很多人以为 Git 只是一个代码托管工具，但在真实的产研环境中，Git 更像是团队的“协作操作系统”——承载着代码、流程、责任、质量，甚至是团队文化。

以下是我对 Git 使用的一些思考，来自于日常管理与项目落地的实践，希望对你有所启发。

一、Git 是工程协作的地基

在团队协作中，Git 的使用方式会直接影响整体效率和稳定性。一个清晰、约定俗成的 Git 工作流，能让协作变得有序和高效。

我们坚持的几个基本原则：

• 分支命名规范（如 feature/xxx、hotfix/xxx）；
• 所有变更都通过 Pull Request 审核；
• 主干分支受保护，不允许直接提交；
• Commit Message 结构化，符合规范（如 Conventional Commits）。

这些做法的目标很简单：让协作过程变透明，责任边界清晰，问题容易定位。

二、Git 记录的是代码历史，也应该是团队的集体记忆

一个干净、结构良好的 Git 历史，是最好的知识沉淀。

我倾向于“小步提交 + 原子化变更”，避免“大杂烩式提交”，因为：

• 变更集中、可读性高；
• 回滚或查错时更高效；
• 新人可以通过 Git 历史快速了解业务演进。

Commit 不是“临时保存”，而是一次次可复用、可回溯的变更单。

三、Git 是代码质量的第一道防线

借助 Git Hooks，我们把质量控制前置到提交阶段：

• 使用 pre-commit 做代码规范校验（如 ESLint、Prettier）；
• 用 commit-msg 统一提交信息格式；
• 通过 pre-push 拦截未经测试的变更。

这不仅减少了“带病代码”流入主干，也让团队形成了工程习惯上的共识。

四、分支策略要与发布节奏协同

在实际项目中，我们尝试过 Git Flow、Trunk-based Development + Feature Flag 等多种模式。

关键点在于：

• 分支策略不能孤立存在，必须匹配发布流程与灰度机制；
• 快速发布需要配套自动化测试与回滚机制；
• 否则“多分支+多环境”会演变成混乱和不可控。

Git 策略的选择，归根结底要服务于“更快更稳的交付”。

五、Git + AI 是下一阶段的生产力组合

AI 工具（如 GitHub Copilot）已经开始在编码、调试、Review 中提供实际帮助。但想让 AI 真正发挥价值，基础必须扎实。

我们正在尝试：

• 利用 Git 历史自动生成 Commit Message；
• 通过 diff 内容辅助自动 Code Review；
• 结合业务上下文、提交记录优化 AI 的反馈质量。

AI 的能力来自上下文，而 Git 的质量决定了 AI 的“视野”。

总结

Git 是协作的起点，规范是团队的保障。只有当 Git 成为“团队工程习惯”的一部分，代码质量、效率和稳定性才能真正提升。

如果你的团队还停留在“Git 只是上传代码”的阶段，也许可以从这些点开始，重新打造一套更适配的 Git 工作流。

欢迎交流你在实际项目中踩过的坑和总结出的经验。