Kiro 是 AWS 推出的 AI 驱动集成开发环境（IDE），它通过引入所谓的规范驱动开发，正在改变开发者的编码方式。AWS 开发者代理与体验副总裁 Deepak Singh 解释了这种方法如何为 AI 辅助的软件创建带来急需的结构。这个理念简单而强大：开发者不是逐行编写代码或仅依赖自动补全式的 AI 建议，而是创建详细的规范或“规范文档”，指导 AI 代理生成符合定义要求的代码。该规范作为蓝图，概述软件应做什么、如何表现，甚至可能的架构方式。\n\nDeepak 指出，规范驱动开发的历程在过去一年半迅速发展。最初，AI 编码助手基本上是高级自动补全，完成部分代码行，但并未真正改变工作流程。随着语言模型变得更智能，这些助手开始进行多轮对话，理解项目上下文，提供更智能的建议。这一阶段有时称为“代理式聊天”，允许开发者以更深层次的理解请求功能或特性。\n\n与此同时，“白编码”概念出现——通过简单提示 AI 快速生成应用或脚本。对于小项目或原型来说，这既有趣又快速，但 Deepak 认为这并未充分发挥复杂企业级软件的潜力。这时规范驱动开发登场。尤其是亚马逊的高级工程师开始起草正式指令，类似于他们为人类协作者编写的规范，向 AI 共享详细的期望和设计考虑。\n\n令人兴奋的是，Kiro 使这一过程变得互动且易于共享。它不仅仅是将规范文档放在某处，而是构建一个界面，使规范成为开发者可以轻松编写、修改并用来协调 AI 编码工作的活文档。这意味着简单问题用快速的“vibe 编码”解决，而复杂挑战则通过周密设计的规范得到严格处理，确保更好结果和减少后期手动调整。\n\n主持人 Ryan Donovan 询问这些 AI 规范是否与传统技术或功能规范不同。Deepak 表示它们在概念上相似——都描述代码应实现的目标——但区别在于 AI 如何解释和执行这些规范。开发者不再手动输入详尽指令，而是提供高层次的解决方案指导，AI 将其转化为可执行任务，成为协作伙伴。\n\n这种人类洞察与 AI 执行的结合标志着软件开发文化的转变。开发者不再仅是编码者，而是规范作者和 AI 代理的管理者。正如 Deepak 强调的，据报道亚马逊高达 80% 的开发者现已使用 AI 代理。未来看起来是人类定义愿景，AI 填充技术细节的混合工作流，使软件创建更快、更智能，且潜在更可靠。
