我让Kiro改造旧项目，它第一步竟是写文档

今天想和大家分享最近新体验的一款AI编程软件——亚马逊的Kiro。目前在内测阶段，可以免费用Claude 4，它本质上和Cursor、Trae等一样，都是基于VS Code的套壳产品。关注AI编程领域比较多的同学可能知道前段时间它的"背刺"事件，引起了很大的争议，所以Kiro出来的时机也挺妙的。

我这次让它改造一个旧的项目，这个项目主要是将导出的原始微信聊天转换为结构化、标准化的格式，供后续搭建AI知识库使用。但AI无法准确识别发言人引用的发言内容，所以我准备这次在清洗后的数据中把引用发言全部删掉，只保留发言人的内容。

打开Kiro后，它有两个模式选择：一个是Spec和vibe两个模式，vibe模式就是和其它AI编程软件类似，全自动化，Spec则是会先创建文档，然后再执行，可控性更高。

我用的是Spec模式，它第一步是先在AGENT STEERING建立了一系列项目文档，包括技术栈、项目背景、项目结构等。

那么，这么做的目的是什么呢？

它可以有效缓解AI的"健忘症"，大模型的上下文记忆是有限的，随着上下文内容增多，只依赖上下文记忆，AI容易混淆信息，导致错误，而使用外部文档则可以有效避免该问题，毕竟好记性不如烂笔头。

当我把改造的要求输入后，Kiro自动为我创建了一个Task清单，在清单除了修改任务，还增加了好几个测试任务，涵盖了大部分的边界场景，非常全面。

执行任务文档的每个任务它都会和我确认，只有手动确认后，才会执行。用过AI编程的朋友应该都知道，AI编程有一个很大的痛点，就是AI总是自动生成一大堆内容，我们不知道它改了什么，也不清楚它具体做了哪些操作，很害怕它出错，然后我们要重新回退折腾。Kiro的这种方式让人很有掌控感，我认为这是一个很大的亮点。

每当Kiro完成一个任务后，它会自动更新任务状态，并询问我要不要进行下个任务，这种体验非常棒。使用其他AI编程软件完成任务时，AI很容易忘记后续任务，需要我手动提醒。

Kiro的缺点是在交互层面还有很多细节需要优化，比如我想修改代码的某个部分时候，它不能快速点击加入对话，后面还需要进一步完善。

总体来说，Kiro在上下文工程方面还是做了很多有用的创新，我觉得值得一试，目前它需要排队体验，但下载通道并没有关闭，可以直接下载绕过排队进行体验。