Schulung · OpenAI Codex · Softwarearchitektur

OpenAI Codex für Softwarearchitekt: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

In diesem Kurs verbinden wir OpenAI Codex mit den typischen Abläufen im Bereich Softwarearchitektur. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

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.

Wenn KI-Agenten große Teile des Codes schreiben, wird Architektur wichtiger, nicht unwichtiger: Klare Modulgrenzen, dokumentierte Entscheidungen und überprüfbare Qualitätsziele sind der Rahmen, in dem generierter Code konsistent bleibt. Gleichzeitig unterstützen KI-Assistenten Architekt:innen direkt, etwa beim Analysieren bestehender Codebasen, beim Erstellen von C4-Diagrammen, beim Formulieren von Architecture Decision Records und beim Abwägen von Alternativen anhand von Qualitätsattributen. Fitness Functions und Architekturtests lassen sich generieren und in Pipelines verankern. Im Kurs lernen Sie, KI als Sparringspartner für Architekturentscheidungen einzusetzen, Architekturwissen so aufzubereiten, dass Coding-Agenten es zuverlässig befolgen, und Erosion in schnell wachsenden Codebasen frühzeitig zu erkennen.

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?

  • Softwarearchitekt:innen und Solution Architects
  • Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung
  • Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung
  • Platform- und Cloud-Architekt:innen
  • Verantwortliche für Architektur-Governance und Review-Boards

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Architekturdokumentation veraltet schnell und weicht vom tatsächlichen Code ab
  • Entscheidungen werden mündlich getroffen und ihr Kontext geht verloren
  • Schleichende Architekturerosion durch zyklische Abhängigkeiten und verletzte Schichtgrenzen
  • KI-generierter Code ignoriert ohne klare Vorgaben etablierte Muster und Konventionen

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 nutzen KI zur Analyse bestehender Systeme, zur Bewertung von Architekturoptionen und zur Dokumentation von Entscheidungen als ADRs.
  • Sie verankern Architekturregeln als Fitness Functions in der Pipeline und erkennen Erosion frühzeitig.
  • Sie gestalten Kontext und Regeln so, dass KI-Coding-Agenten Ihre Architekturvorgaben zuverlässig einhalten.

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: Softwarearchitektur
  • Architektur-Entscheidungen dokumentieren
  • Bestandsarchitektur rekonstruieren
  • Alternativen bewerten
  • Fitness Functions generieren
  • Leitplanken für Coding-Agenten
  • Domänen schneiden
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.
  • 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

Architektur-Entscheidungen dokumentieren

Diskussionen, Meeting-Notizen und Pull Requests in strukturierte Architecture Decision Records mit Kontext, betrachteten Optionen, Entscheidung und Konsequenzen überführen und konsistent im Repository ablegen. Verwandte Entscheidungen werden automatisch verlinkt.

Bestandsarchitektur rekonstruieren

Bestehende Codebasen analysieren, Module, Abhängigkeiten und Schnittstellen herausarbeiten und daraus aktuelle C4-Diagramme als Diagrams-as-Code mit PlantUML, Mermaid oder Structurizr erzeugen. Die Diagramme lassen sich bei jedem Build automatisch aktualisieren.

Alternativen bewerten

Architekturoptionen wie modularer Monolith, Microservices oder ereignisgetriebene Integration anhand von Qualitätsszenarien, Kosten und Teamstruktur gegenüberstellen und Trade-offs nach ATAM-Prinzipien sichtbar machen. Das Ergebnis dient als fundierte Entscheidungsvorlage.

Fitness Functions generieren

Architekturregeln wie Schichtzugriffe, verbotene Abhängigkeiten oder Namenskonventionen als automatisierte Tests mit ArchUnit, dependency-cruiser oder ähnlichen Werkzeugen formulieren und in die CI-Pipeline integrieren. Verstöße brechen den Build mit klarer Meldung ab.

Leitplanken für Coding-Agenten

Architekturprinzipien, Modulgrenzen und Muster in Regeldateien und Kontextdokumenten so beschreiben, dass KI-Agenten sie bei der Codegenerierung zuverlässig befolgen, und Abweichungen im Review erkennen. So bleibt generierter Code strukturell konsistent.

Domänen schneiden

Aus Event-Storming-Ergebnissen und Fachbeschreibungen Bounded Contexts, Aggregate und Context Maps nach Domain-Driven Design ableiten und als Grundlage für Team- und Service-Zuschnitte nutzen. Offene Fragen werden dabei explizit markiert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

ADR-Assistent

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das aus Stichpunkten einen vollständigen ADR nach Vorlage erstellt, verwandte Entscheidungen verlinkt und einen Index im Repository aktualisiert.

Abhängigkeitsvisualisierung

Ein Skript, das Importbeziehungen einer Codebasis auswertet, Zyklen und Schichtverletzungen markiert und ein interaktives Diagramm im Browser erzeugt. Kritische Hotspots werden farblich hervorgehoben.

Architektur-Q&A über Repos

Eine kleine Anwendung, die ADRs, Diagramme und Code indexiert und Fragen zur Architektur mit Verweis auf die jeweiligen Quellen beantwortet.

Voraussetzungen

Sie haben praktische Programmiererfahrung, arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile und kennen Pull-Request-basierte Workflows. Sie verfügen über mehrjährige Entwicklungserfahrung und haben bereits Architekturentscheidungen in größeren Softwaresystemen getroffen oder begleitet.

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

Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Di, 24. November 2026 – Mi, 25. November 2026 Online Anfragen
  • Mi, 2. Dezember 2026 – Do, 3. Dezember 2026 Hannover Anfragen
  • Do, 17. Dezember 2026 – Fr, 18. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 19. Januar 2027 – Mi, 20. Januar 2027 München Anfragen
  • Di, 2. Februar 2027 – Mi, 3. Februar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 10. Februar 2027 – Do, 11. Februar 2027 Stuttgart 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.

Kann KI Architekturentscheidungen treffen?

KI ist ein starker Sparringspartner: Sie liefert Optionen, benennt Trade-offs, findet Lücken in der Argumentation und dokumentiert Entscheidungen strukturiert. Die Verantwortung bleibt jedoch bei Menschen, weil Architektur von Unternehmenskontext, Teamfähigkeiten, Budget und Risikobereitschaft abhängt. Im Kurs lernen Sie, KI so einzusetzen, dass Entscheidungen besser begründet und schneller getroffen werden.

Wie verhindern wir, dass KI-Agenten die Architektur aufweichen?

Durch ein Zusammenspiel aus klarem Kontext und automatischer Prüfung: Regeldateien und ADRs beschreiben Modulgrenzen und Muster, Fitness Functions und Architekturtests in der CI verhindern Verstöße, und Reviews achten gezielt auf strukturelle Änderungen. So wird Architektur von einer Dokumentation zu einer überprüfbaren Leitplanke für Menschen und Agenten gleichermaßen.

Was kostet die Schulung „OpenAI Codex für Softwarearchitekt: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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