背景
很早之前就想做一个借助 ai 能力自动生成 git 提交信息的工具，但是当时的 ai 大模型要么和智能不沾边，要么 API 接口价格太贵。现在好用大模型价格也降下来了，甚至的很多平台免费的模型也堪大用了，于是就做了这么个工具。
功能
工具集成在以前写的命令行工具中了，它的gcmsg子命令可以帮助开发人员快速生成 git 提交消息，确认后可以提交并推送到远程仓库。
git 地址 lwe
效果看图：
模型选择
我开发这个功能的时候是，deepseek-V3刚推出不久，我测试后发现效果不错，而且价格也可以接受了，就打算对接一个 deepseek ，再接一个国外的 gemini 模型。但是来了，功能还没开发完（因为懒），R1 模型火出了圈，调试时接口一直超时，后来赠送的 token 也过期并且不让充值了，无奈只能去对接硅基流动部署deepseeek-V3，所以目前这个版本支持了两家的大模型，基本上可以非常低的成本使用了。
经过我对多个模型的测试，硅基上提供的千问Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型也完全足够用，价格更低，而且硅基流动注册送的 2000w token 就能用好久好久了。
实现
实现原理也很简单，整个流程就是：利用 git diff 命令，获取代码的变动信息，再调用大模型 API 进行分析，大模型按照prompt要求将结果返回展示，最后完成提交、推送。
问题
目前还有几个问题没有解决很好
- 不同的模型，“智商”不一样，有的未必能够正确理解你的指令返回数据，甚至返回的格式都是错误的，怎样兜底能力弱的模型？
- 如何压缩 git diff 的结果，代码改动比较大或者初始化仓库场景，token 消耗爆炸不说，也容易超时
- git diff 中敏感内容如何处理？目前只能简单的过滤
有经验或者好方案的可以交流一下
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cslive 4 天前
Fitten Code 有个自动生成提交信息，我觉得还不错，一直用这个
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wangyjjt OP 嗯 我也试试
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janda 4 天前
idea 版本的通义千问也不错、我现在基本都是靠这个生成对应的 git 注释、git 注释是我定义的模版
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