背景
在团队协作开发中，规范的提交消息对于代码的维护和版本管理至关重要。但是呢，很多开发人员都比较抵触，繁琐的提交信息是个不小的心智负担。我是个懒人，很早之前就想做一个借助ai能力自动生成提交信息的工具，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
工具是我用Go写的一个叫lwe的开源命令行工具, 它的一个gcmsg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。效果看图：
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。 开发过程中有几个比较麻烦的点
- 如何编写prompt，让模型理解你的需求，处理后再按照你指定的格式返回
- 不同的模型，“智商”不一样，未必能够正确理解你的指令返回数据，怎样做兜底
- 如何压缩git diff的结果，毕竟字数对应的token，都是钱
- 代码中敏感内容如何处理？(目前只能简单的过滤)
如果有兴趣的话，我可以结合这个工具分享一下如何写prompt等利用ai大模型转化成产品的经验。
大模型的选择
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。
想体验的可以使用我的硅基流动注册邀请cloud.siliconflow.cn/i/osZu0cL4
