用 Copilot 时，搞清楚 Ask、Edit、Agent、Plan 这四种模式怎么用能省不少事。它们的区别主要在权限范围、操作主动性，以及能不能直接改代码。
下面两张图把核心差异摆得很清楚，你可以先扫一眼有个印象：
接下来具体看看每种模式适合干什么、怎么选。
Ask 模式：只聊不改
这个模式纯粹是问答式的。它基于当前文件或你选中的代码理解上下文，然后输出文字解释、建议或思路，但不会动任何代码。
什么时候用？比如你想知道'这段 Python 函数到底在干什么'，或者问'Go 里怎么实现重试'，又或者排查'死循环可能的原因'。它没有任何破坏风险，特别适合学习、调研、或者想快速澄清一段逻辑的时候。
Edit 模式：你审它改
Edit 模式专注精准修改。你可以让它跨文件生成修改建议，但每一项变更都得你手动确认才会应用。
常见用法包括给函数加错误处理、统一重构命名、补单元测试，或者在两三个关联文件间做联动调整。因为你始终握有最终决定权，很适合需要严格控制改动的场景。
Agent 模式：自主执行
这是自主性最强的模式。你给一个高层级任务，比如'搭一个用户登录模块，用 JWT 认证和数据库存储'，它就会自己分析代码库、规划步骤、跨文件修改，甚至调用终端命令（像 npm install，不过高危操作会弹窗让你确认），然后迭代执行直到搞定。
适合快速出原型（比如 CRUD 接口、React 组件加路由）、项目级重构（迁移框架、统一依赖），或者批量修 bug（比如全量处理某个安全漏洞）。放手让它干的时候，你只要盯着它不跑偏就行。
Plan 模式：先规划后动手
Plan 模式只读，它根据需求生成一份结构化的执行方案，比如 Markdown 步骤清单，但不会执行。你审完方案没问题，再转给 Agent 去跑。
特别适合需求还没理清、或者工程比较大的情况，比如'开发一个电商购物车，先拆成几步'，或者'微服务拆分的模块边界怎么定'。先出方案可以避免 Agent 执行时因为方向不对而返工，相当于帮你把把关。
怎么选
实际用起来，选择思路其实很直接：
- 只想问东西、不碰代码 → Ask
- 要改代码，但每一处都得自己确认 → Edit
- 任务复杂、跨文件多、相信 AI 能自己打理 → Agent
- 需求大而模糊，或者想先对齐方案再动手 → Plan，确认后再转 Agent
没有哪个模式绝对好，关键看你对过程控制的要求和对 AI 的信任程度。
