🔴 API: Нет
Сайт: https://aider.chat
Документация: https://aider.chat/docs/
Описание
Aider — это open-source CLI-инструмент для парного программирования с AI, позволяющий взаимодействовать с LLM-моделями прямо из терминала для создания и редактирования кода на более чем 100 языках программирования.
Хотя Aider не имеет собственного API, он интегрируется с API различных LLM-провайдеров (ChatGPT {tool}, Claude {tool}, DeepSeek и др.), поддерживает Git-интеграцию и может работать как с облачными, так и с локальными моделями.
Ключевые особенности и функции
- Интеллектуальное картирование кодовой базы для понимания структуры проекта
- Автоматические коммиты в Git с содержательными сообщениями
- Поддержка голосовых команд для управления процессом разработки
- Интеграция с линтерами и тестовыми фреймворками
- Возможность работы с изображениями и веб-страницами в контексте
Возможности автоматизации
Автоматизируемые процессы
- Создание новых функций и компонентов кода
- Исправление багов
- Рефакторинг существующего кода
- Написание тестов
- Обновление документации
- Автоматическое исправление ошибок линтеров
Сценарии, команды, триггеры
- Встроенные команды чата (/add, /drop, /run, /undo)
- Скриптинг через командную строку (—message) или Python API
- Автоматическое тестирование после внесения изменений
API-возможности
- Наличие API: Нет
- Тип API: -
- Аутентификация: Требуются API-ключи для внешних LLM-моделей (ChatGPT {tool}, Claude {tool}, DeepSeek)
- Ограничения API: Зависимость от лимитов и доступности внешних LLM API
Интеграции и связь с другими системами
Интеграции
- Git
- ChatGPT {tool}
- Claude {tool}
- Линтеры
- Тестовые фреймворки
Способы встраивания
- Командная строка
- Веб-интерфейс (экспериментальный)
- Docker-контейнер
Облачная совместимость
- Работа в GitHub Codespaces
- Совместимость с облачными IDE
Возможности искусственного интеллекта
AI-функции
- Генерация кода
- Понимание кодовой базы
- Координированное редактирование нескольких файлов
Используемые модели
- Внешние LLM-модели (Claude {tool})
- DeepSeek
- ChatGPT {tool}
- Локальные модели через Ollama
Обучение на данных
- Нет, но можно предоставлять дополнительный контекст через файлы с документацией
Преимущества и ограничения
Сильные стороны
- Открытый исходный код
- Превосходная интеграция с Git
- Возможность работы с любой LLM-моделью на выбор
- Эффективная работа с существующими кодовыми базами
Ограничения
- Необходимость отслеживать расходы на LLM API
- Ограниченная интеграция с редакторами кода
- Переполнение контекста при работе с очень большими проектами
Применение на практике
- Создание полноценных приложений с нуля и полного API-эндпоинта для аутентификации пользователей.
- Рефакторинг устаревшего кода с обеспечением обратной совместимости.
- Автоматизация миграции кодовой базы, например, обновление тестов с Pester v4 на Pester v5.
- Обучение начинающих разработчиков через парное программирование с ИИ.
- Использование в терминале VS Code для одновременной работы с GitHub Copilot.
- Интеграция в CI/CD-пайплайны для автоматического исправления ошибок и анализа кода.
- Генерация компонентов и анализ сложных кодовых баз.
См. также
Заметки и рекомендации
- Aider наиболее эффективен при использовании с мощными моделями, такими как Claude {tool} или ChatGPT {tool}
- Для оптимизации затрат рекомендуется использовать модели с хорошим соотношением цены и качества
- Используйте кэширование запросов (
--cache-prompts) для моделей, которые это поддерживают, что может снизить затраты до 90%