Copilot 的 ask、edit、agent、plan 四种模式，核心区别在于权限范围、操作主动性、代码修改权限、适用场景，以下从定义、工作机制、核心特点、典型场景与操作流程展开，帮你快速区分并选对模式。
一、核心区别速览
二、分模式详细解析
1. Ask 模式：纯问答与代码理解
- 工作机制：基于当前文件 / 选中代码的上下文，回答自然语言问题，不修改任何代码，仅输出文字解释、建议或思路。
- 典型用法：
- 解释某段代码逻辑（如'这段 Python 函数做了什么'）；
- 咨询技术方案（如'如何在 Go 中实现重试机制'）；
- 调试思路（如'这个死循环可能的原因'）。
- 关键特点：安全无风险，适合学习、快速澄清和非修改类咨询。
2. Edit 模式：可控的多文件精准修改
- 工作机制：聚焦代码编辑，按你的指令生成修改建议，可跨文件，但所有变更需你手动确认后才应用。
- 典型用法：
- 给函数加错误处理；
- 重构某类的命名规范；
- 为模块补单元测试；
- 跨 2-3 个相关文件做联动修改。
- 关键特点：你掌控最终修改权，适合需要精准调整且要人工审核的场景。
3. Agent 模式：项目级自主任务执行
- 工作机制：输入高层级任务（如'搭建用户登录模块，含 JWT 认证与数据库存储'），Copilot 会自主分析代码库、规划步骤、跨文件修改、调用终端命令（如 npm install，需你确认），迭代执行直到完成任务。
- 典型用法：
- 快速搭建新功能原型（如 CRUD 接口、React 组件 + 路由）；
- 项目级重构（如迁移框架、统一依赖版本）；
- 自动化修复批量 bug（如修复全量文件的安全漏洞）。
- 关键特点：功能最强，自主性最高，适合复杂、跨文件、重复性高的任务；高风险操作会弹窗确认，避免误改。
4. Plan 模式：任务规划与方案前置
- 工作机制：只读模式，基于需求生成结构化执行方案（如 Markdown 步骤清单），不执行代码，你确认方案后可转 Agent 执行。
- 典型用法：
- 拆解大型需求（如'开发电商购物车，分哪几步'）；
- 设计架构方案（如'微服务拆分的模块边界'）；
- 排期任务点（如'完成支付功能的 5 个关键步骤'）。
- 关键特点：先规划后执行，降低 Agent 执行的返工风险，适合需求不明确或需先定方案的场景。
三、模式选择决策树（快速选对模式）
- 若仅需解释 / 咨询，不碰代码 → 选 Ask；
- 若要改代码，但需逐处审核 → 选 Edit；
- 若要做复杂跨文件任务，且信任 AI 自主规划 → 选 Agent；
- 若先想定方案再执行，或需求复杂 → 先 Plan 生成步骤，再转 Agent 执行。
