AI 编程的新范式：Kiro 的 “Spec” 模式评测

在 AI 编程工具领域，开发者已经习惯了两种主流的交互模式。第一种是“对话问答模式”，用户通过与 AI 对话来沟通项目需求和获取代码片段，这种模式在 Cursor 、Cline 等工具中很常见，但其缺点在于上下文理解可能出现偏差，且难以处理复杂的工程任务。第二种是“Agent 模式”，用户下达一个明确指令，AI 自主拆解并执行一系列子任务，期间需要用户不断确认，这种模式虽然强大，但过程的不可控性有时会带来风险。

近期，一款名为 Kiro 的 AI 编程 IDE 引入了一种名为 Spec 的新模式，其核心理念是：“先计划，再构建”。在正式编码前，Kiro 强制要求先与用户共同创建详细的需求和设计文档。这种方法论试图从根本上解决 AI 编程中因需求模糊而导致代码质量不佳的问题。

Kiro Spec 模式的工程化流程

以下将通过一个实际项目，逐步展示 Kiro Spec 模式在软件开发中的具体流程和思路。

第一步：构建需求文档 (requirements.md)

当开发者向 Kiro 提出一个初始需求后，它并不会立刻开始编写代码。Kiro 首先会在项目主目录下创建一个名为 ~/.kiro/specs/项目名称 的文件夹。接着，它会分析当前项目的结构和功能，并基于初始需求进行思考和扩展，将这些思考结果结构化地整理成一份名为 requirements.md 的需求文档。

这份文档会被存放在上述路径中，供开发者审查、修改和确认。文档内容通常包含了 Kiro 对原始需求的理解、拆分和细化，形成多个明确的需求点。这一步骤确保了开发者与 AI 在项目范围和目标上达成共识，避免了后期因理解不一致而造成的返工。

第二步：构建设计文档 (design.md)

在需求文档得到确认后，流程进入第二步。Kiro 会基于 requirements.md 中的内容，自动生成一份技术层面的设计文档 design.md。

这份设计文档相当于一个初步的技术开发方案。它会规划出项目的模块划分、关键函数定义、数据结构、API 接口设计等。通过这份文档，开发者可以评估 AI 提出的技术方案是否可行、高效，并有机会在编码开始前进行调整。这种前置的设计环节，有助于保证项目架构的合理性。

第三步：构建任务列表 (task.md)

设计文档确认后，Kiro 会将其转化为一份具体的执行计划，即 task.md 文件。

这个文件本质上是一个任务清单 (Todo List)，详细列出了 Kiro 接下来要执行的每一个具体动作，例如“创建 main.py 文件”、“实现 calculate_sum 函数”、“添加错误处理逻辑”等。任务列表的透明化，让开发者能清晰地预知 AI 的每一步操作，从而对整个编码过程建立起控制感和信任感。

第四步：任务执行与反馈

在开发者对 task.md 中的计划进行最终确认后，Kiro 便会严格按照这份清单开始执行编码工作。

在执行过程中，Kiro 会实时向用户反馈任务进度，例如哪项任务已完成，当前正在执行哪一项。这种确定性的工作流，与传统 Agent 模式在执行中可能出现的“黑盒”状态形成了鲜明对比，Spec 模式下的每一次代码生成都基于事先确认的、清晰的文档和计划，极大地提升了最终交付代码的准确性和可靠性。