> 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). # Aider AI Coding Aider — это терминальный AI-помощник для кодирования с более чем 39K звёзд на GitHub. Он редактирует файлы прямо в вашем репозитории, автоматически создаёт коммиты Git и поддерживает как облачные API (OpenAI, Anthropic), так и полностью локальные модели через Ollama. На GPU Clore.ai вы можете запускать крупные модели для кодирования, такие как DeepSeek-R1 32B или Qwen2.5-Coder-32B, полностью на вашем оборудовании — приватно, быстро и экономично. {% hint style="success" %} Все примеры запускаются на GPU-серверах, арендованных через [CLORE.AI Marketplace](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} ## Ключевые особенности * **Родной для терминала** — работает по SSH, идеально для безголовых серверов Clore.ai * **Осведомлён о Git** — автоматически коммитит каждое изменение с описательными сообщениями, легко просматривать и откатывать * **Редактирование нескольких файлов** — добавляйте несколько файлов в контекст и редактируйте их одновременно * **Поддержка локальных моделей** — подключайтесь к Ollama для полностью приватного кодирования без затрат на API * **Режим архитектора** — используйте мощную модель для планирования, а быструю модель для реализации * **Карта репозитория** — автоматически индексирует ваш кодовый базис для редактирования с учётом контекста * **Линтинг и тестирование** — запускайте линтеры/тесты после каждого редактирования, автоматически исправляйте ошибки * **Голосовой ввод** — диктуйте инструкции по кодированию через микрофон ## Требования | Компонент | Минимум | Рекомендуется | | --------- | -------------- | -------------- | | GPU | RTX 3060 12 ГБ | RTX 4090 24 ГБ | | VRAM | 12 ГБ | 24 ГБ | | ОЗУ | 16 ГБ | 32 ГБ | | Диск | 30 GB | 60 ГБ | | Python | 3.9 | 3.11 | **Цены Clore.ai:** RTX 4090 ≈ $0.5–2/день · RTX 3090 ≈ $0.3–1/день · RTX 3060 ≈ $0.15–0.3/день Для только облачных моделей (без локального вывода) GPU не требуется — но GPU Clore.ai позволяет 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 # Загрузите модель для кодирования ollama pull deepseek-r1:32b # Или более компактную 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 > Добавь обработку ошибок в функцию parse_config и напиши для неё модульные тесты ``` Aider будет: 1. Прочитать файлы и понять кодовую базу 2. Предложить изменения в виде diff 3. Применить изменения на диск 4. Создать Git-коммит с описательным сообщением ## Примеры использования ### Режим архитектора (настройка с двумя моделями) Используйте мощную модель для рассуждений и быструю модель для генерации кода: ```bash # Архитектор в облаке + локальный редактор aider --architect --model ollama/deepseek-r1:32b --editor-model ollama/qwen2.5-coder:7b ``` Модель-архитектор планирует изменения, а модель-редактор пишет фактический код — сочетая высокое качество рассуждений с быстрой реализацией. ### Добавление файлов и редактирование ```bash # Добавьте конкретные файлы в контекст чата > /add src/api/routes.py src/models/user.py # Попросите внести изменения > Рефакторните endpoint регистрации пользователя на async/await и добавьте валидацию входных данных с Pydantic # Добавьте целую директорию > /add src/tests/ # Запустите тесты после редактирования > /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: Add error handling to parse_config # d4e5f6g aider: Write unit tests for parse_config # h7i8j9k aider: Refactor user registration endpoint # Отмена последнего изменения от aider aider --undo ``` ### Линтинг и авто-исправление ```bash # Настройте линтер aider --lint-cmd "ruff check --fix" --auto-lint # Aider запускает линтер после каждого редактирования и автоматически исправляет проблемы ``` ### Неинтерактивный (скриптовый) режим ```bash # Выполнить одну инструкцию и выйти aider --model ollama/deepseek-r1:32b \ --message "Add type hints to all functions in src/utils.py" \ --yes # автоматически принять изменения ``` ## Рекомендации по моделям | Модель | VRAM | Скорость | Качество | Лучше всего для | | --------------------- | ------- | -------- | -------- | ----------------------------------- | | deepseek-r1:32b | ≈20 ГБ | Средне | Высокий | Сложный рефакторинг | | qwen2.5-coder:32b | ≈20 ГБ | Средне | Высокий | Генерация кода | | qwen2.5-coder:7b | \~5 ГБ | Быстро | Хорошо | Быстрые правки, RTX 3060 | | codellama:34b | ≈20 ГБ | Средне | Хорошо | Устаревший код, C/C++ | | deepseek-coder-v2:16b | \~10 ГБ | Быстро | Хорошо | Сбалансированная производительность | ## Советы * **Используйте `/add` избирательно** — добавляйте только те файлы, которые Aider должен видеть. Слишком много файлов тратит токены контекста * **Режим архитектора** мощна для сложных изменений — модель рассуждений улавливает краевые случаи, которые модель-редактор может пропустить * **`/undo`** отменяет последнее изменение аккуратно через Git — экспериментируйте свободно * **`/diff`** показывает предложенные изменения перед применением — используйте для проверки * **Установите `--auto-commits`** (по умолчанию) для полной истории Git каждого изменения от ИИ * **Используйте `.aiderignore`** чтобы исключить файлы из карты репозитория (node\_modules, .venv и т.д.) * **Для больших репозиториев**, карта репозитория Aider помогает модели понять структуру кода — дайте ей прогреться при первой загрузке * **Запускайте тесты после правок** — `/test pytest` немедленно обнаруживает регрессии ## Устранение неполадок | Проблема | Решение | | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | | Модель Ollama слишком медленная | Используйте меньшую квантизацию (q4\_0) или меньшую модель | | `CUDA — недостаточно памяти` с Ollama | Загрузите более компактный вариант модели или используйте `OLLAMA_NUM_GPU=0` для CPU | | Ошибки коммита Git | 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 даёт плохие правки | Попробуйте более мощную модель или используйте режим архитектора | | Соединение отклонено (Ollama) | Убедитесь, что Ollama запущена: `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) * [CLORE.AI Marketplace](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.