Aider mit dem Bright Data CLI Internetzugang geben

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was Aider ist und was es als KI-Pair-Programming-Tool bietet.
• Warum es noch leistungsfähiger wird, wenn es mit einer produktionsreifen Web-Zugriffslösung wie dem Bright Data CLI kombiniert wird.
• Wie man Aider und das Bright Data CLI in einem KI-gestützten Entwicklungs-Workflow kombiniert, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Legen wir los!

Was ist Aider?

Aider ist ein KI-Pair-Programming-Tool, das im Terminal läuft und dabei hilft, Codebasen mithilfe großer Sprachmodelle aufzubauen oder zu verbessern. Es unterstützt mehrere LLMs und funktioniert sowohl bei neuen Projekten als auch bei bestehenden Repositories.

Entwickler nutzen es zum Programmieren, Debuggen, Refactoring, Testen und zum Verstehen von Code mit KI-Unterstützung. Die Lösung hat in der Community erheblich an Bedeutung gewonnen und erreicht über 46k GitHub-Sterne mit mehr als 170 Mitwirkenden.

Hauptfunktionen

Dies sind die wichtigsten Funktionen von Aider:

• Cloud- und lokale LLM-Unterstützung: Verbindet sich mit Top-Modellen wie Claude, GPT-5.4, DeepSeek und auch lokalen Modellen und bietet Flexibilität über Anbieter und Setups hinweg.
• Codebase-Mapping: Erstellt eine strukturierte Karte Ihres gesamten Repositorys, um der KI besseren Kontext zu geben – besonders nützlich für große oder komplexe Projekte.
• Mehrsprachige Unterstützung: Funktioniert mit über 100 Programmiersprachen, darunter Python, JavaScript, Rust, Go, PHP und viele andere.
• Git-Integration: Committet Änderungen automatisch mit aussagekräftigen Nachrichten und ermöglicht einfache Diffs, Rollbacks und Versionsverfolgung von KI-generierten Bearbeitungen.
• IDE-Integration: Läuft neben Ihrem bevorzugten Editor und ermöglicht es Ihnen, Codeänderungen direkt aus Kommentaren in Ihren Dateien anzufordern.
• Bilder und Web-Kontext: Ermöglicht das Anhängen von Screenshots, Bildern und Webseiten, um reichhaltigeren Kontext für Programmieraufgaben bereitzustellen.
• Sprache-zu-Code: Ermöglicht es, Feature-Anfragen, Bugfixes oder Testideen zu sprechen, die Aider dann in Codeänderungen übersetzt.
• Linting und Test-Automatisierung: Führt nach Bearbeitungen automatisch Linter und Test-Suites aus und kann in Ihrer Codebasis erkannte Probleme beheben.
• Kopieren/Einfügen-Web-Chat-Unterstützung: Funktioniert mit browserbasierten LLMs, indem der Prozess der Übertragung von Code und Änderungen zwischen Chat und Editor vereinfacht wird.
• Interaktiver Terminal-Workflow: Hält die gesamte Programmierungsschleife im Terminal, was es schnell und leichtgewichtig macht und dennoch leistungsfähig für echte Entwicklungs-Workflows ist.

Erfahren Sie mehr in der offiziellen Dokumentation.

Warum Aider zuverlässige Web-Scraping-, Discovery- und Interaktionstools benötigt

Unabhängig davon, welches der vielen von Aider unterstützten LLMs Sie konfigurieren, teilen sie alle dieselbe Einschränkung: veraltetes Wissen. Große Sprachmodelle sind von Natur aus auf die statischen Datensätze beschränkt, auf denen sie trainiert wurden, die nur eine Momentaufnahme der Vergangenheit darstellen.

Infolgedessen wissen LLMs nichts über aktuelle Trends, neu entdeckte Sicherheitslücken oder die neuesten Framework-Updates. Sie können veraltete Ansätze, veraltete Methoden oder Code empfehlen, der nicht mehr den aktuellen Best Practices entspricht. Dies kann schnell zum Problem werden, wenn man sich bei Entwicklungsaufgaben auf sie verlässt…

Die offensichtliche Lösung besteht darin, dem LLM Zugang zu externen Tools für Web-Grounding zu geben. Genau deshalb bietet Aider den /web-Befehl an. Er ermöglicht es dem Modell, eine Webseite zu scrapen (intern mit Playwright), deren Inhalt abzurufen und diese Informationen als Kontext zu verwenden.

Leider funktioniert Aiders eingebautes /web-Tool nicht zuverlässig gegen Bot-geschützte Websites. Da immer mehr Seiten jetzt fortschrittliche Anti-Bot-Systeme einsetzen, um automatisierte Anfragen zu blockieren, schränkt dies die Nützlichkeit des Befehls erheblich ein.

Versuchen Sie beispielsweise, die Bright Data-Bewertungsseite auf G2 mit dem folgenden Befehl zu scrapen:

/web http://www.g2.com/products/bright-data/reviews

Anstatt die Seite abzurufen, gibt Aider einen Fehler zurück. Dies geschieht, weil G2 die automatisierte Playwright-Browser-Sitzung erkennt, die von Aider gesteuert wird, und die Anfrage blockiert. Als Ergebnis erhält man wahrscheinlich diese Fehlerseite:

Das Bright Data CLI als Lösung

Der einfachste Weg, Aider die Interaktion mit dem Web zu ermöglichen – vom Web-Scraping bis zur Browser-Automatisierung – besteht darin, es mit dem Ökosystem von Bright Data zu verbinden. Dies lässt sich über das Bright Data CLI erreichen, das die gesamten Bright Data Web-Datendienste in einen einfachen Satz von Terminal-Befehlen verpackt.

Die bereitgestellten CLI-Befehle bauen auf Bright Datas fortschrittlicher Anti-Bot-Technologie und dem Proxy-Netzwerk mit über 400 Millionen IPs in 195 Ländern auf. Dies ermöglicht den Zugriff auf jede Website mit unbegrenzter Parallelität, ohne sich um Blockierungen zu sorgen (einschließlich CAPTCHAs), bei einer Betriebszeit von 99,99 % und einer Erfolgsrate von 99,95 %.

Einige der relevantesten Bright Data CLI-Befehle umfassen:

Die vollständige Liste der verfügbaren CLI-Befehle finden Sie im offiziellen Bright Data GitHub-Repository.

Hinweis: Das Bright Data CLI enthält einen kostenlosen Plan mit bis zu 5.000 Anfragen pro Monat auf wiederkehrender Basis.

Testen Sie die CLI-Leistung von Bright Data gegenüber Aiders /web-Tool auf derselben G2-Seite. Das Ergebnis ist die tatsächliche Zielwebseite:

Dies beweist, dass das Bright Data CLI in der Lage war, die Anti-Bot-Schutzmaßnahmen von G2 zu umgehen. Darüber hinaus wird das Ergebnis in einem KI-optimierten Markdown-Format zurückgegeben, was es für LLMs einfach macht, es aufzunehmen und zu verarbeiten. Viel besser, oder?

So verwenden Sie das Bright Data CLI für Web-Scraping, Grounding und mehr in Aider

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Aider mit den Web-Funktionen des Bright Data CLI erweitern können.

Folgen Sie den nachstehenden Anweisungen!

Voraussetzungen

Um diesem Abschnitt zu folgen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

• Python 3.8+ lokal installiert.
• Node.js 20+ lokal installiert.
• Ein Bright Data-Konto.
• Einen API-Schlüssel von einem der von Aider unterstützten LLM-Anbieter (in diesem Tutorial verwenden wir einen OpenAI API-Schlüssel).

Schritt #1: Mit Aider beginnen

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um das Aider-Installationspaket von PyPI (aider-install) zu installieren:

python -m pip install aider-install

Dann führen Sie es aus, um Aider zu installieren:

aider-install

Wechseln Sie anschließend in Ihren Projektordner:

cd your-project-folder/

Starten Sie Aider mit:

aider

Beim ersten Start werden Ihnen einige Fragen gestellt. Wenn ein Git-Repository fehlt, kann Aider eines für Sie initialisieren. Eine .gitignore-Datei mit den erforderlichen Aider-Einträgen wird ebenfalls erstellt.

Wählen Sie anschließend, ob Sie sich über OpenRouter (die Standardoption) anmelden möchten oder nicht.

Wenn Sie diese Option wählen, müssen Sie Aider mit Ihrem OpenRouter-Konto verbinden. Danach ist das Standardmodell openrouter/deepseek/deepseek-r1. Andernfalls werden Sie im nächsten Schritt angeleitet, wie Sie andere Modelle (z. B. OpenAI-Modelle) konfigurieren.

Die folgenden Dateien werden Ihrem Projektverzeichnis hinzugefügt:

your-project-folder/
├── ...
├── .aider.chat.history.md
├── .gitignore
└── .aider.tags.cache.v4/

Und das werden Sie sehen:

Beachten Sie, wie minimal die Aider-TUI ist. Nach dem “>”-Zeichen können Sie Ihre Anfrage an das konfigurierte Modell schreiben oder spezifische Aider-Befehle verwenden. Gut gemacht!

Schritt #2: Das LLM-Modell konfigurieren

Um Aider mit OpenAI-Modellen zu verwenden, setzen Sie zunächst Ihren OpenAI API-Schlüssel als Umgebungsvariable. Unter Linux oder macOS führen Sie aus:

export OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>

Unter Windows führen Sie aus:

setx OPENAI_API_KEY <YOUR_OPENAI_API_KEY>

Nach dem setx-Befehl schließen Sie alle geöffneten Terminalfenster und öffnen Sie ein neues, bevor Sie fortfahren. Dies stellt sicher, dass die neue Umgebungsvariable verfügbar ist.

Starten Sie anschließend Aider mit dem gewünschten Modell:

aider, model <MODEL_NAME>

Um Aider beispielsweise mit GPT-5.4 Mini zu starten, führen Sie aus:

aider, model gpt-5.4-mini

Das sollten Sie sehen:

Ausgezeichnet! Aider ist jetzt mit Ihrem gewählten OpenAI-Modell verbunden und bereit, bei Ihren Entwicklungsaufgaben zu helfen. Wenn Sie einen anderen LLM-Anbieter verwenden möchten, folgen Sie der Aider-Dokumentation, um den entsprechenden API-Schlüssel und das Modell zu konfigurieren.

Schritt #3: Das Bright Data CLI einrichten

Beginnen Sie damit, das Bright Data CLI global auf Ihrem Rechner zu installieren:

npm install -g @brightdata/cli

Dies installiert das @brightdata/cli-npm-Paket, das den brightdata-Befehl (zusammen mit seinem kürzeren bdata-Alias) zu Ihrem System hinzufügt.

Überprüfen Sie, ob die Installation erfolgreich abgeschlossen wurde, indem Sie Folgendes ausführen:

bdata, version

Sie sollten eine ähnliche Ausgabe sehen:

0.3.2

Verbinden Sie anschließend das CLI mit Ihrem Bright Data-Konto, indem Sie Folgendes ausführen:

brightdata login

Dieser Befehl öffnet Ihren Browser und startet einen sicheren OAuth-Authentifizierungsfluss. Nach der Anmeldung führt das CLI automatisch Folgendes durch:

1. Validiert und speichert Ihren API-Schlüssel lokal.
2. Erstellt die erforderlichen Bright Data APIs in Ihrem Kontrollpanel (cli_unlocker und cli_browser), falls diese noch nicht existieren.
3. Konfiguriert die Standardeinstellungen, sodass Sie das CLI sofort nutzen können.

Weitere Details finden Sie im offiziellen Bright Data CLI-Installationsleitfaden. Alternativ folgen Sie unserem Schritt-für-Schritt-Tutorial zum Einstieg mit dem Bright Data CLI.

Um zu überprüfen, ob alles korrekt funktioniert, führen Sie einen Testbefehl aus wie:

bdata scrape https://example.com

Der Befehl sollte https://example.com scrapen und die Seite als Markdown zurückgeben:

Um mehr über die verfügbaren Befehle, ihre Argumente und ihre Funktionsweise zu erfahren, lesen Sie die offizielle Dokumentation oder das GitHub-Repository des Projekts.

Ausgezeichnet! Ihr lokaler Rechner stellt jetzt enterprise-taugliches Web-Scraping, Browser-Automatisierung, Suche und Web-Interaktionsfähigkeiten über das Bright Data CLI bereit. Im nächsten Schritt verbinden Sie diese Fähigkeiten mit Aider.

Schritt #4: Das Aider + Bright Data CLI-Setup testen

Aider kann über den /run-Befehl mit Ihrem Terminal interagieren. Dies ermöglicht es, CLI-Befehle (und lokalen Code) auszuführen und deren Ausgabe automatisch dem Chat hinzuzufügen. Lassen Sie uns nun überprüfen, ob die Aider + Bright Data CLI-Integration mit einem einfachen Beispiel funktioniert.

Angenommen, Sie möchten eine Website ähnlich wie aider.chat erstellen. Die Idee ist:

1. Einen Screenshot der Website mit dem Bright Data CLI aufnehmen.
2. Das LLM bitten, den Screenshot zu analysieren und eine ähnliche Next.js-Anwendung zu erstellen.

Führen Sie zunächst den folgenden Befehl in Aider aus:

/run bdata scrape "https://aider.chat" -f screenshot -o aider.png

Dies weist Aider an, das Bright Data CLI zu verwenden, um die aider.chat-Website zu besuchen, einen Screenshot zu machen und ihn als aider.png zu speichern. Im Hintergrund verwendet es die Bright Data Web Unlocker API, die zuverlässig auf Bot-geschützte Websites zugreifen und diese erfassen kann.

Da der Screenshot nicht automatisch in Aiders Chat geladen wird, fügen Sie ihn hinzu mit:

/add aider.png

Jetzt, da das Modell auf das Bild zugreifen kann, bitten Sie es, das Next.js-Projekt zu generieren:

Scaffold a Next.js project from scratch in this empty repo. Use TypeScript, the App Router, and responsive CSS. Implement a homepage inspired by aider.png.

Aider kann vor der Projekterstellung um Bestätigung bitten. Antworten Sie mit etwas wie:

The repo is empty. Create the full set of required files.

Aider beginnt mit der Generierung der Anwendung und fragt vor dem Schreiben dieser Dateien nach Erlaubnis:

• app/layout.tsx
• README.md
• app/page.tsx
• npm run dev
• next.config.mjs
• next-env.d.ts
• app/globals.css
• next.config.js
• package.json
• eslint.config.mjs
• tsconfig.json

Mission erfüllt! Sie haben jetzt eine vollständige Next.js-Anwendung, die von der ursprünglichen aider.chat-Homepage inspiriert ist.

Das GIF unten zeigt den gesamten Workflow:

Schritt #5: Die Ausgabe erkunden

Ihr Projektordner sollte jetzt eine vollständige Next.js-Anwendung enthalten:

your-project-folder/
├── ...
├── app/
│   ├── globals.css
│   ├── layout.tsx
│   └── page.tsx
├── eslint.config.mjs
├── next-env.d.ts
├── next.config.js
├── next.config.mjs
├── package.json
├── README.md
└── tsconfig.json

Um die erstellte Anwendung zu testen, installieren Sie zunächst die Projektabhängigkeiten:

npm install

Starten Sie dann den Entwicklungsserver:

npm run dev

Öffnen Sie http://localhost in Ihrem Browser. Sie sollten eine Website ähnlich der folgenden sehen:

Zum Vergleich: Dies ist die ursprüngliche aider.chat-Homepage, die das Modell als Inspiration verwendet hat:

Die generierte Anwendung reproduziert erfolgreich das allgemeine Layout, die Struktur und den visuellen Stil der ursprünglichen Website.

Wichtig: Der Workflow war nur dank Bright Datas Fähigkeit möglich, Screenshots jeder Webseite zu erfassen, einschließlich solcher, die durch Anti-Bots geschützt sind.

Beachten Sie, dass dies nur ein einfaches Beispiel war. Sie können dasselbe Bright Data CLI + Aider-Setup für viele andere Aufgaben verwenden, darunter:

• Analyse von Websites der Konkurrenz.
• Das LLM mit aktueller Dokumentation verankern, bevor neue Features implementiert werden.
• Produktseiten, Bewertungen oder Dokumentationen für Grounding und Analyse scrapen.
• SEO-Audits durchführen und das LLM bitten, empfohlene Verbesserungen umzusetzen.
• APIs, Bibliotheken und Frameworks im Web recherchieren, bevor Code generiert wird.
• Strukturierte Daten von Websites extrahieren und damit Dashboards oder interne Tools erstellen.
• Mit JavaScript-lastigen oder Bot-geschützten Websites interagieren, auf die Standard-Browser-Automatisierungstools nicht zuverlässig zugreifen können über die Browser API CLI-Befehle.

Et voilà! Sie haben gelernt, wie Sie das Bright Data CLI mit Aider kombinieren, um Ihrem KI-Pair-Programmer enterprise-taugliche Web-Fähigkeiten zu geben. Aider kann jetzt Websites scrapen, das Web durchsuchen, mit modernen Webanwendungen interagieren und seine Antworten mit aktuellen, realen Informationen verankern.

Fazit

In diesem Blogbeitrag haben Sie verstanden, was Aider ist und warum ihm Internetzugang zu geben es zuverlässiger und genauer macht. Insbesondere haben Sie gesehen, wie das Bright Data CLI es mit produktionsreifen Tools für Web-Scraping, Suche, Discovery und Browser-Automatisierung erweitert.

Anhand eines praktischen Beispiels haben Sie gelernt, wie Sie diese CLI-Tools für Aider zugänglich machen. So kann es aktuelle Informationen aus dem Web abrufen. Installieren Sie das Bright Data CLI und starten Sie mit dem kostenlosen Plan, der bis zu 5.000 Anfragen pro Monat umfasst.

Registrieren Sie sich bei Bright Data und erkunden Sie die KI-fähigen Web-Zugriffs- und Datenerfassungstools!