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待分类权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

commit-tag提交标签

Agent Skill

commit-tag 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

588

周安装

24

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

190
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:commit-tag(提交标签)
来源仓库:https://github.com/philo-veritas/commit-tag
仓库路径:skills/commit-tag
安装命令:
npx skills add https://github.com/philo-veritas/commit-tag --skill commit-tag
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/philo-veritas/commit-tag --skill commit-tag

简介

commit-tag 分析改动并生成带 AI/Human 标记的合适 git commit message。

  • 适用于需要尊重手动暂存、推断会话上下文和检查敏感文件的提交流程。
  • 按优先级决定暂存范围,避免敏感文件,建议拆分多主题改动。
  • 依赖 git 命令和文件读取,建议确认敏感文件列表和执行权限。
  • commit-tag 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

commit-tag

分析改动,生成带有 AI/Human 标记的合适的 git commit message。

触发条件

当用户说以下内容时触发:

  • /commit-tag、"提交代码"、"commit"、"帮我提交"

Commit 流程

Step 1:收集信息

并行执行以下命令收集当前仓库状态:

git status
git diff --staged
git diff
git log --oneline -5

git status 中出现的未跟踪文件(Untracked files),读取其内容以便后续分析(大文件只读前 50 行)。

Step 2:确定暂存范围

并非所有改动都属于同一个 commit。按以下优先级决定暂存哪些文件:

  1. 已暂存文件优先:如果用户已经手动 git add 了部分文件,尊重用户的选择,只提交已暂存的内容
  2. 会话上下文推断:如果没有已暂存文件,根据当前会话中讨论和修改过的文件来判断哪些改动属于本次提交。只选择与当前任务主题相关的文件
  3. 全量提交兜底:如果无法从上下文判断(比如用户直接说"把所有改动都提交了"),才使用全量提交

当改动涉及多个不相关主题时,主动建议用户拆分为多次提交。

Step 3:敏感文件检查

在暂存之前,检查待提交文件中是否包含敏感文件(.envcredentials.json*secret**.key*.pem 等)。如果发现,警告用户并从暂存列表中排除,除非用户明确确认要包含。

Step 4:生成 commit message

分析待提交的改动内容,生成中文 commit message,遵循 conventional commits 格式:

type(scope): 简短描述

- 改动点 1
- 改动点 2

规则:

  • type 从以下选择:feat / fix / refactor / perf / chore / ci / docs / style / test
  • scope 根据改动的主要模块或目录确定;如果改动跨多个模块则省略 scope
  • subject 行(第一行)控制在 50 字符以内
  • body 中的改动点用简洁的短句概括,每项不超过一行

Step 5:确定作者类型

解析用户输入中的 flag:

  • --ai → 标记为 AI 编写
  • --human → 标记为人类编写
  • 无 flag → 使用 AskUserQuestion 询问:
这次提交的代码主要由谁编写?
- AI 编写(AI 生成或 AI 辅助完成主要逻辑)
- 人类编写(人类手写,AI 仅辅助少量内容)

Step 6:构造最终 commit message

如果是 AI 编写,在 message 末尾追加 trailer:

type(scope): 简短描述

- 改动点 1
- 改动点 2

Co-Authored-By: AI-Agent <ai@noreply>

如果是人类编写,不追加 trailer。

Step 7:执行提交

git add <具体文件列表>
git commit -m "$(cat <<'EOF'
commit message here
EOF
)"

注意:

  • 如果没有可提交的改动,提示用户并终止
  • 使用具体文件名而非 git add -A,确保只提交 Step 2 确定的文件
  • commit message 通过 HEREDOC 传递以保证格式正确

重要规则

  • commit message 必须使用中文
  • 如果用户明确指定了 commit message 内容,尊重用户的内容,仅追加 trailer
  • AI trailer 使用 Co-Authored-By: AI-Agent <ai@noreply>,与 Claude 默认的 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com> 格式均可被统计工具识别

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.09%
按下载量换算67

Claude

32.49%
按下载量换算62

Cursor

18.38%
按下载量换算35

Gemini CLI

10.57%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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