goose v1.40.0 拆解：goose review／/goal／/model 三個新指令怎麼把 coding agent 用得更準

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本文大綱

一、先講痛點：coding agent 最容易在這兩件事上翻車

你用 Claude Code、Codex、Cursor 跑久了，大概都撞過這兩個反覆出現的坑：

它以為做完了，其實沒做完。 agent 常在測試還沒過、邊界還沒補的情況下，輸出一段「我已完成」就停手。
審查得另開一個工具。 改完 code 要 review，通常要跳去別的 agent 或回到人工。

goose 在 2026-07-02 發布的 v1.40.0，剛好對這兩件事各補了一刀，外加一個換模型的小工具。這篇手把手講清楚 goose review、/goal、/model 三個新指令的運作原理，以及怎麼照著設定起來。

先對齊背景：goose 是 Block（Square／Cash App 母公司）開源的 coding agent，2026 年連同 MCP、AGENTS.md 一起捐進 Linux Foundation 底下的 Agentic AI Foundation（AAIF），repo 從 block/goose 搬到 aaif-goose/goose（舊網址會轉址）。它跟 Claude Code、Aider 站在同一塊地——terminal-first、BYOK、MCP-native。同版還加了 hooks 系統、統一的 thinking effort 控制、從 ~/.agents/AGENTS.md 載入全域提示、十多國介面（含繁中）跟一票新 provider，但這篇聚焦三個指令。

二、goose review：把「本機程式碼審查」做成一條並行管線

goose review 是這版最有料的東西——一個本機 code review 子指令，作者是 joahg（PR #9114）。它的重點不在「叫 LLM 幫我看 code」，而在架構：不是丟一個大 prompt 讓模型自己決定要查什麼，而是 Rust 主控、固定分派。

照著跑，最簡單就一行：

goose review

它會抓工作區的 diff（含未追蹤的新檔），按檔案切開。想審一段 commit 範圍：

goose review main...HEAD

運作原理拆成四步（看圖）：

收集 diff——工作區改動，或你給的 git 範圍。
探索 checks——去 .agents/checks/ 找檢查規則，順序是全域（~/.config/goose/checks/）→ repo 根 <repo>/.agents/checks/ → 子目錄 scope，近的蓋掉遠的同名 check。另外 **/.agents/REVIEW.md 會被自動轉成一個叫 repo-rules 的虛擬檢查——所以你把團隊的 review 慣例寫進 REVIEW.md，它就自動變成一條檢查。
並行 fan-out——一個 Rust orchestrator 把工作拆成「逐檔的主正確性 pass」加「每個 check 一個子程序」，最多 4 個 worker 併發、每個 5 分鐘逾時。關鍵設計是：findings 的歸屬（哪條 check 抓到的）在 Rust 端標記，不靠模型乖乖照 prompt 填，所以跨次執行結果穩定。
輸出 JSON-per-line——每行一筆 finding，帶 check / severity / path / line_start / line_end / summary，方便接進 CI 或自己的腳本。

預設 prompt 跑兩段：正確性 pass（走過改動的函式，找 silent error path、off-by-one 與邊界、沒處理的 error return、併發風險、資源生命週期 bug、輸入驗證漏洞、跨 request 的殘留狀態、以及跟註解／docstring 矛盾的邏輯）＋程式品質 pass（bug、hacky、多餘的 code、過度共享的 mutable state、抽象不合身）。

常用旗標，照需求挑：

goose review --model claude-sonnet-4          # 主 agent 與 checks 的預設模型
goose review --override-model claude-sonnet-4 # 強制所有 check 都用這個
goose review --turn-limit 8                    # 每個 check 的回合上限
goose review --dry-run                         # 只印 prompt 不真跑，先看它要做什麼
goose review -q                                # 安靜模式

它還刻意做了跟 Amp 相容的旗標（-i/--instructions、-f/--files、-c/--check-filter、-s/--check-scope、--checks-only、--summary-only、--severity），從別的工具遷過來成本低。預設是 orchestrated 模式；加 --no-orchestrate 會退回舊的單一 in-process prompt、由主 agent 自己決定要不要 delegate 子代理——除非要 debug，不然沒理由關掉並行。

三、/goal：讓 agent 收工前先自證目標達成

/goal（PR #9069）針對的正是「假收工」。機制很直白（看圖）：你先設一個目標，當 agent 準備輸出「純文字、沒有 tool call」＝要結束這一輪時，它不直接退出 reply loop，而是塞一則 nudge 給自己：先驗證目標達成了嗎？ 沒達成就回去補；達成才放行。為了不無限迴圈，最多推 3 次。

實戰就三個用法：

/goal 跑到所有測試通過且能編譯
/goal        # 查看目前目標
/goal off    # 清掉

這招的價值在於：把「你要做到什麼」跟「你以為做完了」解耦。與其在 system prompt 裡寫一堆「記得跑測試」然後祈禱模型照做，不如用一個 loop 層級的攔截強制它自問一次。對「改完一定要驗」的任務（跑 migration、改 API、修 bug）特別有感。

四、/model：session 中途換模型，不用重開

/model（PR #8747）補的是日常摩擦：以前要換模型得重開 session。現在：

/model                    # 顯示目前 model 與 provider
/model claude-sonnet-4    # 切到這個 model，provider 不變

它會保留 temperature 跟 toolshim 設定，已經是該模型就是 no-op，還有 tab 補全。實戰玩法：用便宜快的模型跑探索、雜活，遇到硬骨頭（複雜重構、難 bug）用 /model 切到貴的強模型，收完尾再切回去。 這是省 token 又不犧牲關鍵環節品質的實用招。順帶一提，同版也加了 /status（PR #9845）在 CLI 看目前 session 狀態。

五、數據與限制：benchmark 是作者自報，我還沒實測

PR #9114 附了 benchmark：在 Gemini 3.1 Pro 上，一個 1500+ 行、跨 8 檔的真實 PR，orchestrated 模式約 90 秒，對照 Amp 的 review 約 528 秒；合成 fixture 上約 17 秒對 Amp 約 50 秒，作者換算成大約 2.5–3.5 倍。

誠實標註：這些數字是 PR 作者自己回報的，對照組、硬體、模型都由他選，我沒有獨立實測，請當「同一機器上作者量到的相對值」看，不是普世結論。 速度也高度取決於你設幾條 check、每條 turn 上限、以及背後模型。真在意就自己拿一個代表性 PR 先 --dry-run 看 prompt、再實跑一次量時間。

其他限制：review 品質天花板還是後面那顆模型；.agents/checks/ 要自己維護才會貼團隊規則；4 個 worker 併發代表短時間會併發打 API，注意 rate limit 跟花費。

六、對工程團隊：今天就能落地的三件事

把團隊 review 慣例寫進 <repo>/.agents/REVIEW.md——它會自動變成 repo-rules 檢查，全隊 goose review 都吃得到，不必每人記在腦子裡。
接進 pre-push / CI——JSON-per-line 輸出好 parse，用 --severity 過門檻、--summary-only 給人看；先 --dry-run 確認 prompt 再上。
給長任務掛 /goal——跑 migration、改公用 API 前先 /goal 測試全過且能編譯，讓 agent 收工前自我驗證，比事後才發現它半途而廢省事。

goose 是 Apache 2.0、BYOK，這三個指令不綁特定模型商，你現在用 Claude 當後端也照跑。

來源

goose v1.40.0 release notes：github.com/aaif-goose/goose/releases/tag/v1.40.0（AAIF，2026-07-02）
goose review — PR #9114，作者 joahg：github.com/aaif-goose/goose/pull/9114
/goal — PR #9069：github.com/aaif-goose/goose/pull/9069
/model — PR #8747；/status — PR #9845
背景：Linux Foundation 宣布成立 Agentic AI Foundation（goose 由 Block 捐入 AAIF）