Formation · OpenAI Codex · Go

OpenAI Codex pour les développeurs Go

Déléguer le développement avec OpenAI Codex : CLI et agent cloud, AGENTS.md, sandbox, approbations et workflows de PR en équipe.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« OpenAI Codex pour les développeurs Go » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs Go en équipes back-end et plateforme, Développeurs d’outils cloud native, d’opérateurs et de CLI et Ingénieurs SRE qui maintiennent leur propre code Go. Elle montre pas à pas comment utiliser OpenAI Codex de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Go – des bases aux workflows avancés.

OpenAI Codex est un agent de développement qui fonctionne aussi bien en local, sous forme d’outil en ligne de commande et d’extension d’IDE, que dans le cloud. En local, Codex lit votre dépôt, propose des modifications et exécute des commandes dans un environnement isolé. Dans le cloud, il traite en parallèle les tâches que vous lui déléguez dans des conteneurs dédiés et restitue des diffs ou des pull requests traçables. En deux jours, vous apprenez à combiner ces deux usages et à découper le travail pour que l’agent le mène à bien.

Le pilotage et la sécurité sont au cœur de la formation. Avec AGENTS.md, vous transmettez à Codex la connaissance du projet, les commandes de build et de test ainsi que vos conventions. Vous configurez les modes d’approbation et la sandbox pour que l’agent n’agisse que dans le cadre autorisé, et préparez des environnements cloud avec des scripts d’installation adaptés. Vous intégrez enfin Codex à vos workflows de pull request, exploitez la revue de code automatisée et fixez les règles de délégation et de contrôle avant fusion.

Go est le langage de nombreux outils cloud native, microservices, CLI et composants d’infrastructure. Sa force tient à sa simplicité, à sa compilation rapide et à sa concurrence native, mais goroutines, channels, gestion du contexte et traitement des erreurs exigent de la rigueur. Les assistants et agents de codage IA s’accordent particulièrement bien avec Go : le compilateur, go vet et le race detector fournissent un retour rapide et sans ambiguïté sur lequel un agent peut itérer. Tâches typiques : tests pilotés par tables, handlers gRPC et HTTP générés à partir de spécifications, détection de race conditions ou de fuites de goroutines, refactorings vers des interfaces nettes. Vous apprendrez à obtenir de l’IA du Go idiomatique et à le vérifier avec l’outillage natif.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Développeurs Go en équipes back-end et plateforme
  • Développeurs d’outils cloud native, d’opérateurs et de CLI
  • Ingénieurs SRE qui maintiennent leur propre code Go
  • Architectes logiciels de microservices hautes performances

Les défis concrets que nous traitons

  • Des bugs de concurrence subtils : race conditions, interblocages, fuites de goroutines
  • Du code répétitif dans la gestion des erreurs, les handlers et les tests
  • Des structures de projet et des découpages d’interfaces hétérogènes dans des bases de code en croissance
  • Une analyse délicate des allocations mémoire et des latences

Objectifs pédagogiques

  • Vous utilisez Codex en local et dans le cloud pour les tâches de développement adaptées à chaque mode.
  • Vous rédigez un AGENTS.md qui guide l’agent de manière fiable dans votre projet.
  • Vous configurez modes d’approbation et sandbox selon vos exigences de sécurité.
  • Vous déléguez des tâches à l’agent cloud et en vérifiez méthodiquement les résultats.
  • Faire produire par des agents IA du code Go, des tests et des services idiomatiques, conformes aux conventions du langage.
  • Utiliser l’IA de façon ciblée pour analyser les problèmes de concurrence et de performance.
  • Sécuriser le code généré grâce au compilateur, à go vet, au race detector, au linting et aux benchmarks.

Programme

Jour 1

Module 1 Panorama de Codex : CLI, IDE et cloud
  • Comparer le fonctionnement de Codex en local et dans le cloud
  • Installer la CLI Codex, s’authentifier et la lancer dans un dépôt
  • Sessions interactives, exécution non interactive et choix du modèle
  • Distinguer les tâches adaptées à un agent de celles qui ne le sont pas
Module 2 La connaissance du projet avec AGENTS.md
  • Construire un AGENTS.md avec les commandes de build, de test et de lint
  • Formuler précisément conventions, repères d’architecture et interdits
  • Utiliser des AGENTS.md imbriqués pour les monorepos et sous-projets
  • Mesurer l’effet des consignes et les améliorer par itérations
Module 3 Sandbox, approbations et sécurité
  • Choisir le mode d’approbation, de la lecture seule à une large autonomie
  • Comprendre les limites de la sandbox pour le système de fichiers et le réseau
  • Gérer secrets, dépendances téléchargées et injection de prompt
  • Fichiers de configuration pour des standards d’équipe et des réglages sûrs par défaut
Module 4 Déléguer des tâches à l’agent cloud
  • Configurer des environnements cloud avec scripts d’installation et dépendances
  • Rédiger des tâches avec objectif, contexte et critères d’acceptation
  • Lancer plusieurs tâches en parallèle et comparer les résultats
  • S’appuyer sur les journaux et sorties de tests pour comprendre les solutions

Jour 2

Module 5 Workflows de PR et revue de code en équipe
  • Transformer les résultats en pull requests et demander des corrections
  • Utiliser la revue de code automatisée de Codex sur GitHub
  • Intégrer Codex dans des scripts et des pipelines CI
  • Définir les règles d’équipe : délégation, obligations de revue, responsabilités
Module 6 Atelier pratique : Go
  • Écrire des tests pilotés par tables
  • Implémenter des services gRPC et HTTP
  • Traquer les bugs de concurrence
  • Refactorings idiomatiques
  • Profiler les performances
  • Construire des CLI et outils
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • L’outillage Go s’exécute souvent au cœur de l’infrastructure : excluez strictement kubeconfigs, jetons et certificats du contexte des assistants IA. Vérifiez la provenance, la licence et les vulnérabilités connues des nouveaux modules, par exemple avec govulncheck, et consignez les dépendances dans une SBOM, comme l’exige le Cyber Resilience Act pour les produits comportant des éléments numériques.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Écrire des tests pilotés par tables

L’agent génère des tests table-driven idiomatiques avec sous-tests, helpers et fakes d’interfaces, lance go test avec le race detector et ajoute les cas limites manquants jusqu’à atteindre la couverture souhaitée.

Implémenter des services gRPC et HTTP

Les définitions Protobuf ou spécifications OpenAPI donnent des handlers, des middlewares de journalisation et d’authentification, une propagation du contexte avec délais d’expiration et des retours d’erreur propres.

Traquer les bugs de concurrence

L’IA analyse les rapports du race detector, les dumps de goroutines et le code à base de channels ou de mutex, explique l’origine des interblocages ou des fuites et propose des corrections avec errgroup ou l’annulation de contexte.

Refactorings idiomatiques

Les paquets trop gros sont démêlés, de petites interfaces côté consommateur introduites, les erreurs enveloppées et testées avec errors.Is, et le code aligné sur les règles de golangci-lint.

Profiler les performances

Les profils pprof et résultats de benchmarks sont interprétés, les points chauds et allocations superflues identifiés, et chaque optimisation justifiée par des benchmarks avant et après.

Construire des CLI et outils

L’assistant crée des outils en ligne de commande avec Cobra ou la bibliothèque standard, incluant configuration, journalisation structurée, compilation croisée et automatisation des releases. Tests et aide en ligne sont inclus.

Projets pratiques possibles

Agrégateur de health checks

Un service Go qui interroge en parallèle les endpoints de santé de nombreux services, consolide les résultats et les expose en JSON et sous forme de métriques Prometheus.

CLI d’expédition de logs

Un outil léger qui suit des fichiers de logs, filtre les entrées et les envoie par lots vers un endpoint HTTP, avec backoff et arrêt propre.

Rapport de ressources Kubernetes

Une CLI basée sur client-go qui lit les requests et limits de tous les déploiements et présente les anomalies dans un tableau clair.

Prérequis

Vous avez une pratique réelle de la programmation, maîtrisez Git et la ligne de commande et connaissez les workflows basés sur les pull requests. Une expérience pratique de Go, y compris goroutines, interfaces et modules, ainsi que des bases en Git et en conteneurs.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec terminal, Git et environnement Node.js ; une offre ChatGPT incluant Codex ou une clé API OpenAI, ainsi qu’un compte GitHub pour les exercices cloud.

Protection des données & conformité

L’outillage Go s’exécute souvent au cœur de l’infrastructure : excluez strictement kubeconfigs, jetons et certificats du contexte des assistants IA. Vérifiez la provenance, la licence et les vulnérabilités connues des nouveaux modules, par exemple avec govulncheck, et consignez les dépendances dans une SBOM, comme l’exige le Cyber Resilience Act pour les produits comportant des éléments numériques.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 – mer. 2 décembre 2026 Munich Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 Stuttgart Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 Berlin Demander

Questions fréquentes

Quand utiliser Codex en local et quand dans le cloud ?

En local, vous travaillez de manière interactive au plus près du code, par exemple pour déboguer ou explorer une piste en suivant chaque étape. L’agent cloud convient aux tâches bien délimitées qui peuvent se dérouler seules, comme compléter des tests ou corriger de petits bugs. Vous pouvez en lancer plusieurs en parallèle et relire chacune sous forme de pull request.

Que doit contenir un bon AGENTS.md ?

Un bon AGENTS.md explique comment construire, tester et vérifier le projet, quelles conventions s’appliquent et quelles zones ne doivent pas être modifiées. Il reste court, concret et à jour. Des repères d’architecture et la liste des pièges fréquents sont également utiles. Pendant la formation, vous rédigez un AGENTS.md pour votre propre projet et en mesurez l’effet.

Est-il risqué de laisser Codex exécuter des commandes ?

Par défaut, Codex travaille dans une sandbox qui restreint l’accès aux fichiers et au réseau, et demande une approbation avant les opérations sensibles. Vous déterminez le degré d’autonomie via les modes d’approbation et la configuration. La formation vous apprend à choisir ces réglages en connaissance de cause et à limiter des risques comme l’injection de prompt.

L’IA écrit-elle vraiment du Go idiomatique ?

Oui, avec un bon contexte. Sans consignes, les modèles reprennent parfois des habitudes d’autres langages, comme des interfaces trop larges ou une abstraction excessive. Pendant la formation, vous formalisez vos conventions Go, votre configuration de linter et des exemples de code pour que l’assistant privilégie des solutions simples, puis vous vérifiez le résultat avec golangci-lint.

L’IA détecte-t-elle les race conditions de manière fiable ?

L’IA est un excellent outil d’analyse, mais elle ne remplace pas le race detector. C’est la combinaison des deux qui fonctionne : l’agent exécute les tests avec le race detector, interprète les rapports et propose des correctifs. Vous apprendrez à mettre en place cette boucle et à évaluer d’un œil critique les modifications de synchronisation suggérées.

Combien coûte la formation « OpenAI Codex pour les développeurs Go » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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