Ein neues Paradigma für die KI-Programmierung: Ein Überblick über den "Spec"-Modus von Kiro

Im Bereich der KI-Programmierwerkzeuge haben sich die Entwickler an zwei gängige Interaktionsmodi gewöhnt. Der erste ist der "Dialog-Q&A-Modus", bei dem die Benutzer im Dialog mit der KI die Projektanforderungen mitteilen und Codeschnipsel erhalten. Cursor undCline Das zweite ist das "Agentenmodell", bei dem der Nutzer eine explizite Anweisung gibt und die KI selbstständig eine Reihe von Teilaufgaben zerlegt und ausführt, was eine ständige Bestätigung durch den Nutzer erfordert. Das zweite ist das "Agentenmodell", bei dem der Nutzer eine explizite Anweisung gibt und die KI eine Reihe von Teilaufgaben selbständig zerlegt und ausführt, wobei eine ständige Bestätigung durch den Nutzer erforderlich ist, was zwar leistungsfähig, aber aufgrund der Unkontrollierbarkeit des Prozesses manchmal riskant ist.

Kürzlich hat eine KI-Programmier-IDE namens Kiro eine Programmier-IDE namens Spec eines neuen Modells mit dem Kernkonzept "Planen, bevor man baut". Vor der formalen Kodierung wird dieKiro schreibt vor, dass zunächst gemeinsam mit dem Benutzer detaillierte Anforderungen und Entwurfsdokumente erstellt werden. Mit dieser Methodik wird versucht, das Problem der schlechten Codequalität bei der KI-Programmierung aufgrund von unklaren Anforderungen an der Wurzel zu packen.

Engineering-Prozesse für das Kiro Spec-Modell

Nachfolgend eine schrittweise Demonstration anhand eines konkreten Projekts Kiro Spec Modellierung spezifischer Prozesse und Ideen in der Softwareentwicklung.

Schritt 1: Erstellen des Anforderungsdokuments (requirements.md)

Wenn ein Entwickler eine Anfrage an die Kiro Es beginnt nicht sofort mit dem Schreiben von Code, nachdem eine erste Anforderung gestellt wurde.Kiro Zunächst wird im Home-Verzeichnis des Projekts eine Datei mit dem Namen ~/.kiro/specs/项目名称 Ordner. Es analysiert dann die Struktur und Funktionalität des aktuellen Projekts und überdenkt und erweitert es auf der Grundlage der ursprünglichen Anforderungen, wobei die Ergebnisse dieser Überlegungen in einem Dokument mit dem Namen requirements.md des Anforderungsdokuments.

Diese Dokumentation wird zur Überprüfung, Änderung und Validierung durch den Entwickler unter dem oben genannten Pfad gespeichert. Der Inhalt des Dokuments enthält in der Regel Kiro Die ursprünglichen Anforderungen werden verstanden, aufgeteilt und verfeinert, um mehrere klare Anforderungspunkte zu bilden. Dieser Schritt stellt sicher, dass sich Entwickler und KI über den Umfang und die Ziele des Projekts einig sind, um spätere Nacharbeiten aufgrund von Unstimmigkeiten zu vermeiden.

Schritt 2: Erstellen des Entwurfsdokuments (design.md)

Nach der Validierung des Anforderungsdokuments geht der Prozess zum zweiten Schritt über.Kiro wird sich stützen auf requirements.md erzeugt automatisch ein Entwurfsdokument auf technischer Ebene für den Inhalt im design.md.

Dieses Entwurfsdokument ist gleichbedeutend mit einem vorläufigen technischen Entwicklungsprogramm. Es zeigt die Modulaufteilung des Projekts, die Definitionen der Schlüsselfunktionen, die Datenstrukturen, das Design der API-Schnittstelle usw. auf. Anhand dieses Dokuments können die Entwickler beurteilen, ob die von der KI vorgeschlagenen technischen Lösungen machbar und effizient sind, und sie haben die Möglichkeit, vor Beginn der Programmierung Anpassungen vorzunehmen. Dieser vorgelagerte Entwurfsprozess trägt dazu bei, die Rationalität der Projektarchitektur zu gewährleisten.

Schritt 3: Erstellen der Aufgabenliste (task.md)

Nachdem die Konstruktionsunterlagen bestätigt wurden, wird dieKiro Sie wird in einen konkreten Durchführungsplan umgesetzt, der task.md Dokumentation.

Diese Datei ist im Wesentlichen eine Todo-Liste, in der die Kiro Jede spezifische Aktion, die als nächstes ausgeführt werden soll, z. B. "Erstellen einer main.py Dokumentation", "Durchführung calculate_sum Funktionen", "Fehlerbehandlungslogik hinzufügen" und so weiter. Die Transparenz der Aufgabenliste ermöglicht es den Entwicklern, jeden Schritt der KI-Operation klar zu antizipieren, wodurch ein Gefühl der Kontrolle und des Vertrauens in den gesamten Kodierungsprozess entsteht.

Schritt 4: Durchführung der Aufgabe und Feedback

Aus der Sicht des Entwicklers ist die task.md Nach der endgültigen Bestätigung der Pläne imKiro Der Kodierungsprozess wird dann streng nach dieser Liste durchgeführt.

Im Laufe der Umsetzung.Kiro Der Benutzer erhält in Echtzeit eine Rückmeldung über den Fortschritt der Aufgaben, z. B. welche Aufgabe bereits abgeschlossen ist und welche gerade ausgeführt wird. Dieser deterministische Arbeitsablauf ist im Gegensatz zu den traditionellen Agent Dies steht im Gegensatz zu dem "Black Box"-Status der möglichen Umsetzung des Modells.Spec Jede Codegenerierung im Modell basiert auf einer vorab bestätigten, klaren Dokumentation und Planung, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des endgültig gelieferten Codes erheblich verbessert.