AWS 推出 Kiro IDE 挑戰 Cursor 採用規格驅動開發模式革新 AI 編程

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藍骨

AWS 近日推出全新 AI(IDE)Kiro,正式加入 AI 編程工具戰場,直接挑戰目前市場領導者 Cursor IDE、Windsurf 以及 Microsoft 的 GitHub Copilot。與其他 AI 編程工具不同,Kiro 採用獨特的「規格驅動開發」(Spec-driven Development)模式,為開發者帶來更有系統的編程體驗。

規格驅動開發模式 三階段自動化流程

Kiro 最大特色在於其規格驅動開發模式。當開發者提出需求(例如「建立電郵訂閱表格」),Kiro 會自動進行三個階段的處理:

  1. 需求分析階段

系統會自動生成詳細的需求文件(.md 格式),清楚列出所有功能需求和技術規格。這與 Cursor IDE 需要手動建立 requirement.md 文件的做法不同,Kiro 默認就會進行這項工作。

  1. 設計階段

Kiro 會繪製系統架構圖(使用 Mermaid 圖表),並提供詳細的設計說明。例如在示範中,系統會自動識別需要的核心組件,如 SSE 伺服器組件、日誌系統、速率限制器和監控系統等,並為每個組件生成 TypeScript 代碼框架。

  1. 任務執行階段

系統會將需求拆分成具體任務清單,每個任務都可以獨立執行。開發者可以像使用檢查點(checkpoint)一樣,隨時回滾到之前的狀態,這功能類似 Cursor IDE,但執行更加系統化。

Agent Hooks 功能 實現智能自動化

Kiro 另一突破性功能是「Agent Hooks」,這是一種智能觸發器系統。開發者可以設定各種自動化規則,例如:

  • 當修改項目結構時,自動更新文件
  • 當更改代碼時,同步更新 README 和 docs 資料夾
  • 當修改配置文件時,自動調整相關設定

在實際示範中,開發者設定了監聽 TypeScript 源文件變化的 Hook,每當代碼有更新,系統就會自動同步更新項目文件和 Docusaurus 文件系統,大大減少了手動維護文件的工作量。

與現有工具比較 更精細的控制權

相較於 Cursor IDE 和 GitHub Copilot,Kiro 提供了更精細的控制權:

優勢對比

  • Cursor IDE:需要手動管理需求文件,代碼生成較為隨意
  • GitHub Copilot:主要提供代碼建議,缺乏系統性規劃
  • Kiro:自動化需求分析、設計和實施,每個步驟都可控制

實測顯示,Kiro 在處理複雜項目(如 MCP 伺服器開發)時,能夠自動分析缺失的產業標準功能,並提供完整的實施方案。所有代碼都由 AI 生成,開發者無需編寫任何代碼即可完成功能開發。

整合 MCP 伺服器 擴展功能邊界

Kiro 原生支援 MCP(Model Context Protocol)伺服器整合,開發者可以配置:

  • GitHub MCP 伺服器
  • Playwright MCP 伺服器
  • 資料庫 MCP 伺服器

這項整合讓 Kiro 能夠存取更多外部資源和工具,進一步擴展其功能邊界。

免費預覽階段 支援 Claude Sonnet 4.0

目前 Kiro 仍處於預覽階段,用戶可以免費使用包括 Claude Sonnet 4.0 在內的強大 AI 模型。雖然免費版本在執行任務時可能需要排隊等候,但整體表現依然令人印象深刻。

總結:AI 編程新標準?

Kiro 的推出標誌著 AI 編程工具進入新階段。透過規格驅動開發和 Agent Hooks 等創新功能,Kiro 不僅提高了開發效率,更重要的是為 AI 輔助編程建立了新的標準化流程。

對於習慣使用 Cursor IDE 的開發者來說,Kiro 提供了更系統化的選擇。雖然目前仍在預覽階段,但其展現的潛力已經足以撼動現有市場格局。隨著 AWS 持續投入資源改進,Kiro 有望成為 AI 編程工具的新標竿。

開發者現在可以免費試用 Kiro,體驗這個可能改變編程方式的革命性工具。

了解更多:https://kiro.dev/

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