Aider + Ertas

將您的 Ertas 微調模型連接到 Aider 的終端機 AI 配對程式設計工具，使用了解您專案慣例的模型，直接從命令列進行程式碼庫感知的多檔案編輯和程式碼生成。

Overview

Aider 是一款強大的 AI 配對程式設計工具，完全在終端機中運行，讓開發者能夠與語言模型協作，對多個檔案進行真實的程式碼變更。與基於編輯器的 AI 工具不同，Aider 在 git 層級運作——它了解您的儲存庫結構，可以在單次對話中編輯多個檔案，自動為變更建立 git 提交，並無縫整合到以終端機為中心的工作流程中。開發者用自然語言描述他們想要的內容，Aider 就會生成程式碼變更，將其應用到工作目錄，並提交結果。

Aider 支援多種模型提供者——OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 端點，以及任何 OpenAI 相容的 API。這種靈活性使其非常適合偏好終端機且希望對 AI 工具有精細控制的開發者。然而，與所有 AI 程式設計工具一樣，Aider 的輸出品質取決於背後的模型。通用模型能很好地處理常見模式，但在專案特定的抽象、內部框架 API 和您團隊已標準化的特定編碼慣例方面表現不佳。

How Ertas Integrates

Ertas 讓您訓練一個能說您程式碼庫語言的模型，而 Aider 賦予該模型直接操作您儲存庫的能力。透過使用您團隊的程式碼進行微調——PR 歷史記錄、內部函式庫、架構模式和風格指南——您可以在 Ertas Studio 中建立一個預設生成符合您慣例程式碼的模型。連接到 Aider 後，此模型可以進行尊重您專案結構、使用您實際的工具函式並遵循您錯誤處理模式的多檔案變更，無需持續修正。

此設定利用了 Aider 對 OpenAI 相容端點的原生支援。透過 Ollama 部署您的微調模型，並使用其 `--openai-api-base` 旗標將 Aider 指向本地端點。Aider 的儲存庫映射和 git 整合處理其餘部分——您的自訂模型接收正在編輯的檔案的完整上下文，並生成 Aider 應用和提交的變更。整個工作流程都在您的機器上完成：Ertas 訓練模型，Ollama 提供服務，Aider 協調程式碼變更，零外部 API 呼叫，沒有專有程式碼離開您的網路。

Getting Started

1
從您的儲存庫整理訓練範例
收集您團隊程式碼的代表性樣本：經過良好審查且描述清晰的 PR、典型模組實作、內部 API 文件，以及錯誤處理、測試和設定的標準模式範例。
2
在 Ertas Studio 中訓練程式碼模型
將您的資料集上傳到 Ertas Studio 並選擇一個專注於程式碼的基礎模型。使用適合您資料集規模和複雜度的參數運行 LoRA 微調。使用 Ertas 的實驗追蹤來評估和比較不同的訓練配置。
3
透過 Ollama 部署模型
以 GGUF 格式匯出微調模型並在 Ollama 中註冊。驗證模型能以可接受的延遲提供回應，並在測試提示上正確重現您團隊的程式設計模式。
4
設定 Aider 使用您的本地模型
使用 --openai-api-base 旗標指向您的 Ollama 端點並將 --model 設定為您的微調模型名稱來啟動 Aider。Aider 將使用您的自訂模型進行所有程式碼生成、編輯和重構任務。
5
透過使用迭代改善模型品質
在日常開發任務中使用 Aider，並記錄模型產生偏離您標準的程式碼的情況。將修正後的範例新增到訓練集中，並在 Ertas 中進行增量微調以隨時間提高準確度。