WindowsでAiderとOllamaを使う方法｜ローカルモデルとGit差分を確認

最初は隔離した作業フォルダで試す

Aider、Ollama、使うmodelに加えて、GitとPythonがすでに利用できる人向けの手順です。まだ準備していないものがあれば、Aider公式installationとOllama導入案内を確認してください。

1. 既存repositoryの外に、仕事や個人用のファイルを含めない新しいsample用folderを作る。
2. AiderとOllamaのversion、model IDとproviderを控える。ollama lsはmodel IDの確認に使い、local model fileかcloud modelかはproviderと実際の設定を別に確かめる。
3. GitとPythonが普段どおり使えること、Gitのcommit設定が済んでいることを確認する。Git設定を新しく変えず、sampleをcommitできない場合は先へ進まない。

• Aider公式installation - Aiderがまだない場合に公式導入案内を見る
• OllamaをWindowsへ導入する手順 - Ollama本体やmodelが未準備の場合に確認する

説明用Python sampleとGitのbaselineを準備する

新しいfolderに次の2ファイルを保存します。関数はまだ入力をそのまま返すだけです。testは空文字の1件だけが通り、外側の空白除去と小文字化を求める2件は失敗するのが期待状態です。

# normalize_label.py
def normalize_label(value: str) -> str:
    return value

# test_normalize_label.py
import unittest
from normalize_label import normalize_label


class NormalizeLabelTests(unittest.TestCase):
    def test_trims_and_lowercases(self):
        self.assertEqual(normalize_label("  Local AI "), "local ai")

    def test_empty_string(self):
        self.assertEqual(normalize_label(""), "")

    def test_preserves_internal_spaces(self):
        self.assertEqual(normalize_label(" Local  AI "), "local  ai")


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

python -B -m unittest -v test_normalize_label.py

python -Bはimport時に.pyc fileを新しく作らないoptionです。新しいfolderから始めることで、比較用のGit baselineへ別のfileを混ぜずにtestを確認できます。この最初の結果はAiderの評価ではなく、sampleの課題を確かめるためのものです。

1. この新しいsample folder内でgit initを実行する。他の既存projectは対象にしない。
2. git status --shortで、表示された内容が作成した2ファイルだけと確認する。
3. git add -- normalize_label.py test_normalize_label.pyで、この2ファイルだけを追加する。
4. Gitのcommit設定が済んでいる場合だけ、git commit -m "Add label normalization sample"でclean baselineを記録する。
5. git status --shortが空で、作業前のbaselineがcleanと確認できなければAiderを起動しない。

Gitのユーザー情報を新たに設定したり、global configやWindows設定を変更したりしません。最初のtestが失敗していても、それが比較用baselineです。

model IDと接続先を確認してaskから始める

AiderのOllama用model指定にはollama_chat/を付けます。次のREPLACE_WITH_LOCAL_MODEL_IDは文字どおり実行せず、ollama lsで確認したIDと実際のprovider構成を確かめて置き換えてください。一覧にIDがあることやlocalhostにつながることだけでは、local推論の証拠になりません。この例は特定modelの性能推奨ではありません。mainとweakは同じIDを指定した最小例で、weak-modelは履歴要約など別の補助用途でも使われます。

aider --model ollama_chat/REPLACE_WITH_LOCAL_MODEL_ID --weak-model ollama_chat/REPLACE_WITH_LOCAL_MODEL_ID --chat-mode ask --no-auto-commits --no-dirty-commits --set-env OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434 --file normalize_label.py --read test_normalize_label.py

--fileは編集対象のsource、--readは参照するtest fileとして指定します。OLLAMA_API_BASEはこのAider processにだけ渡す設定例です。永続環境変数やprofileへ書き込みません。editor-modelや設定fileに別providerが指定されていれば別経路なので、main・weak・editorのmodelと接続先をそれぞれ確認します。

• Aider公式Ollama guide - ollama_chat/、model指定、API baseを確認する
• Ollamaのmodel管理 - model IDや実行中のmodelを確認する
• Ollama CLI reference - ollama lsなど現在のCLI commandを確認する
• Ollamaのlocal modelとcloud model - localhostの接続と推論場所を同一視しないための比較を見る

askで計画を読み、範囲を承認してからcodeへ進む

起動時の--chat-mode askは相談を続けるmodeです。まず「normalize_label.pyだけを変更し、test_normalize_label.pyの期待値を満たす最小変更の計画を示してください。test fileは変更しないでください。まだファイルを変更しないでください」と依頼し、対象ファイルと変更内容を読みます。

AiderのAsk modeから一度だけ依頼する場合は、/ask <依頼文>のように引数を付けます。この形はその1回だけAskとして扱います。引数のない/askやmode切替は別の動作なので、公式説明を確認して使い分けます。

計画を確認して自分で範囲を承認した後に、必要なら /chat-mode code で編集modeへ切り替えます。code modeではファイルを書き換えるため、source fileだけを変更しtest fileは保持するよう依頼します。

作業を一回の説明で確定させるのでなく、計画を読んでから人が作業範囲を承認する流れです。Aiderの回答だけで、変更が正しい、または安全だとは判断しません。

• Aider公式chat modes - ask・codeと1回だけの/askを確認する
• WindowsローカルAIコーディング全体ガイド - API・editor・agentごとの作業範囲と差分確認を見る

変更後はGit差分と通常testを自分で確認する

Aiderの--no-auto-commitsと--no-dirty-commitsはcommitの動作を制御しますが、書き込みや編集は止めません。対象ファイルの変更が起きたかを前提で決めつけず、fileとworking treeを確認します。

1. Git statusとgit diffで変更ファイル、追加・削除行、testファイルへの変更を確認する。意図しないファイルがあれば、その変更内容を見てから扱う。
2. python -B -m unittest -v test_normalize_label.pyを実行し、testが確認する振る舞いと結果を照合する。
3. 必要なら通常のlintや追加testを実行し、説明文ではなく実際のdiffと実行結果で採否を決める。
4. main/weak/editorのmodel、config、repo map、会話履歴、参照ファイルを見直し、送る範囲が意図どおりか確認する。

作者が期待動作を確かめるために書いた参考実装は、外側の空白だけを除いて小文字にします。これは手作業用の例で、Aiderが作った結果ではありません。Aiderの変更を評価する時は、先にsourceを参考実装へ置き換えず、差分とtestを確認してください。

# normalize_label.py
def normalize_label(value: str) -> str:
    return value.strip().lower()

testが通っても、未確認の変更を自動でcommitしたり、project全体の安全性やモデル品質を証明したりはしません。不要な変更を採用せず、普段のGit運用で差分を確認してください。

• Aider公式Git integration - 自動commitと既存変更を扱うoptionを読む
• Aider公式lint・test案内 - 既存のtest/lintを確認に使う

接続・model・通信の問題を分けて見る

Ollamaでmodelを選ぶこと、modelの取得、Aiderの別provider route、analytics、update checkは別の動作です。Aiderの--no-analyticsや--no-check-updateも個別optionであり、全通信が止まることや完全offlineを証明しません。設定や組織のネットワーク要件を別に確認してください。

• Ollamaのlocal/cloud境界 - localhostを推論場所の証明とせず、model routeを確認する
• Aider options reference - model、environment、analytics等の個別optionを見る
• Aider analytics案内 - analyticsとmodel inferenceを分けて確認する

次に読む

• WindowsローカルAIコーディングの全体像 - API・editor・agentを選ぶ流れへ戻る
• ContinueとOllamaのinline補完 - Aiderのterminal編集とは異なる、VS Codeの候補表示を確認する
• ローカルAIのcontext length - modelとruntimeでcontext条件が変わる理由を見る
• ローカルLLMのプライバシー確認 - local inferenceとログ・外部連携を別に確認する