Aider + Qwen — Pair programming local

¿Qué es esto?

Aider es un asistente de programación en terminal — le pides un cambio en lenguaje natural y edita los archivos del proyecto directamente, haciendo commits de cada cambio.

Qwen 2.5 Coder es el modelo que piensa. Corre localmente vía Ollama en el VPS, sin API externas ni coste por token. Privacidad total sobre el código.

Tú (terminal)
│ escribes "añade validación al formulario"
▼
Aider — lee tu proyecto, prepara el prompt
│ HTTP → localhost:11434
▼
Ollama — sirve el modelo
│
▼
Qwen 2.5 Coder — genera el diff
│
▼
Aider — aplica el diff, hace git commit ✓

Stack instalado en el VPS

Componente	Ubicación	Tamaño
Aider v0.86.2	`/root/.local/bin/aider`	—
Ollama v0.20.3	`/usr/local/bin/ollama`	—
`qwen2.5-coder:7b` ⭐	modelo principal	4.7 GB
`qwen2.5-coder:3b`	modelo rápido	1.9 GB

El servicio Ollama ya está arrancado y se lanza al reiniciar: systemctl status ollama.

Cómo arrancar

Conectar al VPS
```
ssh root@TU_IP_SERVIDOR
```
Ir al proyecto
Aider funciona mejor dentro de una carpeta con git inicializado — cada cambio que aplica se guarda como commit.
```
cd /ruta/de/tu/proyecto
git init    # si aún no tiene git
```

Lanzar Aider

Hay alias ya configurados en ~/.bashrc:

# modelo 7b (mejor calidad — por defecto)
aider-7b

# modelo 3b (el doble de rápido, menos capaz)
aider-3b

# con archivos concretos en contexto desde el inicio
aider-7b server.js index.html

Primera ejecución tras reposo: Ollama tarda ~30s extra en cargar el modelo en RAM. La segunda respuesta va inmediata.

Comandos dentro del chat

Una vez Aider está abierto, se teclea en el prompt. Todo lo que empiece por / es un comando; el resto son instrucciones al modelo.

/add file.jsAñade un archivo al contexto del modelo
/drop file.jsQuita un archivo del contexto (para ahorrar tokens)
/lsLista archivos actualmente en contexto
/model ollama_chat/qwen2.5-coder:3bCambia de modelo sin salir
/diffMuestra el diff del último cambio
/undoDeshace el último commit de Aider
/commitCommit manual de cambios pendientes
/run comandoEjecuta shell y añade la salida al contexto
/test comandoEjecuta tests; si fallan, el modelo intenta arreglar
/ask preguntaPregunta sin modificar archivos (solo explica)
/helpLista todos los comandos
/exitSalir (Ctrl+C también vale)

Ejemplos de uso

Arreglar un bug

cd /home/user/web/srv1157349.hstgr.cloud/public_html/proyectos/AF
aider-7b save_contacto.php delete_contacto.php

> El borrado del último contacto devuelve 500. Arréglalo.

Añadir una feature

aider-7b index.html

> Añade un botón "Exportar a CSV" que descargue la tabla como archivo.

Pregunta sin modificar

aider-7b server.js

> /ask ¿qué hace el endpoint POST /api/view-token/:id ?

¿Cuándo usar 7b vs 3b?

Criterio	qwen2.5-coder:7b	qwen2.5-coder:3b
Tamaño	4.7 GB	1.9 GB
Velocidad (CPU)	~5-8 tok/s	~12-15 tok/s
Respuesta típica	~1-2 min	~20-40 s
Lógica compleja	✅ Bien	⚠️ Justita
Refactors multi-archivo	✅ Sí	❌ Mejor no
Snippets / fixes cortos	✅ Sobra	✅ Perfecto

Regla rápida: empieza con aider-7b. Si vas a hacer muchos cambios pequeños y quieres más agilidad, /model ollama_chat/qwen2.5-coder:3b.

Tips de rendimiento

Sin GPU, todo va por CPU. El VPS tiene 2 vCPUs y 8 GB RAM, así que hay que ser estratégico:

Pocos archivosCuantos más archivos en /add, más lento. Usa /drop agresivamente.
Prompt claroTareas concretas ("añade X", "arregla Y") tardan menos que "mejora este código".
Cold startPrimera pregunta tras reposo: +30s cargando el modelo. Luego cacheado.
SwapHay 8 GB de swap. Si cargas dos modelos a la vez, tirará de swap — lento. Mejor uno cada vez.
Evita 14b+Modelos más grandes no caben cómodos en esta RAM. Si necesitas más potencia, vete a RunPod.

Alternativa: RunPod serverless

Para tareas grandes (refactors multi-archivo, proyectos enteros) el local en CPU se queda corto. La opción seria es servir un Qwen 32B por RunPod serverless, igual que el de anamnesis2.

Se configura en Aider apuntando a un endpoint OpenAI-compatible:

export OPENAI_API_BASE=https://api.runpod.ai/v2/TU_ENDPOINT/openai/v1
export OPENAI_API_KEY=rpa_...
aider --model openai/qwen2.5-coder:32b

Coste estimado: ~5 céntimos por petición. Respuesta en 15-30 s con GPU.

Si algo falla

Aider no arranca

# ¿Está en el PATH?
which aider

# Si no aparece, usar ruta completa
/root/.local/bin/aider --version

# Recargar aliases
source ~/.bashrc

Ollama no responde

# Estado
systemctl status ollama

# Reiniciar
systemctl restart ollama

# Probar directo
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

Gestión de modelos

# Listar modelos instalados
ollama list

# Descargar otro modelo
ollama pull qwen2.5-coder:14b

# Borrar un modelo
ollama rm qwen2.5-coder:3b

No cargues dos modelos a la vez si no hace falta — tirará de swap y todo se ralentiza. Ollama descarga el modelo anterior tras 5 min de inactividad por defecto.

Archivos clave

~/.bashrcAlias aider-7b / aider-3b
~/.local/bin/aiderBinario de Aider
/usr/share/ollama/.ollama/modelsModelos descargados
~/.aider.conf.yml(Opcional) Config global de Aider por si se crea
./.aider.chat.history.mdHistorial de chat (por proyecto)
./.aider.input.historyHistorial de prompts (por proyecto)