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Guía de Super Commit

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Descripción general

Super Commit lee los cambios de código actuales y genera mensajes de confirmación en formato de confirmaciones convencionales. El punto es simple: dedique menos tiempo a escribir confirmaciones y al mismo tiempo mantenga el historial más claro.

¿Qué es Super Commit?

Super Commit analiza sus cambios y escribe mensajes de confirmación estandarizados para ellos. Cambia la escritura de confirmación manual por un historial más consistente.

Úselo cuando:

  • Grandes cambios de código que requieren múltiples confirmaciones
  • Proyectos de múltiples repositorios con cambios coordinados.
  • Equipos que requieren formatos de confirmación estandarizados
  • Desarrolladores que quieran mejorar la calidad del compromiso

Principales ventajas

CaracterísticaConfirmaciones manuales tradicionalesSuper Commit
Comprometer CalidadDepende de la experiencia individualBasado en las mejores prácticas, calidad constante
Velocidad de confirmaciónRequiere pensamiento y organización.Generación instantánea con un clic
ConsistenciaPuede variar entre confirmacionesSigue automáticamente los estándares
Soporte para múltiples repositoriosSe requiere coordinación manualReconocimiento y agrupación automática de repositorios
Ahorro de tiempoPuede llevar mucho tiempoAhorra entre 10 y 60 segundos por confirmación

Inicio rápido

Habilitar función

En la aplicación de escritorio HagiCode, navegue hasta el proyecto donde desea utilizar Super Commit y habilite esta función.

Importante: Primero asegúrese de que su proyecto se haya agregado a HagiCode.

Función de disparo

Localice el botón “Super Commit” en la sección de operaciones de Git.

Botón de Super Commit

Este botón suele estar ubicado en un lugar destacado en la sección de operaciones de Git, cerca de otras acciones de control de versiones.

Nota importante: Al hacer clic en este botón se activará la generación automática de mensajes de confirmación. Si necesita revertir o modificar confirmaciones, utilice comandos estándar de Git.

Confirmación antes de ejecutar

Al pulsar el botón no se inicia nada de inmediato. Primero se abre el panel de confirmación de Super Commit, que resume cuántos repositorios tienen cambios y te deja revisar las opciones de esta ejecución.

Panel de confirmación de Super Commit

El panel incluye estas opciones:

  • Perfil de autor de Git: elige una identidad de Git guardada; si aún no hay ninguna, créala antes en la configuración de Git
  • Estrategia de rama de destino: mantener la rama actual o crear una nueva a partir de ella (nombre personalizado o generado por IA)
  • Hacer push al remoto tras el commit: opcional; antes del push se puede ejecutar pull —rebase
  • Co-Authored-By: define cómo se atribuye esta ejecución
  • Agent: elige qué Agent realiza este commit
  • Confirmar e iniciar el procesamiento / Cancelar: tras confirmar, la tarea continúa en segundo plano y puedes cerrar el panel y seguir trabajando

La primera vez, revisa el alcance de los repositorios y la estrategia de ramas antes de empezar.

Ver resultados

Una vez que AI complete el procesamiento, verá una notificación de éxito.

Se han generado mensajes de confirmación y están listos. Puede revisarlos antes de finalizarlos si es necesario.

Detalles de la característica

Lógica de análisis de IA

Super Commit analiza los cambios de su código a través del siguiente proceso:

1. Leer cambios en el espacio de trabajo

El sistema recopila todos los archivos modificados, recién agregados y eliminados en el espacio de trabajo actual.

2. Analizar el contenido del archivo

La IA analiza en profundidad el contenido de los archivos modificados para comprender:

  • Cambios funcionales implementados.
  • Correcciones de errores aplicadas
  • Patrones de refactorización utilizados
  • Dependencias agregadas o eliminadas

3. Identificar asociaciones de cambio

La IA identifica de forma inteligente qué cambios deben agruparse:

  • Cambios de frontend y backend para la misma característica
  • Modificaciones del archivo de configuración relacionadas
  • Actualizaciones de prueba junto con cambios de implementación

4. Generar estructura de compromiso

La IA genera información de confirmación estructurada siguiendo la especificación de confirmaciones convencionales:

<type>(<scope>): <subject>
<body>
<footer>

5. Write Commit Message

Each change is transformed into a clear, descriptive commit message.

Commit Format Specification

AI-generated commit messages follow the Conventional Commits format:

<tipo>(<alcance>): <asunto>
<cuerpo>
<pie de página>

type: Commit type (required)

  • feat: New feature
  • fix: Bug fix
  • docs: Documentation changes
  • style: Code style changes (formatting, no code change)
  • refactor: Code refactoring
  • test: Adding or updating tests
  • chore: Build process or auxiliary tool changes
  • perf: Performance improvements

scope: Scope of the change (optional)

  • Indicates which part of the project is affected
  • Format: module/name or category/name

subject: Short description of the change (required)

  • Imperative mood
  • Max 50 characters
  • Use present tense: “Add” not “Added”

body: Detailed description (optional)

  • What was changed and why
  • Can use multiple paragraphs
  • Max 100 characters for first line, 72 for subsequent lines

footer: References to related issues (optional)

  • Closes #123
  • BREAKING CHANGE: ...
  • Co-Authored-By: @anthropic.com>

Example Output

hazaña (auth): agregar funcionalidad de inicio de sesión de usuario
Implementé autenticación OAuth2 con proveedores de Google y GitHub.
El componente de inicio de sesión ahora admite:
- Integración de Google OAuth
- Integración de GitHub OAuth
- Gestión de sesiones con tokens JWT
Coautor de: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

Comparison with Traditional Manual Commits

Manual Commits

Traditional Git commits rely on:

  • Developer’s experience and mood
  • Individual writing habits
  • Time constraints affecting quality
  • Inconsistent formatting across team

Super Commit

Super Commit provides:

  • Standardized format: Always follows Conventional Commits specification
  • Intelligent analysis: Understands code context and relationships
  • Quality consistency: Maintains professional tone and accuracy
  • Time efficiency: Reduces commit writing time from 5-30 minutes to seconds

When to Use Each

Use Super Commit When:

  • Large batch changes (multiple files, complex features)
  • Coordinated changes across multiple repositories
  • Need for high-quality, consistent commit messages
  • Team projects with multiple contributors

Use Manual Commits When:

  • Small, focused changes (single file, simple bug fix)
  • Personal projects with full control over commit quality
  • When you have time to craft thoughtful, personalized messages

Multi-Repository Support

monospecs Integration

When managing monospecs-based multi-repository projects, Super Commit provides enhanced capabilities:

Read monospecs.yaml

AI automatically reads the monospecs.yaml configuration to:

  • Identify all configured sub-repositories
  • Match file paths to corresponding repositories
  • Access display names and icons for UI rendering

Match File Changes

AI intelligently matches each changed file to the correct sub-repository:

  • Analyzes file path in project structure
  • Matches against monospecs repository configurations
  • Groups related changes together for logical commits

Separate Commits

Each sub-repository receives independent commits:

  • Frontend changes committed to repos/frontend
  • Backend changes committed to repos/backend
  • Maintains independent git history and version control

Super Commit appends the currently effective Co-Authored-By trailer to every generated commit. Interactive Git commits and the OpenSpec v1 archive prompt reuse the same resolution rules, so teams only need to maintain one convention.

The precedence order is fixed:

  1. Project-level config: local Git config in the current repository (git config --local)
  2. Global config: user-level Git config (git config --global)
  3. Built-in default: HagiCode <noreply@hagicode.com>

If a layer is missing name, missing email, or contains an invalid email address, HagiCode skips that layer and falls back to the next one instead of emitting a malformed trailer.

Default output:

Coautor de: HagiCode <noreply@hagicode.com>

Repository override example:

终端窗口
git config --local coAuthoredBy.name "Plataforma Bot"
git config --local coAuthoredBy.email "plataforma-bot@ejemplo.com"

Global fallback example:

终端窗口
git config --global coAuthoredBy.name "HagiCode"
git config --global coAuthoredBy.email "noreply@hagicode.com"

With the local override above, the trailer becomes:

Coautor de: Platform Bot <platform-bot@example.com>

Operational details:

  • If the commit message already contains the same resolved trailer, HagiCode does not append a duplicate.
  • If the message already contains a different Co-Authored-By line, HagiCode keeps that line and still appends the resolved AI trailer.
  • Teams should treat repository-level config as the canonical rule and keep global config as a personal fallback.

Advantages for Multi-Repo Projects

Traceability: Clear history of which repository received which changes Coordination: Changes across multiple repos can be committed simultaneously or sequentially Consistency: Uniform commit format across all repositories Efficiency: Reduced coordination overhead for changes spanning multiple repositories

Usage Guidelines

Best Practices

For optimal Super Commit results:

1. Keep Changes Focused

  • Each commit should address a single feature or fix
  • Avoid bundling unrelated changes in one commit
  • Make incremental progress with meaningful commit messages

2. Clear Code Comments

  • Add comments in complex code to help AI understand intent
  • Use descriptive comments for non-obvious implementation details
  • Keep comments updated as code evolves

3. Reasonable File Naming

  • Use clear, descriptive file names
  • Follow project naming conventions
  • Avoid overly generic names that don’t convey purpose

4. Timely Committing

  • Commit frequently as meaningful changes are completed
  • Don’t accumulate large batches of uncommitted work
  • Each commit should represent a logical unit of progress

5. Leverage Multi-Repo Intelligence

  • Let AI group related changes across repositories
  • Use descriptive scopes to indicate affected modules
  • Review AI’s suggested groupings before committing

Usage Restrictions

Limitations

Super Commit has the following usage limitations:

1. Network Dependency

  • Requires active connection to AI service
  • Processing time depends on network conditions
  • Large codebases may take longer to analyze

2. File Size Limits

  • Very large files (>10MB) may exceed processing limits
  • Binary files are not analyzed (only text-based content)
  • Split large changes into smaller commits if needed

3. Codebase Complexity

  • Extremely complex code may be difficult to analyze fully
  • Deeply nested or obfuscated code may have reduced accuracy
  • Results are best-effort based on visible code

4. First Use Considerations

When using Super Commit for the first time:

  • Start with smaller, safer changes to understand AI behavior
  • Verify generated commits before finalizing
  • Provide clear code comments to improve AI understanding
  • Check that project is properly connected in HagiCode

Troubleshooting

Feature Not Available

If you don’t see the Super Commit button:

  • Ensure the project is added to HagiCode
  • Refresh the interface
  • Check if this feature is enabled in your version
  • Verify your network connection to AI service

No Response After Clicking

If nothing happens after clicking the button:

  • Check for notification dialogs (may be hidden behind other windows)
  • Check browser console for error messages
  • Verify network connectivity
  • Try restarting the application

Incorrect Generated Messages

If AI generates incorrect commit messages:

  • Manually modify using git commit --amend
  • Add more descriptive comments to help AI understand
  • Check code changes are accurately represented
  • Re-trigger the feature after making adjustments

Processing Takes Too Long

If processing seems to be taking an unusually long time:

  • Check if there are very large files being analyzed
  • Verify network stability
  • Try splitting changes into smaller batches
  • Check if AI service is experiencing high load

If commits don’t include the expected footer:

  • This may indicate AI service is unavailable
  • Check your API token configuration in HagiCode settings
  • Verify network connectivity
  • Check whether the local coAuthoredBy.name / coAuthoredBy.email config is incomplete and therefore falling back to another layer
  • Consider generating commits manually if issue persists

For more information, refer to the HagiCode documentation or check the monospecs repository for configuration examples.

HagiCode

HagiCode es un espacio de programación con agentes. Las interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir, para una experiencia de desarrollo atractiva.

Una experiencia de desarrollo atractiva gracias a interacciones de interfaz ricas y cómodas.

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  • InteligenteLos flujos de trabajo de OpenSpec convierten la intención en un itinerario ejecutable, de la propuesta al diseño, las tareas y la entrega.
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  • InteresanteLas interacciones de interfaz, ricas y cómodas, hacen que planificar, ejecutar agentes y trabajar en proyectos sea accesible y fácil de seguir.

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Los flujos de OpenSpec convierten la intención en un camino de la propuesta a la entrega.
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