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Sviluppo software con IA

OpenAI Codex: l'agente di ChatGPT che programma per te

Crea software e automazioni con l'agente incluso nel tuo ChatGPT, anche se non programmi: skills, MCP, browser e cloud

23 lezioni3 ore di contenuto

Incluso nel corso

Fac-simile
Sorretti Education
Attestato diCompletamento
Si attesta cheMario Rossinato a Milano (MI) il 12 marzo 1990ha completato con successo il corsoOpenAI Codex: l'agente di ChatGPT che programma per teDurata: 3 ore
Data di emissione15 giugno 2026Attestato n.: EDU-2026-FAC-SIMILE
DocenteMassimiliano Sorrentino, Ph.D.Timbro e firma del docente
PiattaformaSorretti Educationedu.sorretti.it

Una volta completato il corso potrai scaricare in PDF un attestato con il tuo nome, luogo e data di nascita, oltre a firma e timbro del docente.

Descrizione del corso

Corso pratico e aggiornato su OpenAI Codex, l'agente AI incluso nel tuo abbonamento ChatGPT: non un assistente che suggerisce righe di codice, ma un agente che riceve un obiettivo, legge il progetto, pianifica, esegue, verifica il risultato e ti consegna il lavoro finito da approvare. Non serve essere programmatori: ogni pratica è guidata passo passo, i materiali scaricabili contengono i progetti completi pronti da usare, e chi programma trova comunque tutta la profondità che cerca. Si parte dal modello mentale e dalla riga di comando: installazione su Windows, login con l'account ChatGPT, il primo progetto generato da un singolo prompt e i due livelli di sicurezza che governano tutto (sandbox e approvazioni), insieme ad AGENTS.md, il file di regole che rende stabile il comportamento dell'agente. Poi ci si sposta nell'app desktop ChatGPT, la base operativa del corso: chat parallele sullo stesso progetto, pannello diff, terminale integrato, worktree per far lavorare più agenti in parallelo, hook e controllo dal telefono. La terza sezione è dedicata all'estensione di Codex: creare una skill richiamabile per nome, collegare server MCP esistenti, scriverne uno in Python facendoselo generare da Codex e impacchettare tutto in un plugin. L'ultima sezione porta l'agente oltre il locale: il browser integrato e Computer Use per la verifica autonoma del frontend, Codex cloud con la code review automatica sulle pull request GitHub, e le automazioni con scheduled tasks, codex exec e i loop headless che iterano finché i test non passano. Eventuali nomi, loghi e marchi citati appartengono ai rispettivi proprietari e sono usati a puro scopo didattico.

Destinatari

- Power user di ChatGPT che vogliono creare software e automazioni con l'agente incluso nel loro abbonamento, anche senza saper programmare - Chi ha seguito un corso su Claude Code o usa un altro coding agent e vuole il quadro OpenAI - Freelance e consulenti che vogliono delegare all'AI siti, script, report e piccole app - Sviluppatori e team di sviluppo che vogliono integrare un agente AI nel flusso quotidiano - Studenti e appassionati di AI che vogliono toccare con mano ciclo agentico, MCP e automazioni

Obiettivi

- Capire cos'è Codex, le sue superfici (CLI, app, IDE, cloud, GitHub) e il ciclo agentico - Installare e autenticare la CLI su Windows e completare il primo progetto guidato da un prompt - Governare sicurezza e autonomia con sandbox, approval policy, config.toml e AGENTS.md - Padroneggiare l'app ChatGPT in modalità Codex: chat parallele, diff Git, terminale e impostazioni - Far lavorare più agenti in parallelo sulla stessa repo con i worktree e riportare il lavoro su branch - Creare hook, skills, server MCP in Python e plugin distribuibili - Usare browser integrato e Computer Use per la verifica autonoma del frontend - Delegare task a Codex cloud, attivare la code review su GitHub e automatizzare con codex exec e loop headless

Prerequisiti

- Dimestichezza di base con la riga di comando e con file e cartelle - Un account ChatGPT (piano Plus consigliato) oppure una API key OpenAI a consumo - Un computer Windows, macOS o Linux (il corso è registrato su Windows) - Un account GitHub gratuito per la sezione su cloud e code review - Utili ma non obbligatori: Node.js e Python per le pratiche su MCP e i loop headless
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OpenAI Codex: l'agente di ChatGPT che programma per te

Crea software e automazioni con l'agente incluso nel tuo ChatGPT, anche se non programmi: skills, MCP, browser e cloud

49,90 €

23 lezioni

3 ore di contenuto

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Docenti del corso

Massimiliano Sorrentino

Massimiliano Sorrentino

Dott. Fis.

Docente primario

Massimiliano Sorrentino è Ph.D. in Fisica, fisico dell’Ordine dei Chimici e dei Fisici della Provincia di Brescia (n. 355, sez. A) e innovation manager inserito nell’elenco del Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT). Da anni affianca aziende e professionisti come data scientist, machine learning engineer e sviluppatore software, trasformando dati complessi in decisioni e prodotti concreti. Ha iniziato nella fisica delle particelle, in collaborazioni internazionali con il CERN, e oggi applica lo stesso approccio rigoroso a progetti aziendali in settori diversi.

massimiliano.sorrentino@chimicifisici.it

Programma del corso

Il modello mentale di Codex

6 lezioni
  • Presentazione e obiettivi del corsoAnteprima10 min
  • Cos'è Codex e il ciclo agenticoAnteprima13 min
  • Installazione della CLI e login10 min
  • Il primo progetto da riga di comando5 min
  • Sandbox, approvazioni e AGENTS.md13 min
  • Quiz: Il modello mentale di Codex0 min

Codex in app

6 lezioni
  • Codex nell'app ChatGPT: tour dell'interfacciaAnteprima7 min
  • Impostazioni Programmazione: Git e Ambienti9 min
  • Worktree: agenti in parallelo sullo stesso repo5 min
  • Hook: regole automatiche sul ciclo agentico6 min
  • Connessioni: comanda Codex dal telefono3 min
  • Quiz: Codex in app0 min

Estendere Codex: skills, MCP e plugin

6 lezioni
  • Skills, MCP e plugin: la mappa dell'estensibilità13 min
  • Usare e creare una skill5 min
  • Usare MCP: collegare Codex al mondo esterno5 min
  • Creare il tuo server MCP in Python5 min
  • Usare e creare un plugin8 min
  • Quiz: Estendere Codex: skills, MCP e plugin0 min

Browser, cloud e automazione

5 lezioni
  • Browser integrato e Computer Use5 min
  • Codex cloud e code review su GitHub3 min
  • Automazioni: scheduled tasks, codex exec e loop headless10 min
  • Radar finale e prossimi passi14 min
  • Quiz: Browser, cloud e automazione0 min

Recensioni degli studenti

Recensioni approvate e raccolte con criteri trasparenti.

Recensioni verificate

4,9

8 recensioni

Come verifichiamo recensioni e valutazioni

Le recensioni degli studenti sono disponibili solo dopo iscrizione e soglia minima di completamento. Le recensioni importate vengono approvate dall'amministratore dopo controllo dell'associazione con il corso seguito.

Tutte le recensioni

8 recensioni mostrate in ordine cronologico.

G

Giulia P.

Perfetto anche per chi non vive nel terminale

Recensione del 3 agosto 2026 - Recensione verificata

Temevo fosse solo riga di comando, invece l'app, il browser integrato e il controllo dal telefono rendono tutto accessibile. Le slide sono pulite e gli esempi realistici.

L

Luca M.

Loop headless: il capitolo che non sapevo di volere

Recensione del 27 luglio 2026 - Recensione verificata

Lo script che rilancia l'agente finché i test non passano, con i limiti giusti e le cautele spiegate bene, è la cosa più utile che ho imparato quest'anno. Docente chiarissimo.

F

Francesca D.

La code review automatica sulle PR è oro

Recensione del 15 luglio 2026 - Recensione verificata

Ho attivato la review di Codex sul nostro repository seguendo la lezione passo passo: adesso ogni pull request arriva già commentata sui problemi seri. Il team mi ringrazia.

A

Andrea B.

Ottimo corso, avrei voluto più tempo sul cloud

Recensione del 2 luglio 2026 - Recensione verificata

Corso solido e aggiornatissimo, si vede che la doc è stata studiata davvero. La sezione su Codex cloud è chiara ma io avrei approfondito ancora gli environment. Comunque consigliato.

E

Elena M.

Il server MCP in Python vale il corso

Recensione del 24 giugno 2026 - Recensione verificata

Con la lezione su FastMCP ho collegato i dati della mia azienda a Codex in una sera. Materiali scaricabili curati e comandi che funzionano al primo colpo.

M

Marco R.

I worktree mi hanno cambiato il flusso di lavoro

Recensione del 10 giugno 2026 - Recensione verificata

Due agenti in parallelo sulla stessa repo senza conflitti: non pensavo fosse così semplice. Le lezioni sull'app sono chiare e piene di dettagli che sulla doc non trovi spiegati così.