> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/instrumenty-ai-kodinga/aider.md). # AI-кодинг Aider Aider — это терминальный ИИ-ассистент для программирования с 39 тыс.+ звёзд на GitHub. Он напрямую редактирует файлы в вашем репозитории, автоматически создаёт Git-коммиты и поддерживает как облачные API (OpenAI, Anthropic), так и полностью локальные модели через Ollama. На GPU Clore.ai вы можете запускать крупные модели для кодинга, такие как DeepSeek-R1 32B или Qwen2.5-Coder-32B, полностью на своём оборудовании — приватно, быстро и экономично. {% hint style="success" %} Все примеры работают на GPU-серверах, арендованных через [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} ## Ключевые особенности * **Нативный для терминала** — работает по SSH, идеально для серверов Clore.ai без графического интерфейса * **Учитывает Git** — автоматически коммитит каждое изменение с описательными сообщениями, легко просматривать и откатывать * **Многофайловое редактирование** — добавляйте несколько файлов в контекст и редактируйте их одновременно * **Поддержка локальных моделей** — подключите Ollama для полностью приватного кодинга без затрат на API * **Режим архитектора** — используйте мощную модель для планирования, затем быструю модель для реализации * **Карта репозитория** — автоматически индексирует вашу кодовую базу для редактирования с учётом контекста * **Проверка линтерами и тестирование** — запускайте линтеры/тесты после каждого изменения, автоматически исправляйте ошибки * **Голосовой ввод** — диктуйте инструкции по кодингу через микрофон ## Требования | Компонент | Минимум | Рекомендуется | | --------- | -------------- | -------------- | | GPU | RTX 3060 12 ГБ | RTX 4090 24 GB | | VRAM | 12 ГБ | 24 ГБ | | ОЗУ | 16 ГБ | 32 ГБ | | Диск | 30 ГБ | 60 ГБ | | Python | 3.9 | 3.11 | **Цены Clore.ai:** RTX 4090 ≈ $0.14–0.42/ч · RTX 3090 ≈ $0.07–0.21/ч · RTX 3060 ≈ $0.03–0.07/ч Для моделей только в облаке (без локального инференса) GPU не требуется — но GPU Clore.ai позволяют запускать модели Ollama локально для полной приватности. ## Быстрый старт ### 1. Установите Aider ```bash pip install aider-chat ``` ### 2. Настройте Ollama для локальных моделей ```bash # Установите Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # Скачайте модель для кодинга ollama pull deepseek-r1:32b # Или меньшую модель для меньшего объёма VRAM ollama pull qwen2.5-coder:7b ``` ### 3. Запустите Aider с локальной моделью ```bash cd /workspace/your-project # Используйте DeepSeek-R1 32B через Ollama (требуется ~20 ГБ VRAM) aider --model ollama/deepseek-r1:32b # Или используйте меньшую модель на RTX 3060 aider --model ollama/qwen2.5-coder:7b ``` ### 4. Начните кодить Внутри REPL Aider: ``` > /add src/main.py src/utils.py > Добавьте обработку ошибок в функцию parse_config и напишите для неё модульные тесты ``` Aider выполнит: 1. Прочитает файлы и разберётся в кодовой базе 2. Предложит изменения в виде diff 3. Применит изменения на диск 4. Создаст Git-коммит с описательным сообщением ## Примеры использования ### Режим архитектора (схема с двумя моделями) Используйте мощную модель для рассуждений и быструю модель для генерации кода: ```bash # Облачный архитектор + локальный редактор aider --architect --model ollama/deepseek-r1:32b --editor-model ollama/qwen2.5-coder:7b ``` Модель-архитектор планирует изменения, а модель-редактор пишет сам код — сочетая качественные рассуждения с быстрой реализацией. ### Добавление файлов и редактирование ```bash # Добавьте конкретные файлы в контекст чата > /add src/api/routes.py src/models/user.py # Запросите изменения > Рефакторите endpoint регистрации пользователя, чтобы использовать async/await, и добавьте проверку входных данных с помощью Pydantic # Добавьте целый каталог > /add src/tests/ # Запустите тесты после изменения > /test pytest src/tests/ -v ``` ### Использование с облачными API ```bash # OpenAI export OPENAI_API_KEY=sk-... aider --model gpt-4o # Anthropic export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... aider --model claude-sonnet-4-20250514 ``` ### Интеграция с Git ```bash # Каждое изменение автоматически создаёт коммит git log --oneline -5 # a1b2c3d aider: Добавить обработку ошибок в parse_config # d4e5f6g aider: Написать модульные тесты для parse_config # h7i8j9k aider: Рефакторить endpoint регистрации пользователя # Отмените последнее изменение Aider aider --undo ``` ### Линтинг и автоисправление ```bash # Настройте линтер aider --lint-cmd "ruff check --fix" --auto-lint # Aider запускает линтер после каждого изменения и автоматически исправляет проблемы ``` ### Неинтерактивный (сценарный) режим ```bash # Выполните одну инструкцию и завершите работу aider --model ollama/deepseek-r1:32b \\ --message "Добавьте type hints для всех функций в src/utils.py" \\ --yes # автоматически принимать изменения ``` ## Рекомендации по моделям | Модель | VRAM | Скорость | Качество | Лучше всего для | | --------------------- | ------- | -------- | -------- | ----------------------------------- | | deepseek-r1:32b | \~20 GB | Средне | Высокий | Сложный рефакторинг | | qwen2.5-coder:32b | \~20 GB | Средне | Высокий | Генерация кода | | qwen2.5-coder:7b | \~5 ГБ | Быстро | Хорошо | Быстрые правки, RTX 3060 | | codellama:34b | \~20 GB | Средне | Хорошо | Наследуемый код, C/C++ | | deepseek-coder-v2:16b | \~10 ГБ | Быстро | Хорошо | Сбалансированная производительность | ## Советы * **Используйте `/add` выборочно** — добавляйте только те файлы, которые нужно видеть Aider. Слишком много файлов расходует токены контекста * **Режим архитектора** полезно для сложных изменений — модель рассуждений замечает крайние случаи, которые модель-редактор может упустить * **`/undo`** чисто откатывает последнее изменение через Git — экспериментируйте свободно * **`/diff`** показывает предлагаемые изменения перед применением — используйте для проверки * **Установите `--auto-commits`** (по умолчанию) для полной истории Git всех изменений ИИ * **Используйте `.aiderignore`** для исключения файлов из карты репозитория (node\_modules, .venv и т. д.) * **Для больших репозиториев**, карта репозитория Aider помогает модели понять структуру кода — дайте ей выполниться при первой загрузке * **Запускайте тесты после изменений** — `/test pytest` сразу ловит регрессии ## Устранение неполадок | Проблема | Решение | | ------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | Модель Ollama слишком медленная | Используйте меньшую квантизацию (q4\_0) или меньшую модель | | `CUDA out of memory` с Ollama | Скачайте меньший вариант модели или используйте `OLLAMA_NUM_GPU=0` для CPU | | Ошибки Git-коммита | Убедитесь, что `git config user.email` и `user.name` установлены | | Aider игнорирует мои файлы | Используйте `/add filename.py` явно — Aider редактирует только добавленные файлы | | Модель делает неудачные правки | Попробуйте более сильную модель или используйте режим архитектора | | Соединение отклонено (Ollama) | Убедитесь, что Ollama запущен: `ollama serve` или `systemctl start ollama` | | Превышено окно контекста | Удалите файлы с помощью `/drop`, оставьте только релевантные | ## Ресурсы * [Aider на GitHub](https://github.com/Aider-AI/aider) * [Документация Aider](https://aider.chat) * [Библиотека моделей Ollama](https://ollama.com/library) * [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-ru/instrumenty-ai-kodinga/aider.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.