschnitte lassen sich exportieren.

MISRA-Report-Dashboard

Eine kleine Web-Ansicht, die Ergebnisse statischer Analyse aggregiert, Regelverstöße nach Modul gruppiert und den Fortschritt über Builds hinweg zeigt. Neue Verstöße werden hervorgehoben.

Voraussetzungen

Sie haben praktische Programmiererfahrung, arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile und kennen Pull-Request-basierte Workflows. Sie programmieren sicher in C oder C++ und haben Erfahrung mit Build-Systemen, Debugging und hardwarenaher oder systemnaher Entwicklung.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit Terminal, Git und Node.js-Laufzeit; ein ChatGPT-Plan mit Codex-Zugang oder ein OpenAI-API-Schlüssel sowie ein GitHub-Konto für die Cloud-Übungen.

Datenschutz & Compliance

Firmware ist oft Kern des geistigen Eigentums und unterliegt Exportkontroll- oder Sicherheitsanforderungen: Sie lernen, wie Sie Quellcode schützen, Lizenzrisiken durch generierten Code bewerten und KI-Einsatz mit Cyber Resilience Act, IEC 62443 sowie funktionaler Sicherheit nach ISO 26262 oder IEC 61508 vereinbaren.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Augsburg Anfragen
  • Di, 15. Dezember 2026 – Mi, 16. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 3. Februar 2027 – Do, 4. Februar 2027 Bremen Anfragen
  • Mo, 8. Februar 2027 – Di, 9. Februar 2027 Online Anfragen

Häufige Fragen

Wann nutze ich Codex lokal und wann in der Cloud?

Lokal arbeiten Sie interaktiv und eng am Code, etwa beim Debugging oder bei explorativen Änderungen, bei denen Sie jeden Schritt verfolgen möchten. Der Cloud-Agent eignet sich für klar umrissene Aufgaben, die unabhängig ablaufen können, beispielsweise Tests ergänzen oder kleinere Fehler beheben. Mehrere solcher Aufgaben lassen sich parallel starten und anschließend als Pull Request prüfen.

Was gehört in eine gute AGENTS.md?

Eine gute AGENTS.md beschreibt, wie das Projekt gebaut, getestet und geprüft wird, welche Konventionen gelten und welche Bereiche nicht angefasst werden sollen. Sie ist knapp, konkret und aktuell. Hilfreich sind außerdem Hinweise zur Architektur und zu typischen Stolperfallen. Im Kurs entwickeln Sie eine AGENTS.md für ein eigenes Projekt und testen deren Wirkung.

Wie sicher ist es, Codex Befehle ausführen zu lassen?

Codex arbeitet standardmäßig in einer Sandbox mit eingeschränktem Datei- und Netzwerkzugriff und fragt vor riskanten Schritten nach Freigabe. Wie viel Autonomie Sie gewähren, legen Sie über Freigabemodi und Konfiguration fest. Im Kurs lernen Sie, diese Einstellungen bewusst zu wählen und Risiken wie Prompt Injection oder das Ausführen unbekannter Abhängigkeiten zu begrenzen.

Ist KI-generierter Code für sicherheitskritische Embedded-Systeme zulässig?

Normen wie ISO 26262 oder IEC 61508 verbieten KI-Werkzeuge nicht, verlangen aber nachvollziehbare Prozesse, Reviews, Tests und gegebenenfalls Tool-Qualifizierung. Generierter Code wird daher wie jeder andere Code behandelt: geprüft, getestet und gegen Coding-Standards verifiziert. Im Kurs entwickeln Sie Arbeitsweisen, die diese Nachweise unterstützen, statt sie zu umgehen.

Kann ein KI-Agent mit meiner Zielhardware arbeiten?

Agenten können Builds anstoßen, Flash-Vorgänge ausführen, serielle Ausgaben auswerten und Tests auf Host oder Hardware-in-the-Loop-Aufbau starten, sofern Sie entsprechende Kommandozeilenwerkzeuge bereitstellen. Wir zeigen, wie Sie solche Schleifen kontrolliert aufbauen, mit klaren Berechtigungen und ohne dass der Agent unbeaufsichtigt auf produktive Geräte zugreift.

Was kostet die Schulung „OpenAI Codex für C/C++- und Embedded-Entwickler:innen“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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