Schulung – OpenAI Codex – MVP-Entwicklung für Startups
OpenAI Codex für Startups und MVP-Entwicklung
Mit OpenAI Codex Entwicklungsaufgaben delegieren: CLI und Cloud-Agent, AGENTS.md, Sandboxing, Freigaben und PR-Workflows im Team.
- Dauer
- 6 Stunden, ein Termin
- Format
- Online oder vor Ort
- Sprache
- Deutsch oder Englisch
- Teilnehmende
- offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
- Abschluss
- Teilnahmebescheinigung
Überblick
„OpenAI Codex für Startups und MVP-Entwicklung“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Gründer:innen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung, Technische Mitgründer:innen und erste Entwickler:innen in Startups und Product Manager:innen in frühen Produktteams. Sie lernen OpenAI Codex nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich MVP-Entwicklung für Startups.
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 kompakten 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.
Für Gründer:innen und frühe Produktteams entscheidet Geschwindigkeit über das Lernen am Markt. KI-Coding-Werkzeuge, Vibe Coding und App-Builder ermöglichen es heute, aus einer Idee in wenigen Tagen ein funktionsfähiges Minimum Viable Product mit Anmeldung, Datenbank, Zahlungsanbindung und Landingpage zu bauen, oft ohne großes Entwicklerteam. Die eigentliche Herausforderung verschiebt sich damit: Welche Hypothese wird getestet, welche Funktionen gehören wirklich ins MVP, und wie wird aus einem schnellen Prototyp eine Codebasis, die Investor:innen-Due-Diligence, erste zahlende Kund:innen und Wachstum aushält? Im Kurs lernen Sie, mit KI-Agenten zielgerichtet MVPs zu bauen, technische Schulden bewusst zu steuern, Sicherheit und Datenschutz von Beginn an mitzudenken und den Übergang zu einem professionellen Entwicklungsteam vorzubereiten.
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?
- Gründer:innen ohne oder mit wenig Programmiererfahrung
- Technische Mitgründer:innen und erste Entwickler:innen in Startups
- Product Manager:innen in frühen Produktteams
- Corporate-Innovation- und Venture-Building-Teams
- Teilnehmende von Inkubatoren und Accelerator-Programmen
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Begrenzte Zeit und Budget, um eine Produktidee am Markt zu validieren
- Fehlende Entwicklungskapazität oder Abhängigkeit von externen Dienstleistern
- Schnell gebaute Prototypen mit Sicherheitslücken, offenen Datenbanken und unklarer Architektur
- Unklarheit, wann ein MVP neu geschrieben oder weiterentwickelt werden sollte
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 übersetzen eine Geschäftsidee in einen fokussierten MVP-Umfang und bauen ihn mit KI-Werkzeugen selbst.
- Sie integrieren Anmeldung, Datenbank, Zahlungen und Messpunkte und prüfen Ihr MVP vor dem Launch auf typische Sicherheitslücken.
- Sie steuern technische Schulden bewusst und bereiten die Codebasis auf Wachstum, Due Diligence und ein Entwicklungsteam vor.
Inhalte & Ablauf
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
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: MVP-Entwicklung für Startups
- Vom Pitch zur Spezifikation
- MVP per Prompt bauen
- Zahlungen und Integrationen anbinden
- Landingpages und Experimente
- Sicherheits-Check vor dem Launch
- Codebasis übergabefähig machen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
- Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant werden.
- 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
Vom Pitch zur Spezifikation
Geschäftsidee, Zielgruppe und Kernhypothese in User Stories, Datenmodell und einen priorisierten Funktionsumfang übersetzen, der bewusst klein bleibt und messbare Lernziele für den Markttest enthält. Alles Übrige landet bewusst auf später.
MVP per Prompt bauen
Eine Web-App mit Anmeldung, Datenbank, Kernfunktion und Admin-Bereich schrittweise mit KI-Agenten oder App-Buildern erzeugen, dabei in kleinen, getesteten Iterationen arbeiten und den Code versionieren. Jeder Schritt bleibt rückgängig machbar.
Zahlungen und Integrationen anbinden
Abonnements und Einmalzahlungen über einen Zahlungsdienstleister, E-Mail-Versand, Analytics und erste Schnittstellen integrieren, mit Webhooks, Fehlerbehandlung und sicher abgelegten API-Schlüsseln. Testmodus und Live-Betrieb bleiben dabei sauber getrennt, damit keine echten Zahlungen versehentlich ausgelöst werden.
Landingpages und Experimente
Landingpages, Wartelisten und Preisseiten in Varianten erstellen, Conversion-Ereignisse messen und schnelle A/B-Tests aufsetzen, um Nachfrage und Zahlungsbereitschaft vor größerem Entwicklungsaufwand zu prüfen. Entscheidungen basieren so auf echten Daten.
Sicherheits-Check vor dem Launch
Den MVP-Code auf offene Datenbankregeln, fehlende Zugriffskontrollen, exponierte Schlüssel und ungeschützte Endpunkte prüfen lassen und eine kurze Checkliste für den sicheren Go-live abarbeiten. Gefundene Lücken werden direkt geschlossen.
Codebasis übergabefähig machen
Architektur dokumentieren, Tests ergänzen, kritische Stellen refaktorieren und eine technische Übersicht erstellen, die neue Entwickler:innen oder eine technische Due Diligence schnell nachvollziehen können. Das stärkt auch Gespräche mit Investor:innen.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
Wartelisten-Landingpage
Eine Landingpage mit Wertversprechen, E-Mail-Erfassung, Double-Opt-in und einem einfachen Dashboard, das Anmeldungen und Quellen auswertet. So messen Sie die Nachfrage, bevor Sie die eigentliche Produktentwicklung starten.
Buchungs-MVP
Eine kleine Web-App, in der Kund:innen Termine buchen und bezahlen, Anbieter Verfügbarkeiten pflegen und beide Seiten Bestätigungen per E-Mail erhalten.
Interview-Auswertungs-Tool
Ein Tool, das Notizen aus Kundeninterviews sammelt, Aussagen nach Problemen und Wünschen clustert und Belege für oder gegen die Kernhypothese zeigt.
Voraussetzungen
Sie haben praktische Programmiererfahrung, arbeiten sicher mit Git und der Kommandozeile und kennen Pull-Request-basierte Workflows. Sie haben eine konkrete Produktidee oder arbeiten in einem frühen Produktteam; Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, technisches Grundverständnis ist hilfreich.
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
Schon ein MVP verarbeitet echte Kundendaten: Sie lernen, DSGVO-Grundlagen wie Datenschutzerklärung, Auftragsverarbeitung und Einwilligungen umzusetzen, API-Schlüssel und Secrets sicher zu verwalten und Lizenz- sowie Urheberrechtsfragen bei generiertem Code zu klären, die in einer Due Diligence relevant werden.
Termine & Standorte
Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.
- München Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Augsburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Bremen Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
- Online Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. 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 ich als nicht-technische:r Gründer:in wirklich ein MVP selbst bauen?
Für viele Geschäftsmodelle ja: Web-Apps mit Anmeldung, Datenhaltung, Kernfunktion und Zahlung lassen sich mit KI-Werkzeugen ohne Programmierkenntnisse umsetzen. Entscheidend sind klare Anforderungen, kleine Schritte und systematisches Testen. Bei komplexer Logik, hohen Sicherheitsanforderungen oder starkem Wachstum brauchen Sie später Entwicklungsexpertise. Im Kurs lernen Sie, diese Grenze zu erkennen.
Muss ein mit KI gebautes MVP später neu geschrieben werden?
Nicht zwangsläufig. Wenn Sie von Beginn an auf Versionskontrolle, ein verständliches Datenmodell, Tests für Kernfunktionen und saubere Trennung von Konfiguration und Code achten, lässt sich ein MVP oft schrittweise weiterentwickeln. Wir zeigen, welche Grundentscheidungen den späteren Umbau erleichtern und woran Sie erkennen, dass ein Neuanfang günstiger ist.
Was kostet die Schulung „OpenAI Codex für Startups und MVP-Entwicklung“?
Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.
Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?
Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns 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 und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.
Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?
Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.
Weitere Kurse für Startups und MVP-Entwicklung
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- Model Context Protocol (MCP) für Startups und MVP-Entwicklung
- KI-Agenten-Entwicklung für Startups und MVP-Entwicklung
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