ai-coding-utils

分析 Git 分支主线中 AI 与人工代码贡献比例的 CLI 工具。通过识别 commit message 中的 Co-Authored-By 标记，按开发者统计 AI 生成代码与手写代码的行数占比。

使用

npx ai-coding-utils commit-stats [branch] [base]

参数：

• [branch] — 目标分支（默认当前分支）
• [base] — 基准分支（默认自动检测 main/master）

选项：

• -d, --dir <path> — 指定 Git 仓库路径
• --from <ref> — 指定范围起点（commit/tag/branch），跳过自动分叉点检测
• --debug-author <name> — 调试指定开发者的每条 commit 判定明细

示例：

# 分析当前分支相对于 main 的代码贡献
npx ai-coding-utils commit-stats

# 分析指定分支
npx ai-coding-utils commit-stats feature/login

# 指定基准分支
npx ai-coding-utils commit-stats feature/login develop

# 在指定 feature 分支上调试某个开发者的 commit 判定过程
npx ai-coding-utils commit-stats feature/login --debug-author Philoveritas

AI 识别规则

通过检测 commit message 中是否包含 Co-Authored-By:.*noreply 来判断该 commit 是否为 AI 辅助生成。例如：

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <[email protected]>

调试模式下会按 commit 打印完整 message、改动行数、匹配规则、命中证据和最终判定结果，便于核对识别是否符合预期。

统计口径

commit-stats 默认按目标分支的 first-parent 主线统计，并排除 merge commits。

• 合并进来的 main 或其他旁支提交不会计入 AI/Human 行数占比
• merge commit 自身也不会参与统计，避免把集成代码误算成主线开发代码
• 统计目标是“这个分支主线开发出来的代码”，不是“这个范围内所有可达 commit”

输出示例

按开发者输出彩色表格，包含：

• 每位开发者的 AI 生成行数与手写行数
• AI/人工代码占比
• 总 commit 数与总行数汇总

开发

# 监听模式
pnpm dev

# 构建
pnpm build

技术栈

• TypeScript + ESM
• commander — CLI 参数解析
• execa — Git 命令执行
• chalk + cli-table3 — 终端输出格式化
• ora — 加载动画

环境要求

• Node.js >= 18
• Git