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Plan Mode 负责结构化研究和起草实施方案，Model Steering 让你在 AI 执行过程中随时插入文字反馈改变方向——两者结合特别适合复杂任务：在研究阶段纠正 AI 查错了目录，在起草阶段切换架构方案，不需要等一整轮结束才能给反馈。
Plan Mode + Model Steering 组合使用
实验性功能：Model Steering 目前仍在开发中，需要在
/settings中手动启用。
设计复杂方案需要精确引导。单独使用 Plan Mode 时，AI 会按自己的判断一路研究到底再提出方案；而加入 Model Steering 后，你可以在任何时刻打断并纠正方向，大幅减少"跑错方向"的浪费。
前置条件
- Gemini CLI 已安装并认证
- Plan Mode 已在 settings 中启用
- Model Steering 已在
/settings中启用
为什么需要组合使用？
| 能力 | 单独 Plan Mode | Plan Mode + Model Steering |
|---|---|---|
| 研究方向 | AI 自己决定，轮次结束后才能纠正 | 随时 插入文字引导 AI 查正确的地方 |
| 架构设计 | 等 AI 起草完再反馈 | 草稿阶段中途 切换架构方案 |
| 执行效率 | 一轮结束一轮开始 | 减少无效研究，更快到达你想要的方案 |
示例：规划一个通知服务
第一步：启动任务
进入 Plan Mode 并描述任务：
/plan 我想实现一个基于 Redis 的通知服务。Gemini CLI 进入规划模式，开始研究你的代码库，寻找新服务应该放置的位置。
第二步：引导研究方向
当你看到 Agent 调用 list_directory 或 grep_search 时，如果发现它没有查关键目录，可以立即打入引导文字（无需等当前工具调用完成）：
别忘了检查 packages/common/queues，里面有现成的 Redis 配置。效果：AI 接收到提示后，下一步就会去探索你指定的目录，不需要等整轮结束再重新触发。
第三步：中途调整架构
AI 开始起草实施方案后，如果发现设计方向不对，直接打字纠正：
改成用 Publisher/Subscriber 模式，而不是简单队列。效果：AI 停止当前草稿，根据你的反馈重新评估，从 Pub/Sub 角度重写方案。
第四步：确认并进入实施
方案草稿符合预期后：
很好，开始实施吧。Gemini CLI 退出 Plan Mode，进入实施阶段。由于规划过程中已经过多轮实时修正，AI 对目标的理解更准确，实施时的错误率更低。
有效引导的技巧
具体胜过抽象
❌ "换一种方式做"
✓ "用 src/utils 里已有的 Logger 类"
越早介入越高效
在研究阶段引导比等到草稿阶段才反馈省时得多——研究阶段纠正方向，比重写整份草稿要快。
利用引导传递隐性知识
代码里读不出来的背景信息，非常适合通过引导注入：
这个模块计划下个月废弃，不要在它上面新建依赖。常见问题
Q: Model Steering 和直接在提示里写很多上下文有什么区别？
A: 写上下文是在 AI 开始执行前给信息；Model Steering 是在 AI 执行过程中实时插入修正。后者能在 AI 做了错误决策的瞬间纠偏，而不是等整轮结束后重来。
Q: 怎么知道 AI 是否接收到了我的 Steering 输入？
A: AI 接收到引导文字后会在当前工具调用完成后立即改变下一步行为，你可以在工具调用序列中看到明显的方向转变。如果没有变化，可能是引导过于模糊——尝试提供更具体的文件路径或函数名。
Q: Plan Mode 和 Model Steering 都是实验性功能，稳定性如何？
A: Model Steering 目前处于积极开发中，行为可能随版本变化。建议关注 Gemini CLI 更新日志（变更记录）了解最新稳定性状态。如遇问题，可关闭 Model Steering 单独使用 Plan Mode。