Guide Super Commit

Aperçu

Super Commit lit les modifications de code actuelles et génère des messages de validation au format Conventional Commits. Le point est simple : passez moins de temps à rédiger des commits tout en gardant un historique plus clair.

Qu’est-ce que Super Commit ?

Super Commit analyse vos modifications et écrit des messages de validation standardisés pour celles-ci. Il échange l’écriture manuelle des commits contre un historique plus cohérent.

Utilisez-le quand :

• Modifications de code importantes nécessitant plusieurs validations
• Projets multi-dépôts avec changements coordonnés
• Équipes nécessitant des formats de commit standardisés
• Développeurs qui souhaitent améliorer la qualité des commits

Principaux avantages

Caractéristique	Validations manuelles traditionnelles	Super Commit
S’engager sur la qualité	Cela dépend de l’expérience individuelle	Basé sur les meilleures pratiques, qualité constante
Vitesse de validation	Nécessite réflexion et organisation	Génération instantanée en un clic
Cohérence	Peut varier selon les commits	Suit automatiquement les normes
Support multi-dépôt	Coordination manuelle requise	Reconnaissance et regroupement automatiques des pensions
Gain de temps	Peut prendre beaucoup de temps	Enregistre 10 à 60+ secondes par commit

Démarrage rapide

Activer la fonctionnalité

Dans l’application de bureau HagiCode, accédez au projet dans lequel vous souhaitez utiliser Super Commit et activez cette fonctionnalité.

Important : Assurez-vous d’abord que votre projet a été ajouté à HagiCode.

Fonction de déclenchement

Localisez le bouton « Super Commit » dans la section des opérations Git.

Ce bouton est généralement situé bien en vue dans la section des opérations Git, à proximité d’autres actions de contrôle de version.

Remarque importante : Cliquer sur ce bouton déclenchera la génération automatique de messages de validation. Si vous devez annuler ou modifier des validations, utilisez les commandes Git standard.

Confirmation avant l’exécution

Cliquer sur le bouton ne lance rien immédiatement. Le panneau de confirmation Super Commit s’ouvre d’abord, résume le nombre de dépôts modifiés et vous permet de vérifier les options de cette exécution.

Le panneau propose ces options :

• Profil d’auteur Git : choisissez une identité Git enregistrée ; s’il n’y en a pas encore, créez-en une d’abord dans les paramètres Git
• Stratégie de branche cible : conserver la branche actuelle ou en créer une nouvelle à partir d’elle (nom personnalisé ou généré par l’IA)
• Push vers le dépôt distant après le commit : facultatif ; vous pouvez exécuter pull —rebase avant le push
• Co-Authored-By : définit comment cette exécution est créditée
• Agent : choisit quel Agent réalise ce commit
• Confirmer et démarrer le traitement / Annuler : après confirmation, la tâche continue en arrière-plan et vous pouvez fermer le panneau et continuer à travailler

À la première utilisation, vérifiez le périmètre des dépôts et la stratégie de branche avant de démarrer.

Afficher les résultats

Une fois le traitement terminé par AI, vous verrez une notification de réussite.

Les messages de validation ont été générés et sont prêts. Vous pouvez les consulter avant de finaliser si nécessaire.

Détails des fonctionnalités

Logique d’analyse de l’IA

Super Commit analyse les modifications de votre code via le processus suivant :

1. Lire les modifications de l’espace de travail

Le système collecte tous les fichiers modifiés, nouvellement ajoutés et supprimés dans l’espace de travail actuel.

2. Analyser le contenu du fichier

L’IA analyse en profondeur le contenu des fichiers modifiés pour comprendre :

• Modifications fonctionnelles mises en œuvre
• Corrections de bugs appliquées
• Modèles de refactoring utilisés
• Dépendances ajoutées ou supprimées

3. Identifier les associations de changement

L’IA identifie intelligemment les changements qui doivent être regroupés :

• Modifications du frontend et du backend pour la même fonctionnalité
• Modifications associées au fichier de configuration
• Tester les mises à jour parallèlement aux modifications de mise en œuvre

4. Générer une structure de validation

L’IA génère des informations de validation structurées selon la spécification Conventional Commits :

<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:

<type>(<portée>) : <sujet>
  <corps>
    <pied de page>

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

feat(auth) : ajouter une fonctionnalité de connexion utilisateur
Implémentation de l'authentification OAuth2 avec les fournisseurs Google et GitHub.

Le composant de connexion prend désormais en charge :
- Intégration Google OAuth
- Intégration GitHub OAuth
- Gestion de session avec les jetons JWT

Co-écrit par : 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

Co-Authored-By Footer

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:

Co-écrit par : HagiCode <noreply@hagicode.com>

Repository override example:

git config --local coAuthoredBy.name "Platform Bot"
git config --local coAuthoredBy.email "platform-bot@example.com"

Global fallback example:

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

With the local override above, the trailer becomes:

Co-écrit par : 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

Co-Authored-By Footer Missing

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

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