规范驱动开发？
7月15日，亚马逊AWS推出了AI编程工具Kiro的预览版，作为AI编程的深度用户，我也是很乐意尝这个鲜的。
打开官网，可以看到Kiro对自己的定位是：从原型到生产的AI IDE。
后面介绍是：Kiro通过规范驱动开发（Spec-Driven Development）为AI编程建立结构化流程，助您高效完成最佳开发实践。
他有两种开发模式：氛围、规范。
名字比较抽象，但是也很好理解。
氛围就是类似于Chat模式，你告诉AI干啥它就干啥。
而这个“规范”就比较有意思了，“规范驱动开发”是Kiro的特色功能。与传统AI“按提示生成代码”的模式不同，它先帮开发者把需求、设计、任务全理清楚，然后按照任务清单一步一步进行开发，避免“边写边想”导致的逻辑混乱和返工。
试用过程
正好我这边在重构博客站的代码，用它来写一个功能试试。
第一步选择Spec模式，并说出我们的需求。然后Kiro会自动生成一个工作流，并把你的需求细化和拆解。
如果你觉的这个需求整理的还不错，那就进入第二步设计阶段。
这个阶段Kiro会生成一份比较详细的设计文档，包括建构、数据、代码等。
我看了一下，写的还是比较详细的，把用到的接口、类、组件等都想到了，甚至还用制表符画出了原型图😂，有点可爱。
第三步任务列表，设计文档通过后，它会根据需求和设计文档列出任务列表。
每个任务后面还会标注需求来源。每条任务都可以直接点击执行。
试用感受
“规范驱动开发”的模式很新颖，总体体验下来，这种模式让人感到安心，一定程度上让AI编码过程透明化、更可控了。从需求到设计再到编码的整个过程，规范化的需求和设计文档，让代码逻辑清晰可维护。从某种程度上来讲，这样的AI编程体验已经很接近人来的编程方式了，这个优势在一些大型项目中会体现的更加明显。
说了优点，该说说缺点了。目前Kiro还在免费试用期，用的人比较多，后端算力跟不上，所以请求失败成了家常便饭。我测试期间，基本上每3-5次才能成功一次，而且这还选用Claude Sonnet 3.7模型的情况下。如果选用Claude Sonnet 4.0，基本上就没成功过。所以想要用于实际工作中的兄弟们，再等等吧，现在用着比较考验耐心。
还有就是需求、设计、任务文档的规范，对于开发者的能力是有一定要求的，毕竟一个新手小白和一个资深架构师写出的文档肯定有很大的差距。
而且现在支持的模型比较少，只有Claude Sonnet 3.7和Claude Sonnet 4.0，没有Gemini、DeepSeek等。
总结
与其说Kiro的“规范驱动”是“终极形态”，不如说为AI编程开辟了新方向——从“工具”升维为“开发伙伴”。它适合追求长期效率、重视代码质量的开发者，尤其在企业级场景中潜力巨大，所以，我会持续关注它的发展，期待成熟以后的使用体验。
