拯救词穷：一个提效 git 工具

[Aleks]

🔗 项目地址：https://github.com/alekschen/ai-commit

作为开发者，我们都经历过这样的时刻：辛辛苦苦写完了一天的代码，到了提交的时候，大脑却一片空白。最后只能草草写下 fix bug、update 或者 temp 这种毫无意义的提交信息。

过段时间回看 git log，完全想不起来当时改了什么。

今天向大家推荐一款开源神器 —— AI Commit (@alekschen/ai-commit)。它能根据你的 git diff 自动生成符合 Conventional Commits 标准的提交信息，而且最重要的是：它绝对安全，隐私优先。

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核心亮点：为什么选择 AI Commit ？

1. 🛡️ 极致的安全与隐私保护

在引入 AI 工具辅助编程时，代码安全是所有开发者最关心的问题。AI Commit 在设计之初就将隐私放在了第一位：

• 零中间商：你的代码变更（ Diff ）直接发送至你配置的 API 提供商（如 OpenAI 、DeepSeek 、Azure 等）。
• 无追踪：没有任何中间服务器，没有数据收集，没有用户行为追踪。
• 完全开源：代码 100% 开源，随时欢迎审计，没有任何后门。
• 本地存储：API Key 等配置信息仅存储在你本地的机器上。

2. 📏 遵循 Conventional Commits 标准

不仅是写出“人话”，更是写出“标准话”。生成的提交信息自动遵循行业标准格式：

• feat: 新功能
• fix: 修补 Bug
• docs: 文档改变
• refactor: 代码重构 ...以及更多。

3. 🌍 全球化与高度定制

• 多语言支持：支持输出 中文、英语、日语、韩语等多种语言的提交信息。
• 模型自由：不局限于 GPT-3.5 ，你可以配置使用 GPT-4 、DeepSeek 、Azure OpenAI 等任何兼容 OpenAI 接口的模型。
• 自定义 Prompt：觉得默认风格太严肃？你可以切换成 Emoji 风格，或者编写自己的 Prompt 模板。

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💡 工作原理 (How it works)

AI Commit 的工作流程简洁而高效。它充当了你的 Git 环境与大语言模型之间的本地安全桥梁。

以下是其核心处理流程图：

zh_uml.png

从图中可以看到，代码数据的流动是点对点的（从你的电脑 -> API 提供商），ai-commit 仅仅是一个运行在本地的“搬运工”和“翻译官”，确保了数据链路的最短和最安全。

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🚀 快速上手

1. 安装

确保你的 Node.js 版本 >= 18.0.0：

npm install -g @alekschen/ai-commit

2. 配置

设置你的 API Key （支持 OpenAI 或兼容服务商）：

ai-commit config

在交互式菜单中，你可以设置 API 地址、Key 、模型偏好以及输出语言（记得选中文！）。

3. 使用

当你修改完代码并 git add 后，只需输入：

ai-commit

工具会立即分析你的变更，并给出几个生成的提交建议。你可以：

• 回车：直接使用。
• 编辑：微调生成的信息。
• 重新生成：换个说法。

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成本尽在掌握

担心 Token 用超了？ AI Commit 内置了统计功能。

运行 ai-commit cost，你可以清晰地看到：

• 你使用了多少 Token 。
• 调用了多少次 API 。
• 估算的费用消耗。

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结语

写代码是创造性的工作，写 Commit Message 则是重复性的劳动。把重复的工作交给 AI ，把精力留给核心逻辑。

AI Commit 不仅是一个工具，更是你代码仓库的“管家”，帮你维护一份清晰、规范、可追溯的历史记录。

🔗 项目地址：https://github.com/alekschen/ai-commit
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[xjiang1982154112]

程序员最怕的两件事
1 、取变量名
2 、写 commit message

[Aleks]

@xjiang1982154112 打磨工具，我自己用了很久，现在提交代码不苦恼了。以前最烦这个了

[iyeatse]

一直都用 claude code ，直接说 commit and push 就行；
Fork app 好像也有这个功能

[SilencerL]

使用 VS Code 的可以尝试这里


配置 prompt：
添加/编辑 .github/copilot-commit-message-instructions.md
参考： https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/configure-custom-instructions/add-repository-instructions

[idealx]

这个功能是现代的 AI IDE 的标配了

[94]

> 辛辛苦苦写完了一天的代码，到了提交的时候，大脑却一片空白。

所以才要小步提交，干完一件事就提交一次，而不是把一天所有输出的内容在一个 Commit 中一下子全提交上去……
如果嫌提交的 commit 太多了，最后在 MR/PR 之前用 squah 把相关的 commsit 合并起来。

[Aleks]

@94 小步提交自己写也很心累。工具结合暂存区文件摘要生成三个，人来选，不满意再修改就好了。

[Aleks]

@idealx 是的，Github Copilot 、Cursor 、Antigravity 和 CC 都有自动生成 message 的功能，实现原理都是一样。

[94]

@Aleks #7 ，还好吧，就说一下这个是什么功能，或者修了什么 bug 就行了。简短明了，也不用说的很清楚。
按照格式第一行是 title ，第三行开始才是 details 。

毕竟在写代码的时候其实就是知道自己现在在干什么的。很多时候我可能都会先写好 Commit Message 再开始写代码。因为叉出来的分支就已经是 `fix/dashboard-charts-style-issue` 的形式了

大部分情况都是简单的 `fix(dashboard): 修复 XX 图表的显示问题`。
如果没有特别需要备注的就是直接提交了，如果有一些特殊备注才会另起一行单独写内容。
```
fix(dasboard): 修复 XX 图表的显示问题

- 修复遇到页面缩放时图表文字过大；
- 修复多图表标题未联动；
```

但其实这些 details 应该在提交的时候拆开来提交，最后在 squash 的时候，再把一些小步提交的信息放到 details 中，然后标题就是简单的概括成是 “fix(dasboard): 修复 XX 图表的显示问题”。

[Aleks]

@94 #9 先写好 Commit Message 再开始写代码。这种范式蛮牛的，我还是头一次听说。改动问题边界清晰可预判的情况，这样没问题的。

但对于一些改动量大，没有及时拆分成小步提交的情况下，用 AI 省事一些。人写 message 其实和 AI 写是一样的，AI 只是把流程自动化了。二者本质上一样的，只是行为主体不一样。

[94]

@Aleks #10 ，习惯一个好的工作流很重要。某一个调整的改动量大没关系，但没有小步提交/限制影响范围的话，可能会在发布环节造成困扰。

以前经常会遇到一些同事在开发的时候用一个提交混合了几个调整，或者用一个分支去开发多个功能或者调整。
如果有一些因为测试没通过，或者临时决定暂停开发。就会拖累其他的功能的正常发布。
虽然可以通过 rebase 调整或者拆分单一开发分支来解决。但是如果遇到一个提交中包含了多个调整的情况，那么就很麻烦了。特别是遇到两个功能还改到同一个文件，真的会麻烦。很多人不知道要怎么去操作。
所以在前期稍微麻烦一下，后面就算遇到问题也会容易解决起来。

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用简短的话去描述，大部分开发同事都是可以的，但遇到总结汇报真的是大部分开发同事的噩梦，很多还有数字要求。所以我一般在这个阶段用 AI 读 Git Commit 去写工作总结 😂

[bbbb]

有了 cursor ，这个问题也就没有了