Kiro 是一款面向 macOS、Windows、Linux 全平台的 AI 驱动型集成开发环境（IDE），
能根据详细的需求规格说明将产品原型转化为可直接上线的生产级代码；它内置智能体钩子（agent hooks）实现测试与文档的自动化生成，还支持自然语言对话式编码（chat for natural coding）。该 IDE 可导入 VS Code 的配置环境，安全对接各类开发工具，目前还免费提供 Claude 大模型的使用权限。你可从 kiro.dev 下载使用，借助它能提升开发速度、理清大型项目的管理脉络、减少代码错误、节省繁琐重复性工作的时间，同时实现团队间的顺畅协作。
过去两年，大模型在写代码这件事上已经证明了一点：
单个函数、单个模块，甚至一个中小项目，AI 都能写得很好。
真正的困难从来不在这里。
难点在于：
- 项目规模扩大后，如何保持结构一致性
- 需求反复变化时，如何不破坏已有设计
- 多次迭代后，AI 是否还能理解最初的工程意图
大多数 AI 编程工具的默认模式是「即时生成」，这在工程后期几乎必然失效。
Kiro 给出：问题出在“工程意图没有被保存”的判断
Kiro 的一个核心判断是：
代码本身并不足以承载工程意图。
传统开发中，这些信息通常存在于：
- 设计文档
- PR 讨论
- Issue / Ticket
- 开发者的记忆中
而在 AI 编程场景下，这些信息要么不存在，要么无法被模型稳定利用。
于是 Kiro 选择了一个看似“返祖”的方向：
👉 重新强调规格（Specs）。
什么是 Kiro 所说的 Specs-driven Development？
在 Kiro 中，Specs 通常包含三部分：
- Requirements（需求层）
明确功能目标、边界条件和非目标 - Design（设计层）
描述系统结构、模块职责和交互方式 - Tasks（任务层）
将实现拆解为可执行、可验证的步骤
关键不在于“写文档”，而在于：
这些 Specs 会作为 AI 的长期上下文，被反复引用。
传统 AI Prompt 有什么本质区别？
传统 Prompt 的特点是：
- 一次性
- 上下文极易丢失
- 无法形成稳定约束
而 Kiro 的 Specs 是：
- 持久存在的
- 可以被修改、追溯
- 对 Agent 行为具有约束力
这使得 AI 不再只是“生成器”，而更像是在既定规则下执行任务的工程成员。
Kiro Agent 的定位：执行者，而非对话者
从设计上看，Kiro 的 Agent 并不是以“聊天体验”为中心。
它更关注：
- 是否按任务推进
- 是否遵守项目结构
- 是否理解哪些修改是“允许的”
在这种模式下，开发者的角色也发生了变化：
从“逐句指挥 AI”，转向“定义工程规则”。
Agent Hooks：试图把工程纪律引入 AI 行为
Kiro 提供了 Agent Hooks 机制，用于定义一些“不可被忽略的规则”，例如：
- 修改关键模块前必须通过测试
- 涉及接口变更必须更新文档
- 限制某些目录的自动修改权限
这在本质上，是把软件工程中原本依赖“人自觉”的部分，显式化为机器可执行的约束。
Kiro 是 IDE，而不是插件？
如果只是补代码或生成文件，一个插件已经足够。
但 Kiro 的目标是：
- 持有项目级上下文
- 维护 Specs 与代码之间的关系
- 跟踪任务完成状态
这些能力天然更适合 IDE 级别的集成，而不是“挂在编辑器旁边的 AI”。
冷静的评价
Kiro 并不是在展示“AI 有多强”，而是在承认一个现实：
软件工程真正的成本，存在于长期维护和结构失控之中。
Kiro 的尝试，本质上是把 AI 拉回工程约束之内，而不是放大其“即兴创作能力”。
至于这种思路是否会成为主流，还有待时间验证。
但至少，它提供了一条不同于“越快越好”的路径。
Github：https://github.com/kirodotdev/Kiro
油管：https://youtu.be/vG_nOYVoPiM