Aider - впечатления

Практически сразу после прошлого поста про AI ассистенты для кодинга я начал пользоваться Aider-ом. Он мне невероятно зашел и я чувствую себя еще более воодушевленным от LLM технологий.

Несколько фактов про Aider

- Этот инструмент запускается из терминала, а значит не привязан к среде разработки. Это значит, что вам не нужно переходить из своей удобной настроенной среды в Cursor

- Он лежит на гитхабе и вы можете посмотреть его исходный код (и код промптов, который он посылает)

- Вы можете настроить его с любой LLM, в том числе локальной. Я использую gpt-o4-mini - это рекомендованная модель из стека OpenAI.

Aider зашел мне больше, чем Cursor, потому что он дает больший контроль за происходящим. Поэтому на нем легче повышать свой скилл в общении с AI. Я кстати еще больше убедился, что вайб-кодинг - это отдельный навык, который нужно качать.

В чем состоит повышенный контроль у Aider

Кроме возможности посмотреть промпты и потестировать разные модели:

Во-первых, каждое изменение фиксируется коммитом. Вы можете четко понять, что поменялось на каждой итерации.

Во-вторых, в Aider явно присутствует 3 режима работы. Code - попросить что-то сделать. Ask задать вопрос или спланировать изменение, при этом изменения в файлах не будет. И Architect - что-то среднее.

Architect я лично еще не освоил, в основном использую Code. В документации рекомендуется работать по принципу комбинирования Ask-Code и это неплохо работает.

Сложность работы с ассистентом

Основная проблема, с которой я столкнулся в вайб кодинге - это когда не получается с первого раза получить хороший результат. В отличии от ChatGPT в UI просьбы сделать правки довольно часто упираются в то, что Aider не может применить изменения. Изменения в коде делаются так - модель возвращает результат в формате «файл - код до - код после». Aider пытается найти в файле нужный фрагмент и заменить. Когда вы делаете правку, иногда модель предлагает правку к исходному коду, а не промежуточному варианту. В этот момент Aider ломается и выдает ошибки.

Поэтому я стараюсь делать изолированные итерации. Если получается не то, то откатываюсь (что легко благодаря коммитам под капотом) и делаю новый промпт. Ну и не стоит пренебрегать очисткой контекста, это тоже помогает.

Выводы и рекомендации

В целом инструмент очень крутой. У меня получилось сделать на нем довольно сложные вещи. Например, доработать телеграм бота, чтобы в docker compose добавилась крон джоба с тем же контейнером. Или написать тесты для миграций на sqlalchemy+alembic. ML модели вообще кодятся без каких-либо проблем.

Наиболее эффективный флоу работы у меня сейчас получился в комбинации ручного кодинга и автоматического. Тут нужно наработать интуицию. С ассистентом я пишу подробные промпты для небольших изменений вместо крупных.

Атомарные коммиты Aider приходится склеивать git rebase -i + squash, но это как мне кажется не проблема.

Такие дела, как всегда буду рад вашим реакциям 🔥