In Freiburg und im südbadischen Umland setzen viele Softwareteams bereits auf ChatGPT im Unternehmen. Der naheliegende nächste Schritt ist OpenAI Codex, der Coding-Agent, der Aufgaben lokal im Terminal oder parallel in der Cloud erledigt. Unser OpenAI Codex Workshop zeigt, wie Sie beide Varianten sinnvoll kombinieren, eine belastbare AGENTS.md schreiben und Pull Requests des Agenten prüfen. jocapps sitzt in Freiburg und kommt für den Workshop gerne direkt zu Ihnen.
Zwei Arbeitsweisen: Codex CLI und Cloud-Agent
OpenAI Codex gibt es in zwei Formen, die sich gut ergänzen. Die Codex CLI ist ein Open-Source-Agent für das Terminal: Er liest Ihr lokales Repository, schlägt Änderungen vor, führt Befehle in einer Sandbox aus und arbeitet je nach eingestelltem Freigabemodus mehr oder weniger selbstständig. Dazu kommen Erweiterungen für gängige IDEs.
Der Cloud-Agent von Codex arbeitet dagegen in einer isolierten Umgebung bei OpenAI. Sie geben eine Aufgabe ab, etwa über die Weboberfläche oder aus GitHub heraus, der Agent klont das Repository, arbeitet die Aufgabe ab, lässt Tests laufen und liefert einen Diff oder Pull Request zurück. Mehrere Aufgaben können parallel laufen. Das verändert die Arbeitsweise: Entwickler werden stärker zu Auftraggebern und Prüfern. Diese Rolle muss man lernen, denn ein guter Auftrag an einen Agenten unterscheidet sich deutlich von einem Ticket, das ein Kollege mit viel Vorwissen liest.
AGENTS.md als Herzstück
Ob lokal oder in der Cloud: Codex liest die Datei AGENTS.md im Repository. Dort steht, wie das Projekt gebaut und getestet wird, welche Konventionen gelten und welche Bereiche der Agent nicht anfassen soll. AGENTS.md ist inzwischen ein offenes Format, das auch andere Werkzeuge auswerten. Eine gute AGENTS.md ist kurz, konkret und überprüfbar. Allgemeine Ratschläge wie „schreibe sauberen Code“ helfen wenig, präzise Befehle und Verbote dagegen sehr.
Für den Cloud-Agenten kommt die Umgebungskonfiguration hinzu: welche Abhängigkeiten installiert werden, ob der Agent Internetzugriff hat und welche Geheimnisse ihm zur Verfügung stehen. Fehler in dieser Konfiguration sind der häufigste Grund, warum Aufgaben scheitern oder Tests nicht laufen. Im Workshop richten wir deshalb eine Umgebung gemeinsam ein und prüfen, ob der Agent Build und Tests ohne Hilfe ausführen kann, bevor die ersten echten Aufgaben abgegeben werden.
Aufbau einer Codex-Schulung
Wir gehen in der Schulung schrittweise vor:
- Einrichtung der Codex CLI, Anmeldung und Wahl des passenden Freigabemodus für Ihr Team.
- Erste Aufgaben lokal: Codex erklärt unbekannten Code, schreibt Tests und behebt einen echten Fehler aus Ihrem Backlog.
- Gemeinsames Schreiben einer AGENTS.md und Überprüfung, ob der Agent die Regeln einhält.
- Einrichtung des Cloud-Agenten mit Umgebung, Setup-Skript und GitHub-Anbindung, danach parallele Aufgaben und Review der Ergebnisse.
- Abschluss mit Teamregeln: welche Aufgaben in die Cloud gehen, welche lokal bleiben und wie Pull Requests des Agenten geprüft werden.
Stolpersteine und Nutzen
Typische Fehler sind zu weit gefasste Aufträge, fehlende Tests als Erfolgskriterium und ein Review, das Agenten-Pull-Requests nur oberflächlich durchwinkt. Auch Datenschutz gehört auf die Agenda: Prüfen Sie, welche Repositories in die Cloud dürfen und welche Vertragsbedingungen für Ihr Unternehmenskonto gelten. Für personenbezogene Daten in Testdaten oder Logs sollten Sie vorab klare Regeln festlegen, damit diese nicht unbemerkt in Prompts landen.
neooutput schult Teams an echten Codebasen und hilft bei der Entscheidung, wie Codex neben Claude Code oder Cursor in Ihre Werkzeuglandschaft passt. Ein kostenloses 15-Minuten-Erstgespräch genügt, um den passenden Rahmen festzulegen. Teams, die mehrere Agenten parallel nutzen, erhalten zusätzlich eine gemeinsame Grundlage für Projektanleitungen und Review-Regeln, damit nicht jedes Werkzeug eigene Konventionen braucht.
Codex für Freiburger Startups und Mittelständler
Junge Unternehmen aus dem Freiburger Gründerumfeld nutzen den Cloud-Agenten oft, um mit einem kleinen Team mehr Aufgaben gleichzeitig abzuarbeiten. Mittelständler in Südbaden interessieren sich eher für die CLI, weil sie den Code lokal halten und Schritt für Schritt kontrollieren wollen. Im Workshop richten wir uns nach Ihrer Ausgangslage und nicht nach einem starren Lehrplan. Wer beide Varianten nutzen will, lernt, welche Aufgaben in welchen Kanal gehören und wie Ergebnisse aus beiden Welten einheitlich geprüft werden.
Präsenztermine finden bei Ihnen statt, ob im Stadtgebiet oder im Umland. Für Teams mit Standorten jenseits der Grenze, etwa in Basel oder Mülhausen, binden wir Teilnehmende per Video ein und können die Inhalte auch auf Englisch oder zweisprachig vermitteln, was im Dreiländereck häufig gewünscht wird. Kurze Wege erlauben außerdem, dass wir nach einigen Wochen ohne großen Aufwand zu einem Auswertungstermin zurückkommen.
Häufige Fragen
Brauchen wir für Codex ein bestimmtes OpenAI-Abonnement?
Codex ist in mehreren ChatGPT-Plänen für Einzelpersonen und Unternehmen enthalten und lässt sich teilweise auch per API-Schlüssel nutzen. Welche Variante passt, hängt von Teamgröße, Datenschutzanforderungen und Abrechnungswunsch ab. Das klären wir vor der Schulung.
Wann ist die CLI besser, wann der Cloud-Agent?
Die CLI passt für interaktive Arbeit, bei der Sie Zwischenschritte sehen und steuern wollen. Der Cloud-Agent eignet sich für klar abgegrenzte Aufgaben, die parallel laufen dürfen, etwa kleinere Bugfixes, Tests oder Dokumentation, die Sie anschließend als Pull Request prüfen.
Können wir AGENTS.md und CLAUDE.md parallel pflegen?
Ja. Viele Teams halten die gemeinsamen Inhalte in AGENTS.md und verweisen aus der CLAUDE.md darauf, sodass beide Agenten dieselben Regeln kennen. Werkzeugspezifische Einstellungen bleiben in der jeweiligen Datei.
Bieten Sie den Codex-Workshop in Freiburg auch auf Englisch an?
Ja. Gerade in gemischten Teams aus Deutschland, der Schweiz und Frankreich ist Englisch oft die gemeinsame Arbeitssprache. Den Workshop halten wir auf Deutsch, auf Englisch oder zweisprachig, auch die Unterlagen und die AGENTS.md entstehen in der gewünschten Sprache.