Erste Schritte mit Aider: KI-gestützte Programmierung direkt im Terminal

Wenn Sie es leid sind, zwischen Terminal und IDE zu wechseln, nur um KI-Unterstützung für Ihren Code zu erhalten, bietet Aider eine überzeugende Alternative. Dieser quelloffene Aider AI coding assistant bringt LLM-gestütztes Pair Programming direkt in Ihre Kommandozeile und arbeitet nahtlos mit Ihren bestehenden Git-Repositories, ohne IDE-Plugins oder Browser-Tabs zu benötigen.

Was ist Aider? Der Terminal-First-Ansatz verstehen

Aider ist ein Kommandozeilen-Tool, das Ihr lokales Git-Repository mit modernen LLMs wie GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet oder DeepSeek verbindet. Anders als GitHub Copilot oder Cursor, die als IDE-Erweiterungen arbeiten, verfolgt Aider einen Aider Terminal Workflow, der sich natürlich in kommandozeilenorientierte Entwicklungspraktiken einfügt.

Das Tool erstellt eine Repository-Map – im Wesentlichen eine Sammlung von Funktionssignaturen und Dateistrukturen –, die dem LLM Kontext über Ihre gesamte Codebasis gibt. Dies ermöglicht intelligente, dateiübergreifende Bearbeitungen, die die Architektur Ihres Projekts respektieren und gleichzeitig eine saubere Git-Historie mit automatischen, aussagekräftigen Commits pflegen.

Installation: Mehrere Wege für unterschiedliche Workflows

Schnelle Einrichtung mit pip

Die einfachste Installation verwendet den Python-Paketmanager:

python -m pip install aider-install

Für isolierte Umgebungen sollten Sie pipx oder uv in Betracht ziehen:

pipx install aider-chat
# oder
uv tool install aider-chat

Docker-Alternative

Für vollständige Isolation oder CI/CD-Integration:

docker pull paulgauthier/aider
docker run -it --volume $(pwd):/app paulgauthier/aider --openai-api-key $OPENAI_API_KEY

Voraussetzungen und Fehlerbehebung

Aider benötigt Python 3.9+ und Git. Häufige Installationsprobleme sind:

• Python-Versionskonflikte: Verwenden Sie virtuelle Umgebungen oder pyenv
• Berechtigungsfehler unter Windows: Führen Sie PowerShell als Administrator aus
• Fehlendes Git: Installieren Sie es über den Paketmanager Ihres Systems

Kern-Workflow: AI Pair Programming CLI in Aktion

Starten Ihrer Sitzung

Navigieren Sie zu einem beliebigen Git-Repository und starten Sie Aider:

cd your-project
aider

Das Tool startet standardmäßig im „Code-Modus” und ist bereit, direkte Dateibearbeitungen vorzunehmen.

Dateien zum Kontext hinzufügen

Geben Sie Dateien an, mit denen Aider arbeiten soll:

# Mit bestimmten Dateien starten
aider src/main.js src/utils.js

# Oder Dateien während der Sitzung hinzufügen
/add src/components/Button.jsx

Profi-Tipp: Fügen Sie nur Dateien hinzu, die Sie bearbeiten lassen möchten. Aider zieht automatisch Kontext aus verwandten Dateien, ohne sie explizit hinzuzufügen, was die Token-Nutzung effizient hält.

Änderungen durch natürliche Sprache vornehmen

Fordern Sie Änderungen in einfachem Deutsch an:

Füge Fehlerbehandlung zur fetchData-Funktion mit Wiederholungslogik hinzu

Refaktoriere die UserService-Klasse, um Dependency Injection zu verwenden

Schreibe Unit-Tests für das Authentifizierungsmodul

Aider zeigt Ihnen Diffs vor dem Commit, um vollständige Transparenz bei jeder Änderung zu gewährleisten.

Wichtige Slash-Befehle für effiziente Workflows

Die AI Pair Programming CLI-Erfahrung konzentriert sich auf diese Schlüsselbefehle:

• /add - Dateien in den Bearbeitungskontext aufnehmen
• /drop - Dateien entfernen, um Token-Platz freizugeben
• /undo - Den letzten von Aider vorgenommenen Commit rückgängig machen
• /diff - Kürzlich vorgenommene Änderungen überprüfen
• /model claude-3-5-sonnet - Zwischen LLMs während der Sitzung wechseln
• /tokens - Kontextnutzung und Kosten überwachen
• /run pytest - Tests ausführen und Aider Fehler beheben lassen

Konfiguration: API-Keys und Umgebungseinrichtung

LLM-Verbindungen einrichten

Erstellen Sie eine .env-Datei im Stammverzeichnis Ihres Projekts oder Home-Verzeichnisses:

OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
DEEPSEEK_API_KEY=...

Für lokale Modelle über Ollama:

# Zuerst Ollama-Server starten
ollama serve

# Dann mit Aider verwenden
aider --model ollama/deepseek-coder-v2

Erweiterte Konfiguration mit YAML

Erstellen Sie .aider.conf.yml für dauerhafte Einstellungen:

model: gpt-4o
auto-commits: true
dark-mode: true
edit-format: diff

Aider vs. IDE-Tools: Die richtige Wahl treffen

Wann Aider glänzt

Der Aider Terminal Workflow eignet sich hervorragend für Entwickler, die:

• vim, emacs oder terminalbasierte Editoren bevorzugen
• Umfangreich über SSH auf Remote-Servern arbeiten
• Git-First-Entwicklung mit sauberer Commit-Historie schätzen
• Skriptfähige, reproduzierbare KI-Unterstützung benötigen
• Volle Kontrolle über LLM-Auswahl und Kosten wünschen

Kompromisse im Vergleich zu IDE-Erweiterungen

Anders als Copilot oder Cursor:

• Erfordert Aider explizites Datei-Kontextmanagement
• Bietet keine Inline-Vervollständigungen
• Funktioniert unabhängig von Ihrer Editor-Wahl
• Bietet vollständige Transparenz bei der Token-Nutzung
• Unterstützt das Wechseln zwischen mehreren LLMs während der Sitzung über Chat-Befehle

Kostenoptimierung und Performance

Überwachen Sie die Token-Nutzung mit /tokens und optimieren Sie durch:

• Verwendung von /drop, um unnötige Dateien zu entfernen
• Wechsel zu effizienten Modellen wie DeepSeek für einfache Aufgaben
• Aktivierung von Prompt-Caching mit --cache-prompts für Anthropic-Modelle
• Nutzung lokaler Modelle für datenschutzsensiblen Code

Typische Kosten liegen zwischen 0,01 und 0,10 $ pro Feature-Implementierung mit GPT-4o, deutlich weniger mit DeepSeek oder lokalen Modellen.

Fazit

Aider repräsentiert eine andere Philosophie in der KI-gestützten Entwicklung – eine, die Terminal-Effizienz, Git-Integration und Entwicklerkontrolle über IDE-Komfort priorisiert. Für Entwickler, die mit Kommandozeilen-Workflows vertraut sind und transparente, leistungsstarke KI-Unterstützung wünschen, ohne ihr Terminal zu verlassen, bietet Aider eine überzeugende Alternative zu traditionellen IDE-basierten Tools. Seine Fähigkeit, mit jedem Editor zu arbeiten, mehrere LLMs zu unterstützen und eine saubere Git-Historie zu pflegen, macht es besonders wertvoll für Teams mit unterschiedlichen Tooling-Präferenzen oder strikten Entwicklungs-Workflows.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Understand every bug

Uncover frustrations, understand bugs and fix slowdowns like never before with OpenReplay — the open-source session replay tool for developers. Self-host it in minutes, and have complete control over your customer data. Check our GitHub repo and join the thousands of developers in our community.