🪞 **聚焦自我提升而非绩效考核**：PandaCoder 的核心理念是将代码统计作为一面“自我提升的镜子”，而非用于评估他人。它通过提供个人化的 Git 提交数据，帮助开发者清晰地认识自己的编程习惯、代码产出趋势以及 AI 工具的使用情况，从而鼓励开发者进行有针对性的反思和改进，以达到“让代码更优雅，让技术更精进”的目标。

📊 **多维度数据洞察，助力全面分析**：工具提供个人统计、每日统计、项目代码统计、AI 代码统计和总览等多种统计维度。用户可以查看提交次数、新增/删除代码量、代码增删比、文件类型分布、AI 代码占比及工具使用排行等详细数据。这些数据不仅能帮助开发者追踪成长轨迹，还能反思代码质量、开发节奏和 AI 工具的有效性。

🌟 **独创 AI 代码统计，把握智能开发新趋势**：PandaCoder 创新性地推出了 AI 代码统计功能，通过先进的识别算法（包括输入速度、Commit Message 标记和 Git Diff 分析）准确追踪 AI 生成代码的比例和常用 AI 工具。这有助于开发者评估 AI 工具对效率的影响，平衡 AI 使用与独立思考，并找到最适合自己的 AI 开发助手。

📧 **邮件报告与反思习惯养成**：该工具支持配置每日邮件报告，在下班前自动发送包含当日代码统计、趋势分析和反思提示的报告。这种机制能够帮助开发者轻松养成每日反思的习惯，回顾工作成果，发现问题，并为次日的工作提供改进方向，从而实现持续的精益求精。

🚀 **零学习成本与高性能设计**：PandaCoder 插件设计遵循 IntelliJ IDEA 的规范，安装后即可使用，无需额外学习。其后台处理、智能延迟和数据缓存等性能优化措施，确保了插件的流畅运行，不会影响 IDE 的启动速度和开发体验，提供无缝的用户体验。

🪞 用数据照亮成长之路：PandaCoder Git 统计工具窗口

✨ 关于本工具

这份统计报告的初衷，是帮助每一位程序员更清晰地了解自己的代码状态。
通过观察代码的增删趋势，我们可以反思：是否每次都在朝着正确的方向前进？
是否能够一次性写出高质量的代码，减少返工和修改？

这不是绩效考核工具，而是自我提升的镜子。
愿每一次提交都是深思熟虑的结晶，愿每一行代码都经得起时间的考验。

—— 让代码更优雅，让技术更精进

📊 什么是 PandaCoder Git 统计工具窗口？

PandaCoder Git 统计工具窗口是集成在 IntelliJ IDEA 中的个人成长分析工具。它通过分析你的 Git 提交历史，帮你看清自己的编程习惯、追踪个人成长轨迹、反思代码质量。所有功能都零配置、开箱即用！

🎯 设计初衷

这不是为了评估他人，而是为了成就更好的自己：

✅ 自我反思：通过数据看清自己的编程习惯和成长轨迹
✅ 质量提升：观察代码增删趋势，反思是否在朝着正确方向前进
✅ AI 洞察：了解自己的 AI 工具使用情况，优化学习路径
✅ 持续改进：用数据指导改进方向，让每一行代码都经得起时间考验
✅ 可视化成长：直观看到自己的进步，获得持续的动力

💡 核心理念：代码统计不是用来比较的，而是用来成长的。每一次提交都应该比上一次更好。

🌟 七大核心功能模块

1️⃣ 个人统计 - 看清自己的编程足迹

想了解自己的代码贡献轨迹？个人统计功能帮你一键查看！

功能亮点：

📋 多维度分析：按提交次数、新增代码、删除代码、净变化查看📊 详细数据：显示你的提交次数、新增/删除行数、首次/最后提交时间🔍 趋势对比：对比不同时期的自己，看到成长轨迹

自我反思场景：

习惯分析：我是不是提交太频繁了？还是提交间隔太长？代码质量：新增和删除的比例是否合理？是否在持续重构改进？成长轨迹：相比 3 个月前，我的代码输出和质量是否提升了？

示例数据（个人视角）：

时间范围        | 提交次数 | 新增行数 | 删除行数 | 净变化 | 增删比---------------|---------|---------|---------|--------|--------最近 30 天      |   45    |  2,345  |   623   | +1,722 | 3.8:1最近 90 天      |  134    |  6,789  |  1,856  | +4,933 | 3.7:1全部历史       |  234    | 15,234  |  4,567  |+10,667 | 3.3:1💡 解读：• 增删比为 3.3:1 ，说明你在持续重构改进代码，这是很好的习惯！• 相比 90 天前，你的代码质量在提升（增删比从 3.7 优化到 3.3 ）

2️⃣ 每日统计 - 追踪自己的开发节奏

你是匀速推进还是突击开发？每日统计帮你看清自己的工作节奏。

功能亮点：

📅 灵活时间筛选：最近 7 天、30 天、90 天，或查看全部历史📈 活跃度分析：显示每日提交次数、代码变更量🔄 实时更新：一键刷新，获取最新数据

自我反思场景：

节奏分析：我的开发节奏是否合理？是否存在突击开发的情况？一致性：是否每天都保持稳定的代码输出？还是波动很大？效率提升：通过对比不同时期，看到自己的效率是否在提升

示例数据（个人视角）：

日期       | 提交次数 | 新增行数 | 删除行数 | 净变化 | 增删比-----------|---------|---------|---------|--------|--------2024-10-23 |    5    |   234   |    78   |  +156  | 3.0:12024-10-22 |    3    |   156   |    45   |  +111  | 3.5:12024-10-21 |    6    |   345   |   123   |  +222  | 2.8:1💡 解读：• 你的开发节奏比较稳定，每天都有代码产出• 增删比在 2.8-3.5 之间，说明在持续重构优化• 如果某天删除代码特别多，说明你在主动重构，这是好习惯！

3️⃣ 每日详细统计 - 深度了解每一天的自己

不仅能看整体趋势，还能精确到每一天的具体表现！

功能亮点：

📅 时间范围：支持最近 7/30/90 天或全部历史🎯 精细化分析：每天的具体贡献数据一目了然📊 趋势追踪：看到自己的代码输出趋势和变化

自我反思场景：

日报回顾：每天结束前回顾今天的代码产出，反思是否达到预期习惯培养：通过数据看到自己的最佳工作时段和节奏持续改进：对比不同时期的每日数据，看到自己的进步轨迹

4️⃣ 项目代码统计 - 全方位代码库分析

你的项目到底有多少代码？各种文件类型分布如何？项目代码统计给你答案。

功能亮点：

📁 文件统计：总文件数、总行数、代码行数、空行数、注释行数📊 按类型分类：按文件扩展名统计（ Java 、Python 、JavaScript 等）🔍 智能过滤：自动排除 node_modules、build 等构建目录

适用场景：

项目规模评估技术栈分析代码质量检查

示例数据：

文件类型   | 文件数 | 代码行数----------|--------|----------.java     |   450  |  125,234.py       |   123  |   45,678.js       |    89  |   23,456.xml      |    67  |   12,345

5️⃣ 总览 - 个人成长全貌

一个页面，看清自己的成长轨迹！

功能亮点：

📊 综合指标：项目代码量、个人提交历史、代码增删趋势🤖 AI 统计：个人 AI 辅助开发统计（ AI 代码占比、工具使用情况）⚡ 快速了解：无需切换标签页，关键信息尽收眼底

示例展示：

=== Git 统计总览 ===📁 项目代码量  • 总文件数: 150  • 总代码行数: 50,000  • 总行数: 65,000📊 个人 Git 历史统计  • 总提交次数: 234  • 历史新增行数: 15,000  • 历史删除行数: 5,000  • 净变化: 10,000  • 代码增删比: 3:1 （说明在持续重构优化）🤖 个人 AI 辅助开发统计  • AI 辅助提交: 86 / 234 (36.8%)  • AI 生成代码: 5,500 行 (36.7%)  • 纯人工代码: 9,500 行 (63.3%)  • 常用 AI 工具: Cursor AI (120 次), GitHub Copilot (50 次)  💡 自我反思  • 你的代码增删比为 3:1 ，说明在持续重构改进，很好！  • AI 使用率 36.8%，处于合理区间，既提升了效率也保持了思考  • 相比上个月，你的提交质量明显提升（删除行数增加，说明在主动重构）

6️⃣ 🤖 AI 代码统计 - 了解自己的 AI 使用情况 ⭐️⭐️⭐️

这是 PandaCoder 的独家创新功能！ 想知道自己用了多少 AI 代码？哪种 AI 工具最适合你？现在终于有了答案！

🎯 为什么需要 AI 代码统计？

在 AI 辅助开发时代，了解自己对 AI 工具的使用情况至关重要：

📈 效率反思：AI 工具是否真的提升了我的效率？还是过度依赖了？🎯 学习平衡：我的 AI 使用率是否合理？是否在保持思考能力？📚 工具适配：哪种 AI 工具最适合我的编程风格？📊 成长数据：通过数据看到自己在 AI 辅助下的成长轨迹

🌟 核心亮点

1. 基于输入速度的 AI 识别算法（全球首创）

🚀 95%+ 识别准确度：基于物理特征（输入速度），而非猜测⚡ 零配置：插件启动后自动运行，无需任何设置💻 实时监控：后台静默运行，< 1% CPU 占用，不影响开发

2. 混合识别法（三重保障）

优先级 1: 实时监控数据（ 95%+ 准确度）   ↓ 如果没有优先级 2: Commit Message 标记（ 100% 准确度）   ↓ 如果没有优先级 3: Git Diff 分析（ 70-80% 准确度）   ↓ 综合判断最终结果: AI 代码统计

3. 可视化界面

📊 整体统计：AI 提交占比、AI 代码占比、工具使用排行📈 进度条可视化：直观的字符进度条，无需图表库🎨 自动高亮：高 AI 使用率自动标注（≥70% 深蓝，≥50% 浅蓝）📋 趋势追踪：看到自己在不同时期的 AI 使用情况变化

示例展示（个人视角）：

=== AI 代码统计概览 ===📊 提交统计  • 总提交次数: 234  • AI 辅助提交: 86 (36.8%)  • 纯人工提交: 148 (63.2%)📝 代码统计  • 总代码行数: 15,000  • AI 生成代码: 5,500 (36.7%)  • 人工编写代码: 9,500 (63.3%)💡 使用平衡分析  • AI 使用率 36.8%，处于合理区间  • 既提升了效率，也保持了独立思考能力  • 这是很好的平衡！🔧 AI 工具使用排行  • Cursor AI: 120 次 (55.0%)  ██████████████████████████████░░░░░░  • GitHub Copilot: 50 次 (23%) ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░  • ChatGPT: 30 次 (14%)  ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░💡 工具适配分析  • Cursor AI 是你最常用的工具，说明它最适合你的编程风格  • 如果某个工具使用率很低，可以考虑换一个更适合的工具

个人反思场景：

🎯 使用平衡：我的 AI 使用率是否过高？是否影响了独立思考能力？📈 效率提升：通过数据看到 AI 工具对我效率的实际提升📚 学习路径：了解哪种 AI 工具最适合我，优化学习方向📊 成长追踪：看到自己在 AI 辅助下的成长曲线，获得持续动力

7️⃣ 📧 邮件报告 - 每日自我反思的提醒

每天结束前，自动收到一份自己的代码统计报告，帮你养成反思习惯！

功能亮点：

1. 灵活的发送方式

📅 定时发送：每天自动发送昨日统计（可自定义时间，建议下班前）🔔 手动发送：随时发送今日或昨日统计👤 个人专属：只统计你自己的代码，专注于自我提升

2. 丰富的邮件内容

📊 今日概览：提交次数、新增/删除代码、净变化📈 趋势分析：近 7 天/30 天趋势（可选），看到自己的成长轨迹💡 反思提示：根据数据给出反思建议（如"你的代码增删比为 5:1 ，说明在持续重构，很好！"）🎨 HTML 邮件：美观的 HTML 格式，支持图表展示

3. 安全的配置管理

🔒 密码加密：SMTP 密码 AES 加密存储🏢 邮箱预设：支持 Gmail 、QQ 、163 等主流邮箱（一键配置）✅ 连接测试：发送前可测试 SMTP 连接📋 发送历史：记录最近 100 条发送记录

4. 智能趋势分析

📈 7 天趋势：按周统计（周一到周日）📊 30 天趋势：按日历月统计（可选）📉 可视化：HTML 邮件中自动生成趋势图表

自我提升场景：

📧 每日反思：每天下班前自动收到自己的代码统计，回顾今天的工作📈 周度复盘：每周查看自己的代码趋势，发现问题和改进点📊 月度总结：每月总结自己的成长轨迹，制定下月目标🎯 持续改进：用数据指导自己朝着更好的方向发展

配置示例：

定时发送配置:- 启用: ✅- 发送时间: 18:00- 筛选作者: 张三- 包含趋势: ✅ 7 天 + 30 天邮件效果:┌─────────────────────────────────────────┐│         📊 Git 统计日报                  ││     2024-10-22 | 张三                    ││                                          ││  🎯 今日概览                             ││  提交次数: 12                             ││  新增代码: +450 行                        ││  删除代码: -120 行                        ││  净变化: +330 行                          ││  代码增删比: 3.75:1 (说明在持续重构优化) ││                                          ││  📈 近 7 天趋势                            ││  [柱状图展示]                            ││                                          ││  💡 今日反思                             ││  你的代码增删比为 3.75:1 ，说明在持续重构 ││  和改进代码质量，这种习惯很好！继续保持！│└─────────────────────────────────────────┘

🎨 设计亮点

1. 零学习成本

所有功能都遵循 IntelliJ IDEA 的设计规范，无需学习，开箱即用：

📍 工具窗口位置：右侧工具栏，快捷键 Alt + 7🎯 标签页设计：清晰的功能分类，一目了然🔄 一键刷新：工具栏按钮，一键获取最新数据

2. 性能优化

⚡ 后台处理：数据刷新在后台线程执行，不阻塞 UI🚀 智能延迟：IDEA 启动后延迟 2 秒加载，不影响启动速度💾 数据缓存：统计结果缓存在内存中，切换标签页无需重新计算🔍 增量更新：仅刷新变化的数据，不重复计算

3. 用户体验

🎨 自动高亮：AI 使用率高自动标注，快速定位📊 进度条可视化：字符进度条，直观展示占比💡 友好提示：无数据时自动显示使用提示🎯 状态栏：实时显示统计摘要，无需进入标签页

💼 真实成长故事

故事 1：从"代码搬运工"到"质量追求者"

背景：小王是一名工作 2 年的 Java 开发者，他发现自己的代码总是需要大量修改和返工。

使用场景：

打开 个人统计，查看自己的代码增删比发现：新增代码 10,000 行，删除代码只有 500 行（增删比 20:1 ）意识到：自己写了太多低质量代码，导致后续频繁修改制定改进计划：每次提交前多思考，提高代码质量

反思与改进：

📊 数据发现：增删比过高，说明代码质量有问题💡 反思：是否在追求快速完成，而忽略了代码质量？✅ 改进：开始重构旧代码，提升增删比到 5:1🎯 结果：3 个月后，代码质量明显提升，返工减少 70%

故事 2：找到最适合自己的 AI 工具

背景：小李一直在使用 GitHub Copilot ，但不确定是否真的提升了效率。

使用场景：

查看 AI 代码统计，发现 AI 使用率只有 15%分析 AI 工具使用情况，发现 Copilot 使用频率低尝试 Cursor AI ，发现使用率提升到 35%对比数据，发现 Cursor AI 更适合自己的编程风格

反思与改进：

📊 数据发现：Copilot 使用率低，可能工具不适合💡 反思：是不是应该尝试其他 AI 工具？✅ 改进：尝试 Cursor AI ，找到更适合的工具🎯 结果：效率提升 40%，代码质量也有提升

故事 3：养成每日反思的习惯

背景：小张想要养成每日反思的习惯，但总是忘记。

使用场景：

配置 邮件报告（定时发送：每天 18:00 ）每天下班前自动收到自己的代码统计通过数据回顾今天的工作：提交次数、代码质量、是否达到预期用数据指导明天的改进方向

反思与改进：

📊 数据发现：某天删除代码明显增多，说明在主动重构💡 反思：通过每日数据，养成反思习惯✅ 改进：持续关注自己的代码增删趋势，保持质量意识🎯 结果：3 个月后，代码质量显著提升，也养成了反思习惯

故事 4：看清自己的成长轨迹

背景：小陈是一名刚入职的开发者，想了解自己是否在进步。

使用场景：

在 每日详细统计 中查看最近 30 天的数据对比第 1 周和第 4 周的数据发现：提交次数从每天 2-3 次提升到 5-6 次发现：代码增删比从 10:1 优化到 4:1 （说明质量提升）

反思与改进：

📊 数据发现：提交频率和质量都在提升💡 反思：数据证明了我在成长，继续保持！✅ 改进：继续关注代码质量，保持成长趋势🎯 结果：6 个月后，从初级开发者成长为中级开发者

🚀 快速开始

第一步：安装 PandaCoder 插件

在 IntelliJ IDEA 中：

File → Settings → Plugins搜索 PandaCoder点击 Install 安装

第二步：打开 Git 统计工具窗口

方法一：View → Tool Windows → Git Statistics方法二：快捷键 Alt + 7

第三步：刷新数据

点击工具栏的 "刷新数据" 按钮，等待几秒钟即可看到统计结果。

第四步：开始你的成长之旅

📊 查看 总览，了解自己的成长全貌👤 浏览 个人统计，看清自己的编程足迹🤖 打开 AI 代码统计，了解自己的 AI 使用情况📧 配置 邮件报告，养成每日反思的习惯

🎁 为什么选择 PandaCoder ？

✅ 专注自我提升

这不是绩效考核工具，而是帮助你：

🪞 看清自己：了解真实的编程习惯和成长轨迹💡 反思改进：用数据指导自己朝着更好的方向发展🚀 持续成长：每一次提交都应该比上一次更好

✅ 功能全面

不仅提供基础的 Git 统计，还创新性地加入了：

🤖 AI 代码统计（全球首创）：了解自己的 AI 使用情况📧 邮件自动报告：养成每日反思的习惯📊 多维度分析：从多个角度看清自己的成长

✅ 性能卓越

⚡ 后台处理：不阻塞开发，静默运行🚀 智能缓存：切换标签页无需重新计算💾 低资源占用：< 1% CPU ，< 10MB 内存

✅ 持续更新

🔄 定期更新：每月发布新版本🐛 快速修复：问题修复通常 1-2 天内完成💬 社区支持：活跃的社区和文档支持

✅ 完全免费

💰 免费使用：所有功能完全免费🔓 开源透明：代码开源，可审计📖 详细文档：完善的使用文档和示例

📈 未来规划

我们一直在改进！以下功能正在规划中：

📊 图表可视化：折线图、饼图等可视化图表📄 导出功能：支持导出为 PDF 、Excel 、CSV🔔 更多通知方式：钉钉、企业微信 Webhook 集成🎨 自定义主题：支持自定义统计界面主题📱 移动端查看：手机端查看统计报告

💬 真实用户心声

"这个工具帮我看清了自己的编程习惯。通过数据，我发现自己的代码增删比太高，说明写了很多低质量代码。现在我开始注重代码质量，3 个月后效果很明显！"
——小王，Java 开发者

"每天下班前收到自己的代码统计，成了我反思的习惯。数据不会说谎，它让我看到自己在持续进步，也发现了需要改进的地方。"
——小张，全栈开发者

"AI 代码统计功能太实用了！我终于知道自己对 AI 工具的依赖程度。通过数据调整了使用习惯，既提升了效率也保持了思考能力。"
——小李，前端开发者

🎯 写在最后

PandaCoder Git 统计工具窗口的初衷，不是为了评估他人，而是为了成就更好的自己。

这不是绩效考核工具，而是自我提升的镜子。

通过数据，你可以：

📊 看清自己：了解自己的编程习惯和成长轨迹💡 反思改进：用数据指导自己朝着正确的方向前进🚀 持续成长：每一次提交都应该比上一次更好🎯 精益求精：让每一行代码都经得起时间的考验

愿每一次提交都是深思熟虑的结晶，愿每一行代码都经得起时间的考验。

现在就试试吧！ 打开 IntelliJ IDEA ，安装 PandaCoder 插件，5 分钟即可开始你的自我提升之旅。

📞 获取支持与更多内容

📖 完整文档：查看 [完整使用指南](./Git 统计-AI 代码统计 UI 界面使用指南.md)🐛 问题反馈：GitHub Issues 或社区论坛💬 技术交流：加入 PandaCoder 用户群

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作者：舒一笑不秃头
让代码更优雅，让技术更精进 ✨

💡 重要提醒：本工具的设计初衷是帮助每一位开发者更好地了解自己、提升自己。请将数据用于自我反思和改进，而不是用于比较或评估他人。记住：代码统计不是用来比较的，而是用来成长的。