IA Y AUTOMATIZACIÓN PRÁCTICA
Primeros pasos con Codex en Ubuntu para trabajo Linux y automatización
Configura Codex en Ubuntu, escribe AGENTS.md y verifica una automatización Linux repetible con Git y permisos acotados.

Configura Codex en Ubuntu, escribe AGENTS.md y verifica una automatización Linux repetible con Git y permisos acotados.
Paso 1: Elige un proyecto pequeño en Ubuntu
Codex CLI trabaja desde la terminal. Empieza con una tarea reversible: generar un informe de archivos de una carpeta de pruebas. Aprendes hábitos de automatización Linux sin empezar cambiando servicios.
Usa tu usuario normal. Instala Git, Python y curl y crea un repositorio. Carpeta, proveedor, credenciales y permisos son decisiones separadas. Instalar el cliente localmente no implica inferencia local.
Abre el ejemplo completo para copiar — example-01.txt
# Open full code above.Paso 2: Instala y autentica Codex
Descarga y revisa el instalador Linux oficial, ejecútalo y comprueba codex --version. Reabre la terminal si cambia PATH. Inicia codex en el laboratorio y elige la autenticación disponible. Acceso y consumo dependen de esa opción.
Pide primero explicar la carpeta y proponer un informe de solo lectura. Revisa el plan. Consulta la instalación oficial y la referencia CLI.
Abre el ejemplo completo para copiar — example-02.txt
# Open full code above.Paso 3: Escribe un AGENTS.md útil
AGENTS.md conserva expectativas: rutas, salida y verificación. Orienta el comportamiento, mientras permisos del sistema y sandbox aportan controles separados.
No guardes credenciales. Un archivo conciso se mantiene mejor; actualízalo al cambiar el flujo real.
Abre el ejemplo completo para copiar — AGENTS.md.txt
# Open full code above.Paso 4: Crea y revisa la primera automatización
Pide crear report.py con la biblioteca estándar: archivos regulares directamente en scratch/, nombre y bytes, ordenados, sin seguir enlaces, salida reports/files.json e igualdad al repetir. No modificar entradas. Es un resultado comprobable.
Usa workspace-write. Revisa git diff, git status y los archivos nuevos, que no aparecen en el primer diff si no están rastreados. Lee el script y comprueba su salida.
Abre el ejemplo completo para copiar — example-04.txt
# Open full code above.Paso 5: Haz predecibles las ejecuciones repetidas
codex exec sirve para solicitudes acotadas sin interacción, como explicar un script. Para informes periódicos, programa el script determinista revisado; no hace falta redescubrir la lógica cada día con un modelo.
El ejemplo de solo lectura guarda la respuesta final mediante la opción CLI de salida, sin autorizar ediciones del repositorio. En tareas de escritura define sandbox y tratamiento de fallos: no dependas de respuestas interactivas.
Abre el ejemplo completo para copiar — example-05.txt
# Open full code above.Paso 6: Guarda puntos de control y diagnostica fallos
Tras revisar y comprobar, confirma solo archivos previstos en Git. Usa una rama para la siguiente tarea. En administración empieza con inventario y propuesta; reinicios, eliminación de paquetes y permisos requieren alcance claro.
Si falta el comando, revisa PATH; si falla autenticación, el acceso elegido; si falla sandbox, la capacidad exacta. Amplía solo lo necesario. Reproduce fallos de scripts y conserva códigos de salida.
El objetivo inicial es un script repetible, salida comprobada y cambio legible. OpenClaw añade agentes persistentes en el siguiente artículo. Compara la frase japonesa de comprobación.
Continúa la serie
UbuntuでCodexを始める:Linux作業と自動化
手順1:小さなUbuntuプロジェクトを選ぶ
Codex CLIは端末から作業するコーディングエージェントです。試験フォルダーのファイル一覧をレポートにする小さな可逆的作業から始めます。サービス変更の前にLinux自動化の習慣を学べます。
通常ユーザーでGit、Python、curlを入れ、リポジトリーを作ります。フォルダー、プロバイダー、認証、実行権限は別の設定です。CLIのローカル導入だけでモデルもローカルになるわけではありません。
コピー可能な完全なコードを開く — example-01.txt
# Open full code above.手順2:Codexを導入して認証する
公式インストーラーを取得して確認後に実行し、codex --versionを確認します。PATH変更後は端末を開き直します。ラボ内でcodexを起動し、利用可能な認証を選びます。利用条件は認証方法によります。
最初は「このフォルダーを説明し、読み取り専用レポートを提案して」と依頼し、計画を読みます。公式導入ガイドとCLI仕様を参照してください。
コピー可能な完全なコードを開く — example-02.txt
# Open full code above.手順3:役立つAGENTS.mdを書く
AGENTS.mdにパス、出力形式、検証方法を記載します。これは行動を案内する文書で、OS権限やサンドボックスとは別です。
認証情報は書きません。短く保ち、実際の作業方法が変わったら更新します。
コピー可能な完全なコードを開く — AGENTS.md.txt
# Open full code above.手順4:最初の自動化を作って確認する
依頼例:「標準ライブラリーだけでreport.pyを作る。scratch/直下の通常ファイルを名前順に並べ、名前とバイト数をreports/files.jsonへ保存する。シンボリックリンクは追わない。入力を変更せず、再実行でも同じ結果にする。」検証できる結果を指定します。
限定編集にはworkspace-writeを使います。git diffだけでなくgit statusと新規ファイルも確認します。未追跡ファイルは最初のdiffに出ません。スクリプトを読み、出力を検証します。
コピー可能な完全なコードを開く — example-04.txt
# Open full code above.手順5:繰り返し実行を安定させる
codex execは既存スクリプトの説明など、範囲を決めた非対話処理に使えます。定期レポートには確認済みの決定的スクリプト自体を実行すればよく、毎日モデルへ同じロジックを作らせる必要はありません。
下の例は読み取り専用で、CLIの出力機能により最終回答を保存します。リポジトリー編集の許可ではありません。書き込み処理ではサンドボックスと失敗時の動作を明示し、対話承認へ依存しない構成にします。
コピー可能な完全なコードを開く — example-05.txt
# Open full code above.手順6:チェックポイントと失敗原因を残す
ファイルを確認して検証後、意図したものだけコミットします。次の作業はブランチを使います。システム管理は現状確認と提案から始め、再起動、パッケージ削除、権限変更の範囲を明確にします。
コマンドがなければPATH、認証失敗なら認証経路、サンドボックスの失敗なら必要な機能を特定します。必要分だけ権限を広げ、スクリプトの終了コードを残して失敗を再現します。
最初の成果は、再実行できるスクリプト、確認済み出力、読める変更です。次のOpenClaw記事では継続的なエージェント構成へ進みます。私たちは結果を確認します。
技術資料の確認日:2026年10月9日。コマンドとAPIは更新されることがあります。実行時に公式資料と利用中のバージョンを確認してください。
