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我已经是Spotify的付费用户很多年了。多亏了每年的年度总结活动，我意识到我的使用习惯是重复听有限数量的曲目。<p>我很好奇你们中有没有人转回去听mp3？如果有的话，你们在使用哪些应用？
我为我的妻子制作了这个，她是《怪奇物语》的超级粉丝，希望在我们等待几天后即将发布的最终集时能让她娱乐一下。<p>大约花了2小时完成。这是一个短小的点击游戏（大约15-20分钟），而且它实际上是有结局的。<p>我个人很喜欢这个树状界面，如果我花更多时间的话，肯定会提升性能，并把那些表情符号替换成实际的图片。
我是帖子发起人。最近我一直在尝试“公开构建”，但我发现从 VS Code 切换到 Twitter/X 仅仅为了写“修复了竞争条件”感觉有些麻烦。我经常因为将代码差异翻译成易于理解的文本所需的心理能量超过了修复错误的能量而最终什么都没发。
因此，我构建了 Git to Tweet 来自动化这个过程。
它的工作原理如下：
它通过 OAuth 连接到你的 GitHub 仓库。
它提取你最近提交的元数据和差异摘要。
它通过一个专门调整过的提示来处理差异（以避免生成通用的“AI 垃圾”），该提示提取代码更改的意图，而不仅仅是列出文件名。
它生成一个草稿，你可以在发布前进行编辑。
技术栈：
前端：React + Framer Motion（在你看到的登录页面的“终端”动画上花了太多时间）。
后端：Node.js/Supabase。
大型语言模型：目前正在测试不同的模型，以找出哪个在理解代码上下文而不产生幻觉特性的方面表现最佳。
登录页面包括一个交互式模拟器（目前是硬编码的场景），如果你想看看“翻译”逻辑如何工作而不连接仓库，可以使用这个模拟器。
我很好奇其他人是否觉得这个“翻译”层有用，还是更喜欢手动变更日志？关于差异解析准确性的反馈会非常棒。
网址： [https://landkit.pro/git-to-tweet](https://landkit.pro/git-to-tweet)
HTTP请求客户端，省去了复杂的用户界面（如Postman），而是专注于文本支持请求、链式请求、前置/后置脚本、负载测试等功能。