Copilot 一键生成中文 Git Commit Message

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1. 背景

Copilot 中有一个Generate Commit Message 的功能,该功能可以一键根据当前改动的文件记录,自动创建提交信息摘要(标题)和描述,早期只支持生成英文

最近发现最新版支持设置git-commit-instructions 规则了,该规则可指定生成的语言和规范

2. 未指定规则前的效果

2.1 未指定前,会发现有2个问题

  • 生成的是英文的
  • 生成的提交信息没有按照业内的 Commit message 通用规范生成

3. 指定规则后的效果

在这里插入图片描述

3.1 下面是git-commit-instructions 提示语

please generate a commit message with Chinese.
Make sure it includes an accurate and informative subject line that succinctly summarizes the key points of the changes, the response must only have commit message content and must have blank line in message template.

Below is the commit message template:

<type>(<scope>): <subject>
// blank line
<body>
// blank line
<footer>

The Header is mandatory, while the Body and Footer are optional.

Regardless of which part, no line should exceed 72 characters (or 100 characters). This is to avoid automatic line breaks affecting aesthetics.

Below is the type Enum:

- feat: new feature
- fix: bug fix
- docs: documentation
- style: formatting (changes that do not affect code execution)
- refactor: refactoring (code changes that are neither new features nor bug fixes)
- test: adding tests
- chore: changes to the build process or auxiliary tools

The body section is a detailed description of this commit and can be split into multiple lines. Here's an example:

More detailed explanatory text, if necessary. Wrap it to about 72 characters or so.

Further paragraphs come after blank lines.

- Bullet points are okay, too
- Use a hanging indent

3.1 下面是指定规则的步骤

方式1 - WebStorm 环境

  • 设置 > 工具 >GitHub Copilot>Customizations>Git Commit Instructions> Workspace 【Workspace 只对当前项目生效,如果选择Global 则对全局所有项目都生效】
  • 在打开的git-commit-instructions.md 复制上面的提示语
  • 保存当前文件

方式2- 非WebStorm环境

  • 项目根目录新建.github 文件夹【如果已经有了就不用新建了】
  • .github > 新建git-commit-instructions.md
  • 在git-commit-instructions.md 中粘贴上面的规则
  • 保存当前文件

4. 补充说明

这里的Commit message(提交说明) 参考的是阮一峰大佬的文章,如果你想根据自己的团队和项目可自行根据实际情况,修改git-commit-instructions 中的规则。 另外该规则 也支持 Trae、CodeBuddy、Cursor 等AI IDE

在AI技术不断发展的背景下,越来越多的开发者开始使用AI自动生成代码工具来提升编程效率。这些工具能够根据自然语言描述或部分代码片段生成完整的程序逻辑,适用于不同编程语言和开发场景。以下是一些推荐的AI代码生成工具及其使用方法。 ### 推荐的AI自动生成代码工具 - **GitHub Copilot** 是一个由GitHub与OpenAI合作开发的AI编程助手,它可以在开发者编写代码时提供智能建议[^3]。 - **OpenAI Codex** 基于GPT-3模型,可以将自然语言转化为代码,并支持多种编程语言[^3]。 - **Tabnine** 提供基于深度学习的代码自动完成功能,兼容多种IDE和编辑器[^3]。 - **Replit** 在线平台允许用户直接在浏览器中编写、运行代码,并集成了AI辅助功能[^3]。 - **CodeT5** 作为开源项目,为代码生成和补全提供了强大的预训练模型[^3]。 - **灵雀云 Coding Assistant** 针对中国市场设计,提供多语言支持的AI代码生成服务。 - **华为 ModelArts CodeLab** 结合了华为云的服务,为用户提供了一站式的AI编程体验。 - **百度 AI Studio** 不仅提供代码生成功能,还支持模型训练等高级特性。 ### 使用方法 1. **安装插件**:大多数AI代码生成工具都提供了针对主流IDE(如Visual Studio Code, PyCharm等)的插件,通过安装这些插件即可快速集成到现有的开发环境中。 2. **配置设置**:根据所选工具的具体要求进行必要的配置,这可能包括API密钥的输入、环境变量的设定等步骤。 3. **输入指令**:利用自然语言描述你想要实现的功能或者问题描述,然后让AI工具为你生成相应的代码。 4. **审查与调整**:虽然AI生成的代码通常已经很接近需求,但往往还需要人工检查并做适当修改以确保符合具体的应用场景。 5. **测试验证**:最后一步是对生成的代码进行充分测试,保证其正确性和性能满足预期标准。 ```python # 示例 - 使用伪代码展示如何调用某个AI代码生成API def generate_code(prompt): # 调用AI代码生成API response = ai_code_generator_api_call(prompt) return response['generated_code'] # 用户提供的需求描述 user_prompt = "创建一个函数,接收两个整数参数a和b,返回它们的和。" # 生成代码 code = generate_code(user_prompt) print(code) ``` 这段示例展示了如何通过调用一个假想中的AI代码生成API来根据用户的自然语言提示生成Python代码。
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