에이더

에이더

Aider

터미널에서 LLM과 대화하며 코드를 수정하고 변경 사항을 Git에 자동 커밋해 주는 AI 페어 프로그래밍 도구

무료TerminalmacOSLinuxLLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기aider.chat

검증된 사실

최신 버전
v0.86.2
GitHub
★ 44,945
최근 변경
2025-06-27 v0.85.0 릴리스에서 Gemini 2.5 Pro/Flash 모델 지원과 함께 OpenAI o1-pro, o3-pro 등 최신 고성능 추론 모델 통합을 완료했습니다. 소스: https://aid

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

에이더 제품 화면

2026-06-15 확인

도구 선택 가이드

한 줄 결론

에이더는 터미널에서 LLM과 대화하며 코드를 수정하고 변경 사항을 Git에 자동 커밋해 주는 AI 페어 프로그래밍 도구. 특히 단순 코드 제안을 넘어 실제 파일 시스템을 직접 수정하고 Git에 기록하는 실행력.

추천 대상

  • 터미널 기반으로 Vim, Emacs, VS Code 등 어떤 에디터와도 유연하게 병행 가능
  • 모든 변경사항이 Git 커밋으로 기록되어 작업 추적 및 롤백이 매우 간편함
  • 코드의 전체 문맥을 LLM에 효율적으로 전달하여 정확도가 높음

피해야 할 경우

  • GUI 인터페이스를 선호하는 사용자에게는 터미널 환경이 낯설 수 있음
  • 대규모 프로젝트에서 코드맵 분석 시 API 토큰 소모량이 많아질 수 있음
  • 최적의 성능을 위해 개별 LLM API 키 설정 및 환경 구성이 필요함
체크 기준, 주의사항, 공식 출처 보기

체크할 기준

  • 무료로 제공되는 범위가 업무에 충분한지, 유료 옵션의 한도는 확인했는가
  • 영문 UI와 해외 서비스 사용에 팀이 부담이 없는가
  • 사용하려는 환경(Terminal, macOS, Linux, Windows)을 지원하는가

확인 전 주의사항

  • 여기 정리한 내용은 공개 메타데이터 기반 요약입니다. 결제 전 공식 가격·약관·기능 한도를 직접 확인하세요.

가격 정보

무료시작 가격: Open source (free)

오픈 소스 터미널 기반 AI 페어 프로그래밍 도구로, 소프트웨어 자체는 무료로 이용할 수 있습니다. 별도의 구독료는 없으나, 사용자가 직접 OpenAI나 Anthropic 등의 API 키를 설정하여 사용한 만큼의 API 비용을 해당 서비스 제공업체에 지불해야 합니다.

가격표 확인하기

활용 사례AI 요약

이 도구가 특히 맞는 3가지 상황
상황 1

기존 복잡한 코드베이스 내 여러 파일에 걸친 리팩토링 수행

상황 2

새로운 기능 구현 시 아키텍처 설계부터 코드 생성까지 진행

상황 3

테스트 코드 실행 후 발생하는 오류를 AI가 즉시 분석하고 자동 수정

최근 업데이트와 소식

커서와(과) 비교하기

소개AI 요약

Aider는 터미널에서 실행되는 AI 페어 프로그래밍 도구로, 개발자가 LLM과 협력하여 기존 코드베이스를 수정하거나 새로운 프로젝트를 구축하도록 돕습니다. 대규모 저장소는 리포지토리 맵으로 전체 구조를 파악하고, 변경 사항은 적절한 메시지와 함께 자동으로 Git에 커밋되며, 린트와 테스트를 돌려 발생한 오류를 스스로 고치는 방식으로 동작합니다. 2026년에는 Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, o3-pro 등 최신 모델 지원이 추가됐고, --add-gitignore-files 플래그와 셸 자동완성 스크립트 생성, Playwright 연동 웹 스크래핑 같은 기능도 손봤습니다. GitHub 스타는 41,600개를 넘겼고, 지금도 활발히 유지보수되고 있습니다.

차별점AI 요약

  • 단순 코드 제안을 넘어 실제 파일 시스템을 직접 수정하고 Git에 기록하는 실행력
  • tree-sitter 기반의 코드맵을 사용하여 대규모 저장소에서도 고성능 문맥 파악
  • Claude 3.7 Sonnet과 같은 최신 추론 모델의 Architect 모드에 최적화된 워크플로우

활용 워크플로우

입력

로컬 Git 저장소 및 전체 소스 코드LLM API Keys (Claude 3.7 Sonnet, OpenAI o1, DeepSeek 등)터미널 기반 자연어 작업 명령이미지 스크린샷 및 관련 웹 문서 URL

에이더

Repository Map 생성: ctags를 활용하여 대규모 프로젝트의 함수/클래스 관계도 인덱싱Architect-Editor 워크플로우: 고성능 추론 모델로 설계안을 먼저 도출한 뒤 코드 구현 모델로 전환In-place 코드 편집: LLM이 제안한 변경 사항을 로컬 파일 시스템에 직접 적용 및 Diff 관리Self-Healing 루프: 린트(Lint) 및 테스트 명령을 자동 실행하고 발생한 오류를 AI가 즉시 재수정

출력

자동 생성된 Git 커밋 메시지 및 커밋 완료 상태최적화 및 리팩토링이 완료된 소스 코드린트 및 단위 테스트 통과 결과 리포트터미널 기반의 상호작용형 작업 히스토리

Architect Mode

복잡한 기능을 구현할 때 고성능 추론 모델(o1, Claude 3.7)을 사용하여 구현 전 최적의 설계 로직을 선제적으로 구성

Voice Coding /voice

키보드 입력 대신 음성 명령을 통해 새로운 기능을 요청하거나 버그 수정을 지시하는 핸즈프리 워크플로우

Multi-modal UI 개발

스크린샷 이미지를 채팅창에 추가하여 UI 개선 사항을 시각적으로 전달하고 프론트엔드 코드를 자동 수정

핵심 차별점: ctags 기반의 Repository Map 기술을 통해 수만 줄의 대규모 코드베이스에서도 컨텍스트 한계를 극복하고 정확한 파일 수정을 수행한다.

주요 기능AI 요약

  • 대규모 프로젝트 이해를 위한 자동 리포지토리 맵 생성
  • 수정 사항에 대한 지능적인 Git 자동 커밋 및 메시지 생성
  • 린트 에러 및 테스트 실패를 탐지하고 자동으로 수정하는 기능
  • Gemini 2.5 Pro/Flash, Claude, o3-pro 등 최신 LLM 폭넓은 지원
  • 스크린샷 이미지나 웹 페이지 URL을 컨텍스트로 추가하는 기능
  • 음성 명령을 통한 코드 수정 요청 지원

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 터미널 기반으로 Vim, Emacs, VS Code 등 어떤 에디터와도 유연하게 병행 가능
  • 모든 변경사항이 Git 커밋으로 기록되어 작업 추적 및 롤백이 매우 간편함
  • 코드의 전체 문맥을 LLM에 효율적으로 전달하여 정확도가 높음
  • 다양한 상용 LLM(Claude, GPT, Gemini) 및 로컬 모델(Ollama) 선택권 제공

단점

  • GUI 인터페이스를 선호하는 사용자에게는 터미널 환경이 낯설 수 있음
  • 대규모 프로젝트에서 코드맵 분석 시 API 토큰 소모량이 많아질 수 있음
  • 최적의 성능을 위해 개별 LLM API 키 설정 및 환경 구성이 필요함

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심층 비교 — 무엇을 골라야 할까

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