计划模式

我们现在确实可以直接跟 AI 对话了，让它帮我们做点东西出来。但是有个问题：比如我们想做一个个人任务清单管理工具，需要考虑的东西实在太多了。我目前只是想做这样一个工具，其他的都还没想好：要用什么技术栈，要设计成什么风格，都没有概念，一口气也说不清楚，这可怎么办啊？

为了解决这个问题，你需要认识 Codex 的计划模式。

开启计划模式

计划模式的英文名称是 Plan Mode，你可以在 Codex 对话框中点击加号，在展开的菜单中找到并开启它，如下图。

使用计划模式

它有什么用处呢？可能说起来有点复杂，我们不妨直接操作一下看看。比如，我们现在就给它一个任务：“帮我做一个 Todo 任务清单工具”。

这时候，我们发现了第一个变化：通常我们发出任务后，只要等 AI 完成就可以了，但现在它会先暂停任务，询问我们一些细节，可能涉及技术，也可能涉及产品，总之需要我们做出选择。它会自动推荐一个选项，我们也可以完全自定义回答。

当一切就绪，它就会输出一份计划报告，就像下图这样。注意，这里还没开始写代码，AI 只是查看了仓库，梳理清楚要做什么，并制定了一份计划清单。如果我们觉得没问题，就可以开始实施计划；如果不太满意，或者突然想到了还没交代清楚的内容，就再跟它说明，让它继续调整计划，直到满意后再实施。

对于这个测试项目，我对这份计划已经很满意了，就直接点击了“实施计划”。这时候，AI 才会真正开始做事情，用代码实现需求。

计划模式的价值

计划模式可以让 AI 先梳理好所有前置信息，包括产品架构、技术思路、项目现状等。这有利于 AI 更好地实现我们的项目需求，同时避免反复修改代码，节省 Token 和时间。

随着模型能力进一步增强，计划模式现在用得少了，主要适用于从 0 到 1 的项目，或需要逐步补充清楚需求的场景。

下一步

现在我们知道了计划模式，它可以帮我们更好地梳理清楚要 AI 干什么，然后再实施，但是做好了之后呢？我们要干嘛？要怎么干？