Aider: Інструмент штучного інтелекту для парного програмування у терміналі

Розробка програмного забезпечення у сучасному світі часто пов’язана з низкою складних завдань: управління великими кодовими базами, забезпечення точності коду, ведення вичерпної документації та оптимізація продуктивності. Ці завдання потребують значних зусиль та часу з боку розробників.

Традиційні редактори коду та інтегровані середовища розробки (IDE) надають важливі функції, такі як підсвічування синтаксису, виявлення помилок та пропозиції щодо коду. Проте вони не завжди можуть розуміти ширший контекст проєкту або виконувати складні модифікації коду. Саме тут інструменти парного програмування зі штучним інтелектом, такі як Aider, стають справжнім проривом.

Інтелектуальний партнер для розробників

Aider — це інструмент штучного інтелекту, розроблений для допомоги в парному програмуванні у термінальному середовищі. Він працює, підключаючись до великих мовних моделей (LLM), які можуть розуміти та редагувати код. Aider сумісний з різними LLM, як платними, так і безплатними, що робить його доступним для широкого кола користувачів.

Інструмент може виконувати такі завдання, як:

• Додавання нових функцій
• Виправлення помилок
• Рефакторинг коду
• Оновлення документації

Aider також легко інтегрується з Git’om, автоматично фіксуючи зміни з чіткими повідомленнями.

Ефективність та надійність

Про можливості Aider свідчать його результати на SWE Bench, бенчмарку, який оцінює інструменти програмної інженерії. Aider отримав найвищий бал у цьому тесті, розв’язуючи реальні проблеми на GitHub з таких популярних проєктів з відкритим кодом, як Django та Scikit-learn. Це чітко демонструє його здатність ефективно справлятися з реальними завданнями кодування.

Крім того, Aider сумісний з широким спектром мов програмування і може редагувати кілька файлів одночасно, що робить його універсальним інструментом для різних потреб кодування.

Aider пропонує перспективне розв’язання проблем, з якими стикаються розробники при написанні та редагуванні коду. Завдяки використанню передових LLM він надає інтелектуальні та контекстно-орієнтовані можливості редагування коду. Цей інструмент підвищує ефективність та знижує ймовірність помилок, роблячи процес кодування більш плавним і керованим.

Нагадаємо, нещодавно було презентовано SWE-Agent — інструмент, який використовує мовні моделі (такі як GPT-4) для автоматичного виправлення помилок та проблем у коді у реальних репозиторіях GitHub.