亚马逊云科技入局Vibe Coding，推出Kiro重塑开发流程

Kiro 提出以结构化协作取代碎片式生成，让 AI 成为工程协作者而非临时助手，引起了开发者社区广泛关注。与传统代码生成类 AI 工具不同，Kiro 不仅能完成 “写代码” 的工作，更重在帮助开发者理清需求、构建设计、规划任务并高效协作。它的出现，标志着 AI 从辅助角色走向真正意义上的工程协作者。

从 “写代码” 到 “共同构建”

过去一年中，生成式 AI 在开发者圈层掀起一波 “vibe coding” 热潮 —— 通过简短的自然语言 Prompt 就能快速生成应用原型。但当这些原型需要进入正式环境时，开发者往往会发现：文档缺失、需求模糊、逻辑不清的问题比比皆是。

Kiro 正是为此而生。它通过名为 “spec-driven development” 的全新范式，将开发者输入的 Prompt 转化为结构化的需求说明、技术设计和具体任务。比如输入 “为产品添加评论系统”，Kiro 会自动生成用户故事，覆盖查看、创建、筛选、评分等场景，并应用 EARS 语法列明每一项的验收标准。

随后，Kiro 根据这些需求文档生成系统设计方案，包括数据流图、数据库结构、API 接口等，并继续分解为一系列开发任务，每个任务都附带单元测试、响应逻辑与无障碍要求。整个流程条理清晰、覆盖完备，使开发者可以从容推进，不必在过程中反复返工。

像 “资深搭档” 一样工作的 AI

Kiro 另一个核心亮点是 “Hooks 机制”—— 它能像资深工程师一样在关键节点主动出手。每当开发者保存文件、更新接口或准备提交代码时，Kiro 都会触发预设指令，例如自动更新测试用例、刷新文档或执行安全检查。Hook 机制帮助团队统一代码规范，也降低了遗漏错误的风险。

更重要的是，这一切并不打断开发者的节奏。Hooks 运行在后台，开发者只需设置一次，就能持续受益。

启动 AI 协作时代的引擎

作为 Amazon 内部一个专注 AI 开发体验的小型团队的作品，Kiro 的愿景不仅是提升效率，更是改变人类与 AI 协作的方式。它保留了主流开发环境（如 VS Code）的使用习惯，兼容插件系统，同时在背后融入了更深层次的智能结构 —— 如支持跨文件 / URL / 文档的上下文理解机制，以及面向工程规范的行为引导规则。

从结构化开发到 Agent 自动执行，从开发到维护、从个体到团队，Kiro 正在搭建一个真正面向生产环境的 AI 开发协作模型。

如今，开发者面临的最大挑战已不再是 “AI 能不能写代码”，而是 “如何与 AI 协同完成真正的工程任务”。Kiro 给出了一套完整的、人机共建的开发协作范式。未来，它或许不仅是一款工具，更能成为一位始终在线、永不疲倦的 “工程搭档”。