隨著人工智慧技術的高速發展，生成式 AI 進入爆發成長時期，2025 年初美國矽谷更刮起一股軟體開發新風潮「 vibe coding 」，也就是許多開發者嘗試在「不寫程式碼」的前提下開發產品，運用自然語言來描述需求，讓開發效率大幅提升！
儘管 AI 程式輔助工具已逐漸成為軟體開發的重要助手，透過 AI 幫助快速生成程式碼，但這種 vibe coding 作法雖然讓程式寫得快，但也伴隨著文件缺失、設計不一致、技術債累積等問題，尤其是在多人協作和大型專案中，更是明顯阻礙品質與進度。
面對這樣的挑戰，Amazon Web Services（AWS）於 2025 年 7 月推出全新 AI 編程工具 Kiro，這是一款基於智能代理（Agentic AI）核心技術的整合開發環境，目的在於引領 AI 程式輔助進入「結構化、可維護」的新紀元，讓從構想到生產的開發流程更加流暢且高品質。
Kiro 是什麼？
Kiro 不同於過去大家熟悉的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot 或 Amazon Q Developer，它不只是簡單地根據開發者輸入的提示生成程式碼，更深入整合整個軟體開發流程。從需求分析開始，Kiro 就能自動生成詳細的規格文件，幫助開發團隊將具體點子轉化成具體執行項目，接著，依據這些規格，Kiro 會建立完整的設計藍圖與任務清單，確保每一環節都有明確目標。
除了協助開發者不用程式碼開發產品，在實際編碼階段，Kiro 會不斷監控並自動更新文件，確保程式碼與規格文件、測試案例以及安全檢查同步，避免團隊因資訊不同步而產生錯誤。這種從需求到生產的全面支援，大幅提升團隊協作效率和軟體品質。
AWS 產品負責人 Nikhil Swaminathan 表示，Kiro 的最大優勢在於「讓原型程式碼順利進入生產系統」，同時自動處理測試、文件生成和性能優化等必要工作，讓開發者專注於核心功能的實現。
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Kiro 的關鍵技術
根據《CRN》報導，CKmates 盤點以下關鍵功能：
1. 像聊天一樣說明功能，Kiro幫你變成開發計畫
Kiro 允許開發者甚至非技術人員，透過自然語言或圖表來描述功能需求。只要清楚說出你希望系統怎麼運作，例如「使用者按下送出後，要跳出感謝訊息並寄出確認信」， Kiro 就會幫你整理出開發規格、甚至產出對應的程式碼草稿，讓團隊更快進入開發階段。
這項技術突破了過去依賴手動撰寫規格文件的瓶頸，讓需求與設計能無縫對接，也方便後續重構與優化。
2. 自動執行開發後勤工作
Kiro 配備智能代理「hooks」，他能協助開發者在程式碼檔案被新增、修改或刪除時，自動在背景完成文件更新、測試執行、性能優化等生產準備工作，就像一位經驗豐富的工程師在背後協助，確保每個程式碼片段都符合生產標準。
例如，當你你對資料庫結構做了調整，系統會主動同步產出更新後的設計文件與範例使用說明，並在提交程式碼之前，它也會掃描是否有未處理的錯誤訊息或潛在安全風險，確保開發流程不遺漏任何細節。這些工作原本都需要開發者一一手動處理，而現在全都可以在背景自動完成。
3. 支援多種 AI 模型
Kiro 預設使用由 Amazon 投資的 Anthropic AI 旗下的 Claude Sonnet 3.7 和 Claude 4 模型，開發者可以自由切換，未來也將開放支援更多 AI 模型，讓使用更具彈性與選擇性。在使用環境上，Kiro 支援 Windows、macOS 及 Linux 等主流作業系統，並兼容多種主流程式語言，無論是前端開發、後端服務，還是 DevOps 自動化流程，都能輕鬆應用，滿足多元團隊的開發需求。
此外，Kiro 支援 Model Context Protocol（MCP），可以無縫整合各種專用開發工具，並透過「行為指引（steering rules）」來控制 AI 代理的回應方式，確保在不同專案中產出的結果都符合團隊的品質標準。同時，內建的智能對話功能（agentic chat）讓開發者能夠在有檔案、網頁或文件背景資訊的情況下，直接與 AI 代理互動，大幅提升溝通與協作效率。
4. 輕鬆融入現有工作習慣，不用大幅調整流程
Kiro 不會要求團隊改變原本的開發習慣，也不需要重新建立複雜的流程。無論你喜歡以聊天方式和 AI 互動，還是偏好用結構化的規格和任務清單工作，都能在同一套工具中找到最適合自己的方式。
此外，Kiro 建構於 Code OSS 框架之上，讓使用者能直接帶入現有的 Visual Studio Code 設定與插件，大幅降低學習門檻，讓團隊能夠快速上手並投入實際開發，提升效率。
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Kiro 與傳統 AI 編碼助理的差異
過去的 AI 編碼助手如 GitHub Copilot，或是提供提示操作的 Amazon Q Developer， 通常是根據使用者的提示（prompt）生成程式碼，更多是扮演「代碼自動補全」的角色；而 Kiro 則是以代理程式的身份，主動參與整個軟體專案開發。
它不僅能幫助編寫程式碼，更能分析需求、維護文件、執行測試，並確保每一個環節符合生產要求。這種從概念到生產的全流程智能輔助，是現有工具無法比擬的突破。
Kiro 使用方式與訂閱方案
1. 建立Kiro 帳號
Kiro 不需擁有 AWS 帳號，使用者只要透過 Google 或 GitHub 登入即可開始體驗，降低門檻讓更多開發者能快速上手。
2. Kiro 實際開發步驟示範
以下以「新增 Google 登入功能」為例，說明如何透過 Kiro 的 AI 輔助開發流程，從需求描述到程式碼實作，快速完成一項完整功能。
A. 產生 Steering Docs（引導文件）
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點擊左側的「鬼手圖示」
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點擊 Generate Steering Docs
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系統會建立一組 steering files（放在 Kiro/steering 資料夾）
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範例中是一個使用 Next.js 和 AWS 的 serverless 全端應用
B. 使用 Spec 功能建立新功能
用自然語言描述需求，讓 AI 幫你產出規格與程式碼
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在 Kiro 中輸入需求（例如：新增 Google 登入功能）
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Kiro 自動產生：
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需求文件（Requirements Doc）：包含 User Stories 和 Acceptance Criteria
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設計文件（Design Doc）：包含 Mermaid 圖表、架構修改、設定調整
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任務清單（Task List）：將整個開發流程拆解成小任務
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可逐步指示 Kiro 執行每一個任務，並在每一步修改或確認結果
C. 瀏覽與測試輸出結果
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開啟應用程式介面，確認 Google 登入按鈕已新增
D. 建立 Agent Hooks
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點擊左側鬼手圖示 → 點選「Agent Hooks」旁的 + 號
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輸入 hook 說明（如：「當儲存檔案時，為每個 component 建立基本測試」）
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系統將建立 hook 並持續監控指定條件
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範例中在儲存 React Component 後，自動生成對應測試（Google 登入按鈕測試
E. Vibe Coding 模式支援
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使用者可以在具備上下文的情境下，以自然語言與 AI 互動，就像聊天一樣開發功能，實現「順應感覺（Vibes）、不寫程式碼也能推進專案」的全新體驗。
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Kiro 也支援原生 Model Context Protocol（MCP），一般的 AI 編輯器，只是幫你「寫某段程式碼」，它不了解整體脈絡。但 Kiro 有 MCP 的加持，能全面掌握專案需求與規範，不只聽得懂開發者在說什麼，還知道怎麼照著規格來執行。
3.訂閱方案
目前 Kiro 正處於預覽階段，開發者可免費使用。正式版本將於 2025 年推出，屆時會提供三種訂閱方案：
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免費版：每月可使用 50 次 AI 輔助
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Pro 版：每月 19 美元，包含 1,000 次使用次數
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Pro+ 版：每月 39 美元，提供 3,000 次使用次數
這樣的價格策略兼顧入門及專業使用者，方便團隊依需求選擇合適方案。目前預覽版本只支援英文對話，AWS 已計畫未來加入更多語言支援，方便全球開發者使用。
作為企業的雲端數位長，CKmates 也將持續關注 AI 開發生態系的變化，並提供企業最新的市場資訊與實務導入建議，協助團隊評估、部署並最新的 AI 工具，加速轉型腳步、創造更多價值。
