AIプログラミングの新しいパラダイム：Kiroの "Spec "モードのレビュー

AIプログラミングツールの分野では、開発者は2つの主流の対話モードに慣れてきた。1つは「対話Q&Aモード」で、ユーザーはAIとの対話を通じてプロジェクトの要件を伝え、コード・スニペットを得る。 カーソル そしてクライン つ目は「エージェントモデル」で、ユーザーが明示的な指示を与えると、AIが自律的に一連のサブタスクを分解・実行し、常にユーザーの確認を必要とする。もう1つは「エージェントモデル」で、ユーザーが明示的な指示を与えると、AIが自律的に一連のサブタスクを分解・実行する。

最近、KiroというAIプログラミングIDEが、次のようなプログラミングIDEを発表した。 Spec 構築する前に計画を立てる」という基本コンセプトを持つ新しいモデルの。正式なコーディングの前にKiro は、詳細な要件と設計文書をまずユーザーとともに作成することを義務づけている。この方法論は、曖昧な要件が原因でAIプログラミングのコード品質が低下するという問題の根本に迫ろうとするものである。

キロ・スペック・モデルのエンジニアリング・プロセス

以下は、実際のプロジェクトによるステップ・バイ・ステップのデモンストレーションである。 Kiro Spec ソフトウェア開発における具体的なプロセスや考え方をモデル化する。

ステップ 1: 要件ドキュメント（requirements.md）の作成

開発者が Kiro 最初の要求があったからといって、すぐにコードを書き始めるわけではない。Kiro まず、プロジェクトのホーム・ディレクトリに ~/.kiro/specs/项目名称 フォルダを作成する。次に、現在のプロジェクトの構造と機能を分析し、最初の要件に基づいてそれを考え、拡張します。 requirements.md 要求文書の

このドキュメントは、開発者によるレビュー、修正、検証のために、上記のパスに保存される。ドキュメントの内容には通常 Kiro 元の要件を理解し、分割し、複数の明確な要件ポイントを形成するように改良する。このステップにより、開発者とAIがプロジェクトの範囲と目標に合意することが保証され、理解の不一致による後の段階での手戻りが回避される。

ステップ2：デザイン・ドキュメント（design.md）の作成

要求文書の妥当性が確認された後、プロセスは第2のステップに移る。Kiro に基づいている。 requirements.md のコンテンツに対して、技術レベルの設計書が自動的に生成されます。 design.md.

この設計書は、予備的な技術開発計画に相当する。プロジェクトのモジュール分割、主要な機能定義、データ構造、APIインターフェイス設計などをマッピングしたものである。開発者はこの文書を通じて、AIが提案する技術的ソリューションが実現可能で効率的かどうかを評価し、コーディングを開始する前に調整する機会を得ることができる。このフロントローディング設計プロセスは、プロジェクト・アーキテクチャの合理性を確保するのに役立つ。

ステップ3：タスクリスト（task.md）の作成

デザインドキュメントの確認後Kiro それは、具体的な実施計画に変換される。 task.md ドキュメンテーション

このファイルは、基本的にTodoリストであり、以下のような詳細が記述されている。 Kiro 次に実行される具体的な各アクション、例えば、"Create a main.py ドキュメンテーション」、「実現 calculate_sum 関数"、"エラー処理ロジックの追加 "など。タスク・リストの透明性により、開発者はAIの操作の各ステップを明確に予測することができ、コーディング・プロセス全体をコントロールする感覚と信頼感を築くことができる。

ステップ4：タスクの実施とフィードバック

開発者の見解では task.md でのプランの最終確認後Kiro その後、このリストに従って厳密にコーディング作業が開始される。

実行の過程でKiro どのタスクが完了し、どのタスクが現在実行されているかなど、タスクの進捗状況がリアルタイムでユーザーにフィードバックされる。この決定論的ワークフローは、従来の Agent モデルの実装が可能な "ブラックボックス "の状態とは対照的である。Spec このモデルにおけるすべてのコード生成は、事前に確認された明確な文書化と計画に基づいているため、最終的に納品されるコードの精度と信頼性が大幅に向上する。