交互模式¶

本文你会学到：

• 🎛️ Copilot CLI 的多种交互模式及其适用场景
• ⚡ 每种模式的特点和进入方式
• 🎯 如何选择最适合当前任务的模式
• 📤 任务委派（/delegate）的使用方法

打个比方：Interactive 模式像是你坐在副驾驶，每一步都要你点头才能继续；Plan 模式像是先让导航规划路线，你看完路线再出发；Autopilot 模式像是告诉司机目的地，然后你靠在座位上等到达；Research 模式像是请了一位高级顾问，他不干活但会给你一份详尽的调研报告；Fleet 模式像是同时派出多个专员，各干各的活。

Copilot CLI 提供三种交互模式，通过 Shift+Tab 循环切换。状态栏左侧会显示当前所处的模式。此外还有 Research（通过 /research 触发）、Fleet（通过 /fleet 触发）和非交互式的 Programmatic 模式用于脚本集成。

💬 Interactive 模式（默认）¶

这是最常用的模式，也是你启动 Copilot CLI 后默认进入的模式。每次你提交 prompt 后，Copilot 会执行操作，然后在需要你审批时暂停等待确认——就像带着一个做事积极的助手，他每做一步都会先问你"这样可以吗？"。

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> 在 src/utils.py 中添加一个日期格式化函数

Copilot will edit src/utils.py
Allow? [Y/n]

适合日常编码、调试、问答等需要逐步控制的场景。

📋 Plan 模式¶

为什么需要先规划？¶

直接让 AI 写代码，就像让装修队不看图纸就开工——结果可能是墙敲了发现该留门。Plan 模式让你先和 AI 协作制定实现计划，确保方向正确后再动手。

适用场景：多文件变更、大规模重构、新功能实现——简单来说，只要你觉得"这个任务有点复杂"就应该先用 Plan 模式。

进入方式¶

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/plan 添加 OAuth2 身份验证，支持 Google 和 GitHub 提供商

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# 直接以 Plan 模式启动（1.0.23 新增）
copilot --plan

copilot -p "[[PLAN]] 重构数据库层为 Repository 模式"

规划流程¶

1. 分析请求：分析你的 prompt 和代码库结构
2. 澄清问题：提出澄清问题，确认需求和方法
3. 创建计划：生成带复选框的结构化实现计划（保存为 plan.md）
4. 等待审批：在实施之前等待你的确认

审批后的选项¶

计划生成后，你可以选择：

• 确认执行：直接在当前模式下实施
• 切换到 Autopilot：选择 "Accept plan and build on autopilot" 让 Copilot 自主完成
• 修改计划：提出修改意见让 Copilot 调整计划
• 取消：放弃当前计划

🚀 Autopilot 模式（实验性）¶

Autopilot 模式让 Copilot 自主完成任务，无需在每个步骤后提供输入。打个比方：Interactive 模式是你和 AI 一问一答，Autopilot 模式是你交代完任务后，AI 自己干活直到完成或遇到无法解决的问题。

• Agent 判断任务已完成
• 出现无法继续的问题
• 你按 Ctrl+C 手动停止
• 达到最大续行次数限制（如已设置）

进入方式¶

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copilot --autopilot --yolo --max-autopilot-continues 10 -p "YOUR PROMPT HERE"

权限选择¶

进入 Autopilot 模式时，如果尚未授予全部权限，会提示你选择：

1. Enable all permissions（推荐）
2. Continue with limited permissions
3. Cancel

子代理并行处理¶

Autopilot 模式在处理复杂的多文件任务时，会将任务拆解并调度多个子代理（Sub-agents）并行处理。例如，一个涉及多模块重构的任务可能被拆解为：

• explore 代理并行扫描不同模块的依赖关系
• task 代理并行运行不同模块的测试套件
• general-purpose 代理处理复杂的跨文件逻辑变更

这种并行化处理使得传统需要逐文件手动修改的重构任务可以在几分钟内完成。

🔬 Research 模式¶

Research 模式就像请了一个高级顾问——他不直接动手改代码，而是深入调研后给你一份详尽的分析报告。

触发方式¶

Research Agent 通过 /research 命令触发，无法自动触发：

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/research 这个项目的认证架构有哪些安全风险？

查询类型自适应¶

Research Agent 会自动将你的问题分类为三种类型，并据此调整报告格式：

报告的查看与分享¶

研究完成后，Copilot 会显示关键发现的摘要，并给出完整报告的 Markdown 文件链接。你也可以按 Ctrl+Y 在终端中直接查看当前会话最近的研究报告。

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# 查看报告
Ctrl+Y

# 分享为 GitHub Gist
/share gist research

# 保存为本地文件
/share file research
/share file research /path/to/output.md

适用场景¶

• 需要深入理解的技术问题或架构分析
• 技术选型前的全面调研（如"JWT 和 Session 认证方案的对比"）
• 代码库结构梳理（如"这个项目的架构是怎样的？"）
• 内部实现模式追踪（如"我们组织的 Feature Flag 是如何实现的？"）

不适用场景¶

• 快速问答："这个函数是干什么的？"——普通 Chat 更快
• 需要修改代码：Research 只产出报告，不会改代码
• 时间敏感的交互：研究过程需要大量工具调用，耗时较长

示例提示词¶

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/research 这个代码库的整体架构是什么？

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/research React 是如何实现并发渲染的？

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/research 如何给这个项目的 API 添加一个新的端点？

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/research 这个仓库中的 Session 管理系统是如何实现的？

⚡ Fleet 模式（并行执行）¶

Fleet 模式就像同时派出多个专员并行处理不同子任务——每个专员有独立的记忆空间，互不干扰。

触发方式¶

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/fleet 按照之前制定的计划实施所有变更

工作原理¶

当你使用 /fleet 命令时，主 Copilot Agent 会分析 prompt，判断是否可以拆解为更小的独立子任务。如果可以，它会充当**编排者（Orchestrator）**的角色：

• 将大任务拆解为多个独立子任务
• 为每个子任务分配独立的子代理（Sub-agent）
• 每个子代理拥有**独立的上下文窗口**，专注于自己的任务
• 各子代理尽可能并行执行，加速整体完成

graph LR
    A["/fleet 命令"] --> B["主 Agent<br/>编排者"]
    B --> C["子代理 1"]
    B --> D["子代理 2"]
    B --> E["子代理 3"]
    C --> F["结果汇总"]
    D --> F
    E --> F

监控并行子代理¶

使用 /tasks 命令查看当前会话中所有后台任务，包括 Fleet 的子代理任务：

任务组合要求¶

Fleet 模式要发挥作用，子任务必须满足以下条件：

• 可独立执行：子任务之间没有依赖关系
• 无数据竞争：不同子代理不会修改同一文件
• 适合并行化：如为不同模块编写测试、更新多个独立文件等

适用场景¶

• 大型任务：涉及多个独立步骤的请求，如多文件重构、跨模块依赖更新
• 可并行化的工作：如为不同模块编写测试套件
• 自动化工作流：搭配 Autopilot 实现最快的任务完成速度

与 Autopilot 的关系¶

Fleet 和 Autopilot 是两个独立的特性，但经常搭配使用：

• Autopilot：让 Copilot 自主连续执行，直到任务完成
• Fleet：用子代理并行执行子任务，加速整体完成

你可以在 Interactive 模式中单独使用 /fleet，也可以在 Autopilot 中自动调用它。最典型的组合方式是：Plan 模式制定计划 → 选择 "Accept plan and build on autopilot + /fleet" → Copilot 自主并行完成所有实施步骤。

🤖 Programmatic 模式¶

如果你不想和 Copilot 交互式对话，只是想"给它一个任务，拿回一个结果"，那就用 Programmatic 模式。它通过 -p 参数执行单条指令后立即退出，非常适合写进脚本或 CI/CD 流水线。

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# 单次执行
copilot -p "解释 src/auth.py 中的认证逻辑"

# 结合管道使用
cat error.log | copilot -p "分析这个错误日志，找出根本原因"

# 在 CI/CD 中生成代码审查
copilot -p "审查 @src/api.py 的安全性" > review.md

实用标志¶

📤 任务委派（/delegate）¶

有时候任务太复杂，或者你想让 Copilot 在你关掉终端后继续工作——这时可以用 /delegate 把任务推送到 GitHub 云端的 Copilot coding agent。就像你把一份待办清单交给同事，他去完成后再通知你检查成果。

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/delegate 完成 API 集成测试并修复所有失败的边界用例

也可以用 & 前缀快速委派：

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& 完成 API 集成测试并修复所有失败的边界用例

🖥️ 远程会话控制¶

除了委派到云端，你也可以连接并控制**已在另一台机器上运行的本地 Copilot 会话**（1.0.25 新增）。适合在服务器上启动会话后，通过笔记本远程操控：

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# 启动时附加到远程会话
copilot --remote

# 会话内随时切换到远程控制
/remote

你也可以在 --resume 会话选择器中直接连接到远程控制会话（1.0.28 新增），无需手动输入命令。如果你已经知道远程会话 ID，可以用 copilot --connect <session-id> 直接连接（1.0.32 新增），跳过选择器。

与 /delegate 的区别：/delegate 把任务推送到 GitHub 云端代理；--remote//remote 是连接到你自己机器上正在运行的会话，适合在多设备间切换工作环境。

/remote 命令现在可以显示当前状态，并通过 /remote on 和 /remote off 切换远程控制（1.0.36 改进），比之前更直观。1.0.39 进一步改进了 /remote 的状态输出——为每个连接状态都显示可操作的提示信息，让你一眼就知道下一步该怎么做（如"正在连接中，请等待"或"连接断开，请检查网络"）。

📊 模式对比¶