Git Commit Message

🚀 Git提交信息生成器（推理版本）

这是一款由人工智能驱动的工具，它能将你的代码差异转化为清晰、有意义且附带详细推理过程的提交信息。该推理版本部署在Hugging Face上，不仅会生成提交信息，还会解释背后的思考过程，让你的提交历史更加透明和有价值。

注意：这是Git提交信息生成器的推理版本。若你想了解其他版本（如草稿链版本或标准版本），请查看我的Ollama仓库以获取更多详情。

测试版状态：此版本目前处于测试阶段，你的反馈对进一步完善它至关重要！

📦 数据集与指标

🚀 快速开始

输出格式

模型以结构化格式输出两个主要部分：

1. 推理过程：详细分析代码差异中的更改内容以及生成提交信息的逻辑。
2. 提交信息：对更改内容的简洁总结，随后是更详细的描述。

输出示例：

<reasoning>
差异显示 `WalletManagerView.swift` 文件有更改。最显著的更改是新增了一个 `@State` 变量 `monthlySpentGoal`，并对现有函数和状态变量进行了修改。`monthlySpentGoal` 现在在多个地方被使用，例如在 `onSave` 闭包和 `hasChanges` 函数中。这些更改的目的是添加一个新功能，允许用户为他们的钱包设置每月消费目标，该目标可以与其他钱包信息一起更新和保存。

更改内容包括：
- 新增 `@State` 变量 `monthlySpentGoal`。
- 更新 `onSave` 闭包以包含 `monthlySpentGoal`。
- 在 `hasChanges` 函数中使用 `monthlySpentGoal` 来判断钱包的消费目标是否发生变化。
- 新增使用 `monthlySpentGoal` 的 `WalletGoalSpentSection` 部分。
- 更新 `onSetAsMain` 函数以使用 `monthlySpentGoal`。
</reasoning>
为 WalletManagerView 添加每月消费目标功能

此提交为 `WalletManagerView` 添加了一个新的 `@State` 变量 `monthlySpentGoal`，并更新了 `onSave` 闭包和相关函数以包含和使用该变量。此功能允许用户为他们的钱包设置和保存每月消费目标，增强了钱包管理功能。

这种格式既说明了更改的原因（“为什么”），又说明了更改的内容（“是什么”），提高了信息的清晰度和上下文关联性。

💻 使用示例

基础用法

你可以通过以下两种方式与模型进行交互：

1. 网页界面

• 访问 Hugging Face 模型页面。
• 将你的代码差异粘贴到输入框中。
• 点击“生成”按钮，即可获得推理过程和提交信息。

2. API 集成

使用 Hugging Face 推理 API 将模型集成到你的工作流程中。以下是 Python 示例代码：

import requests

API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Tavernari/git-commit-message"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_HF_TOKEN"}

def query(payload):
    response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
    return response.json()

diff = """
diff --git a/file1.py b/file1.py
index 83db48f..bf2a9a2 100644
--- a/file1.py
+++ b/file1.py
@@ -1,3 +1,4 @@
 def hello():
     print("Hello, world!")
+    print("Welcome to AI commit messages!")
"""
output = query({"inputs": diff})
print(output)

请将 YOUR_HF_TOKEN 替换为你的 Hugging Face API 令牌。响应将同时包含推理过程和提交信息。

高级用法

最佳实践提示

• 清晰的差异：使用小而聚焦的代码差异，以获得更准确的提交信息。
• 正确的格式：确保你的代码差异格式正确，以便模型能够正确解析。
• 输出处理：使用 API 时，根据需要解析响应，分离推理过程和提交信息。

📦 安装 git-gen-commit（可选）

若你想在命令行中使用该功能，可以安装 git-gen-commit 脚本，它可以根据你的代码差异生成提交信息。

免责声明：git-gen-commit 脚本使用的是 Ollama API，而非 Hugging Face 模型。其结果可能与本推理版本有所不同。更多详情，请访问我的 Ollama 仓库。

安装（macOS/Linux）

运行以下命令全局安装 git-gen-commit：

sudo sh -c 'curl -L https://gist.githubusercontent.com/Tavernari/b88680e71c281cfcdd38f46bdb164fee/raw/git-gen-commit \
     -o /usr/local/bin/git-gen-commit && chmod +x /usr/local/bin/git-gen-commit'

使用方法

安装完成后，运行以下命令：

git gen-commit

这将分析你当前的代码差异，并通过 Ollama API 生成提交信息。

🤝 反馈与贡献

这是一个社区驱动的项目，你的参与对其发展至关重要！

• 反馈：请使用社区板块提供反馈。
• 支持：如果你想支持这个充满热情的项目，可以考虑进行捐赠：请我喝杯咖啡 ☕️。

⚠️ 免责声明

此工具仍在不断发展中。提交前，请仔细检查生成的提交信息的准确性。

📞 联系我们

我很乐意听取你的意见！你可以通过以下方式与我联系：

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• 推特
• 邮箱：victortavernari+gitcommitmessage@gmail.com

让我们携手共进，让基于人工智能的开发变得更加出色！