Git 协作与 AI：提交粒度、描述与回滚准备
一句话定义
AI 时代的 Git 纪律三件事：一个 AI 会话对应一个逻辑提交、用模板让 AI 起草高信息量提交与 PR 描述、合并前永远保持「一步可回滚」的姿态。
为什么重要
AI 让变更产量翻倍，也让「说不清来源的改动」泛滥：一个巨型 PR 混着五个意图，出问题时既不能定位也不能回滚。Git 纪律是把 AI 生产力安全接入协作流程的接口层——提交粒度决定可回滚性，提交与 PR 描述决定可追溯性，回滚姿态决定事故时的止损速度。团队评审 AI 产出的信任成本，也主要由这三件事决定。
前置知识
kp-013（Diff 审查工作流——审查通过的内容才进入提交环节）。
核心概念
- 提交粒度律：一个逻辑变更一个提交（一个行为/一次重构批），多个 AI 会话不要挤进一个提交；跨意图的改动用
git add -p分拣。 - 描述生成：让 AI 基于 diff 起草 commit message 与 PR 描述，人修订——AI 擅长把机械改动总结成可读文字，但动机必须人补。
- 回滚准备：新分支工作、合并前不 push 到共享分支、每个提交可独立 revert；迁移批次（kp-015）每批一个提交是回滚的前提。
- 分支与保护：AI 产物永远走特性分支 + PR + 评审，禁止绕过保护直接推主干。
提交描述模板（AI 起草用）：
基于以下 diff 起草 commit message：
- 首行 ≤ 50 字：类型(范围): 摘要（feat/fix/refactor/test/chore）
- 正文 2-4 行：动机一句、改动要点、验证方式（测试名）
- 若涉及行为变更，单独一行用 BREAKING 标注PR 描述模板：背景与动机 / 改动清单 / 验证方式与结果 / 风险与回滚方案 / AI 使用说明（哪些部分由 AI 生成、人审重点）。
原理与机制
提交粒度与回滚成本的关系是单向的：粒度越细，revert 的波及面越小、定位「哪一步引入问题」的二分越快。AI 会话与逻辑变更对齐的原因：一次会话内模型保持连贯意图，跨会话合并提交会让 diff 混入难以归因的改动。AI 起草描述有效的机制：它对 diff 内容有完整「记忆」，总结机械改动几乎零成本；但动机与权衡只在人脑中，所以正文首行（动机）必须人来写或人来改——这恰好也是评审者最需要的信息。
实例或案例
操作步骤（一个 AI 任务的收尾流程）：
- 审查通过后，检查
git status：有无越界文件？有则还原（kp-013 的禁区检查）。 git add -p分拣：不属于本意图的改动（顺手格式化等）丢弃或另立提交。- 用模板让 AI 起草 message，人补动机行，提交。
- 开 PR，用模板生成描述，重点写「AI 使用说明」与「回滚方案」。
- 评审通过后 squash 或保留原粒度合并（按团队约定），确保主干历史可二分。
排错清单：
- AI 改了无关文件 → diff 审查漏了禁区检查；还原后把该路径写进规则文件禁区。
- 描述空洞（「update code」）→ 模板缺动机行；要求「先一句话说为什么改，再说改了什么」。
- 会话中途方案变更，diff 混了两版思路 → 拆提交或重做，不要合并提交掩盖摇摆。
- 需要 revert 但发现多意图大提交 → 只能手工分离；把此教训回写团队规范。
公式或模型
本节不适用：粒度标准是可审性经验值（单提交 diff 建议百行内），无通用公式。
图示
本节不适用：三件事以清单表达已足够，图示无增量信息。
直观类比
提交像物流装箱：一箱一件、每箱有面单（message）、破损可整箱退（revert）。把五个意图塞一箱，退货时就得分拣到崩溃。
常见误区
- AI 产物直接推主干：绕过评审的 AI 变更是团队事故的高发源。
- 让 AI 全权写 PR 描述并直接采纳：动机与风险评估必须人写，AI 只总结事实。
- 认为回滚是失败标志：细粒度提交 + 快速 revert 正是流程在正常工作的证据。
与其他知识点的关系
kp-015 依赖本节粒度律实现批次回滚；kp-018 的权限配置决定 AI 能否直接执行 git 写操作。
自测题
要点：一个逻辑变更一个提交、与会话对齐；理由是 revert 波及面小、二分定位快、diff 可归因。
要点：告知评审者生成来源与人审范围，让评审把注意力投向高风险区域，降低信任成本。
- 提交粒度律的内容与理由？
- PR 描述里为什么必须有「AI 使用说明」？
延伸阅读
《Pro Git》Scott Chacon & Ben Straub——分支模型与历史操作（revert/bisect）的权威手册。