Kiro开放公测:AI编程谁都会,能帮你上线才叫AI IDE

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Kiro开放公测:AI编程谁都会,能帮你上线才叫AI IDE
7968点击    2025-07-16 08:55

Kiro开放公测:AI编程谁都会,能帮你上线才叫AI IDE


你是不是也有过这样的经历:写了几个prompt,很快就构建出一个能运行的应用程序,感觉像变魔术一样。但当你真正想要将它部署到生产环境中时,却发现困难重重。


  • 模型在构建过程中做出了哪些假设?


  • 在引导Agent时做了很多决策,但这些决策有没有被记录?


  • 需求很模糊,代码是否合规无法判断?


  • 系统设计不透明,维护困难重重?


擅长Spec-Driven Development(以需求为导向的开发)的Kiro,就是这些问题的正解。


Kiro正式推出预览版

(预览期间限免)


Kiro是一款Agentic IDE——简单来说,它不仅是一个AI编码助手,更是一个帮你从灵感到上线、从混乱到清晰的开发搭档。


它不仅擅长“Vibe Coding”,更强大之处在于:它能将这些原型,推进到真正可上线的系统。而这一切,都依赖于两个核心能力:Specs(Specification)和Hooks(自动化触发器)。


Kiro开放公测:AI编程谁都会,能帮你上线才叫AI IDE


vide coding和spec-driven development的区别


Specs让需求清晰

让软件开发有迹可循



在写代码之前,很多事情其实都还不明确:


  • 产品的User Story到底如何拆解?
  • 系统会怎么运行?
  • 哪些地方容易出错?
  • 要不要先规划一下整个结构?


这些问题如果不提前想清楚,到了开发后期就会反复修改、推翻重来,效率低、还容易出错。


这时候,Kiro的Specs就像是一张“开发说明书”,它会在你真正动手写代码之前,帮你把事情梳理清楚:


  • 把你一个简单的想法(比如“加一个评论功能”)拆成多个具体的用户需求
  • 每个需求都自动补充了考虑周全的边界条件(比如“不能重复评论”、“必须登录后才能评论”)
  • 再把这些需求,变成后续开发中可以直接使用的“指导手册”


Hooks像一个

经验丰富的开发者在你身边


提交代码前,你是不是总要在脑子里盘一圈:单测写了吗?文档更新了吗?API改动记录了吗?有没有不小心提交了密钥?Kiro的Hooks能自动帮你完成这一切:


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  • 保存组件:自动更新测试文件


  • 修改API:自动刷新README


  • 准备提交:自动扫描安全问题


  • 编写React组件:自动检查是否符合SRP(单一职责原则)


只需一次设置,团队中每个人都将受益于统一的质量标准,开发者专注核心创新而非繁琐流程。


通过Specs和Hooks构建系统

从构想到交付,只需3步


Kiro将Specs工作流与开发过程深度集成。以一个电商应用为例,我们希望为“手工艺品”添加用户评论系统,整个构建过程分为三步:


Step1|Prompt→自动生成需求


当你输入“为产品添加评论系统”,Kiro会自动生成完整的用户故事,覆盖查看、创建、筛选和评分等操作。每个用户故事都包含采用EARS语法编写的验收标准,涵盖边界情况,确保你的意图被正确理解。


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Step2|需求→自动生成系统设计


Kiro会分析代码库和需求规格,自动生成设计文档,包括数据流图、TypeScript接口、数据库结构和API端点等。例如在评论系统中,Kiro会生成Review接口和数据库设计。这减少了开发过程中关于需求澄清的反复沟通。


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Step3|设计→自动生成任务列表与测试项


基于需求和设计,Kiro会自动生成任务和子任务,依赖关系清晰,并与规格一一对应。每项任务都包含单元测试、集成测试、加载状态、移动端适配与无障碍支持等要素。你可以逐个触发任务,查看进度与执行结果,还可以通过代码差异和日志来审计整个过程。


Kiro会保持规格与代码库的同步。你可以用代码反向更新规格,或者让Kiro根据调整更新任务,从而解决了“文档总是过时”的常见问题,方便后续维护。


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任务界面支持逐个触发任务,进度指示器会显示执行状态。任务完成后可在界面内直接查看完成情况,并通过查看代码差异和Agent执行历史记录,来审核工作成果。


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使用Hooks预防上线问题


开发者在提交代码前经常会有一个checklist,比如:“我是否破坏了现有功能?测试是否更新?文档是否同步?”但这些检查通常很耗时。


Kiro的Hooks就像一个自动的代码搭档,当你保存、创建文件时触发。例如:


  • 保存React组件时,自动更新对应的测试文件;


  • 修改API接口时,自动刷新README;


  • 准备提交代码时,自动扫描是否泄露凭证;


  • 针对特定规范(如React单一职责原则)自动做代码校验。


这样,你的整个团队都能享受到一致的质量保障、代码规范和安全审查。


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你对AI IDE的期待,Kiro都有


除了Specs和Hooks,Kiro还支持以下功能:


  • MCP:支持连接其他AI工具;


  • Steering Rules:定义AI智能体行为规则;


  • Agentic Chat:结合上下文进行即时编程任务;


  • 兼容VS Code插件与配置:基于Code OSS构建,完美支持Open VSX插件生态。


我们要解决的不只是“写代码”


我们的目标是解决现代软件开发中那些最棘手的问题:团队之间如何统一设计语言、如何解决需求冲突、如何避免技术债、如何规范代码评审、如何保留关键知识。当资深工程师离开团队时,知识不会随之流失。


虽然现在AI与人类协作构建软件的方式仍然复杂、分散,但我们正在尝试改变这一点。而Specs是这个转变的重要一步


立即体验kiro


Kiro正处于预览阶段,目前免费开放,支持Mac、Windows和Linux,兼容主流编程语言。我们提供从规格到上线的完整教程,帮你快速入门。


Kiro下载页面:

https://kiro.dev/downloads


实践教程:

https://kiro.dev/docs/guides/learn-by-playing/



文章来自微信公众号 “ 亚马逊科技 ”

关键词: Kiro , AI IDE , Ai编程 , Ai新闻
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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0