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Kiro 是亚马逊推出的 AI 编程 IDE,主打「规范驱动开发」——把需求先转成结构化的规格与任务,再由 AI 智能体自动生成、实现和维护代码,让 vibe coding 更可控、更适合真实项目。

商品介绍

Kiro(读作 /ˈkiːroʊ/)是亚马逊云科技(AWS)于 2025 年 7 月推出的代理式 AI 编程工具(Agentic AI IDE),基于 VS Code 开源版构建,兼容 VS Code 的设置和插件。它主打「规范驱动开发」(Spec-Driven Development):先把需求整理成规范文档,再按任务一步步写代码,适合从原型走向正式上线的项目。

主要功能

  • Specs(规范):把一句话需求展开成 requirements.md(需求)、design.md(设计)、tasks.md(任务清单),确认后智能体按任务逐个实现。
  • Hooks(钩子):保存、新建、删除文件时自动触发后台任务,比如改了组件就自动更新测试、提交前自动扫描密钥。
  • Steering(规则):写下技术栈、目录结构、命名规范,生成的代码都会遵守。
  • Vibe 模式:也可以像普通 AI 编辑器一样直接聊天写代码。
  • Kiro CLI 和后台智能体:在终端使用,或让智能体在后台自主处理任务清单。

会员怎么选

  • 账号:免费版有少量额度。
  • Pro / Pro+ / Pro Max / Power:每月额度逐级提高,日常开发选 Pro,重度使用选更高档位。
  • 补差价:价格变动时补差使用。
用 Kiro 规范地写代码
规范 · 中级
需求→设计→任务
先写清楚再写代码,适合正式项目。
自动化 · 进阶
保存即触发检查
自动更新测试、扫描密钥。
规则 · 中级
团队规范自动遵守
技术栈和命名规则写一次,处处生效。
对比 · 中级
其他 AI 编程工具
也可以看看 Cursor、Claude Code。
Cursor →

上手步骤

  1. 打开项目:用 Kiro 打开代码文件夹,可导入 VS Code 设置。
  2. 新建 Spec:描述要做的功能,审阅它生成的需求、设计和任务清单。
  3. 执行任务:逐个点「Start task」,检查每一步的代码改动。
  4. 设置 Hooks 和 Steering:把重复的检查和团队规范自动化。

使用技巧

  • Spec 阶段多花点时间把需求写清楚,后面的代码质量会高很多。
  • 大项目按功能拆成多个 Spec,便于审阅和回退。

【Kiro 网站页面】

【Kiro 会员价格页面】

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Kiro 官方工具库

AWS 推出的 AI 编程工具,主打「规格驱动开发」:先把需求拆成需求文档、设计和任务清单,再让智能体按步骤实现。有编辑器、命令行、网页版和手机 App,还能装 Powers 接入 Figma、Stripe、Terraform 等工具。按积分计费,没有每日 / 每周限速。

5 产品与客户端 · 6 日常功能 · 76 插件

产品与客户端 5

本地写代码,和智能体实时协作。

以官方说明为准桌面端

在终端里用 Kiro:自定义智能体、接进部署流水线。

以官方说明为准命令行

在浏览器里派任务,跑在云端隔离沙箱,合上电脑也继续干;支持 GitHub、GitLab。

以官方说明为准网页版

手机上查看和指挥 Kiro 的任务。

以官方说明为准手机 App

开源、常驻的开发工作区,在你的各个工具之间协调工作;免费。

以官方说明为准桌面端

日常功能 6

把一句话需求变成需求文档、设计方案和按顺序排好的任务。

以官方说明为准桌面端 · 命令行

多个任务同时做,本地或云端都行。

以官方说明为准桌面端 · 命令行

用大量输入检验规则是否成立,不只测几个例子。

以官方说明为准桌面端

给 Kiro 装上 Figma、Terraform、Stripe 等工具的上下文和能力,官方目录 70 多个。

以官方说明为准桌面端 · 命令行

在流水线里自动审 PR、修 bug,不用打开编辑器。

以官方说明为准命令行

按触发条件自动跑后台任务(目前仅网页版)。

以官方说明为准网页版

插件 76

Amazon Nova Act Browser Automation✓ API Testing with Postman✓ 使用 Postman 自动化 API testing 和 collection management - 可编程地创建 workspaces、collections、environments,并运行 tests。 AWS Cost Optimization AWS DevOps Agent✓ 面向 AWS 运维智能的 AI agent。调查 incident、优化成本、审查架构、映射 topology、与 agent 聊天、获取 remediation、运行自动化 release tests(UI 和 API),并触发 pre-merge release readiness reviews——全部结合你的本地 workspace 上下文增强。 AWS HealthOmics✓ 在 AWS HealthOmics 中创建、迁移、运行、调试并优化 genomics workflows。支持 WDL、Nextflow 和 CWL workflow languages。 AWS Lambda Managed Instances✓ 评估、配置并迁移工作负载到 AWS Lambda Managed Instances (LMI)。在你的账户里的 EC2 实例上运行 Lambda 函数,同时由 AWS 负责 provisioning、patching、scaling、routing 和 load balancing。 AWS Observability✓ 综合性的 AWS observability 平台,结合 CloudWatch Logs、Metrics、Alarms、Application Signals (APM)、CloudTrail security auditing、Amazon Managed Prometheus (AMP) metric querying,以及自动化的代码库 observability gap analysis。 AWS SAM✓ 一个带明确意见的 Kiro Power,用于辅助基于 AWS Serverless Application Model (SAM) 的开发。包含 MCP tooling 和构建、测试、部署 serverless applications 的常见使用模式。 AWS Transform✓ 迁移、现代化并升级代码库:.NET Framework 到 .NET 8/10、mainframe COBOL 到 Java、VMware VMs 到 EC2、SQL Server/Oracle/MySQL 到 Aurora,以及 Java/Python/Node.js 版本升级或 AWS SDK 迁移。从你的 IDE 中评估、规划并执行代码转换。 AWS Transform Agent Toolkit✓ 在 AWS Transform 中构建 agent。提供从创建到开发再到生产的自助式 agent 生命周期。构建带有引用依据的 AWS Transform 文档搜索的现代化和迁移 agent,将 agent 打包为容器,部署到 Bedrock AgentCore,并注册到 AWS Transform。 Bria AI✓ Bria VGL✓
查看全部 76 个插件 →
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Kiro
@kirodotdev
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Our annual kiroween hackathon is here, and submissions are officially open. 🎃 Last year, thousands of devs used kiro to bring dead tech back to life. Now it's your turn. Enter if you dare. $100k in cash prizes for students, startups, seasoned devs, and everyone in between.
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Kiro for students expands to 41 more universities 🎓 Students at every eligible school get one free year of Kiro. This includes 1,000 credits each month and paid features like premium models. See the full list of eligible universities: https://spr.ly/6016BHltIY 📚 What school
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Claude Haiku 5.5 is live in Kiro IDE, CLI, Web, and Crew. The fastest Claude yet, at 0.06x credits. Use it for parallel subagents, quick reviews, and small edits across many files. Full breakdown 👉 https://spr.ly/6019BHlzSW
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Every self-improving agent hits the same trap. If it grades its own fixes, it learns to pass the test instead of getting better. The Kiro science team nearly shipped a fix whose entire gain came from one lucky run. Now in kiro-trace, the model proposes, deterministic code
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