kiro怎么写文档

hello， 大家好呀，今天给大家介绍一款来自于亚马逊的 ai ide 编程工具，那么这款工具呢，其实是在二五年的七月份就发布了预览版本， 在今年的十一月呢，它推出了它的正式版本。那么今天呢，我的重点不会是放在工具的介绍上，而是呢通过两个实际的案例来给大家重点的去介绍一下关于 kiro 所推崇的两种模式开发模式。第一种的话呢叫 webcody web coding 的 话呢，其这个概念是来自于 open ai 的 创始人之一啊卡帕西的一个概念，也就说简单来说，它其实是啊让我们通过人类的自然语言，然后输入给 ai， 之后呢， ai 通过对语义的理解，然后呢去生成代码，并且实现最终的一个交付。那第二种模式呢？是啊， kylo 首先提出来的这个模式的话呢，叫 spike 编码， spike 编码的话，它更像一个专业的开发团队，或者说资深的开发工程师。 这个开发工程师呢，他会在真正生成代码之前去做很多的准备工作啊，这里包括需求的明确，然后包括设计的明确，然后以及包括这个工程任务的拆分，然后完成前面这三个步骤之后呢，才会真正的进到这个代码开发的部分。 好的，那么今天的话呢，我们的节奏会按照啊，首先呢我会在我这里准备的提示词，然后呢让他先去跑这个任务，在跑任务的过程中呢，我会给大家去介绍一下这款工具的一些具体的一些功能和细节。 好的，那我们直接进入到正题啊，这是一个，这是一个我自己个人呢，平时就是用来跑一些 ai 测试，然后积累的一个提示词的模板库。那么今天呢，我们就来挑这个艺术网站的这么一个提示词，然后呢一会我们用外部抠的方式来看一下它的深层效果到底怎么样。 我们可以看到这个提示词呢，它其实是比较模糊的啊，比如说这里有有提到说我们要求要一个创意视觉艺术杰作， 那这个所谓的杰作其实对人类的理解来讲的话呢，它是一个可能非常厉害的一个作品，对吧？那么我们把这样的题词给了 ai 之后呢，看一下 ai 是 如何理解杰作的， 同时的话呢，就是包括说有一些包括像令人震撼这样的表达方式，其实呢这些表达方式对于 ai 来讲都是比较模糊的，但没关系，那我们今天就以这个提示词，然后给到 ai， 看一下它最终到底能给我们交付什么样的一个结果。 好，我先复制一下。呃，进入到这个 q 之后呢，我们先选择这个 webcody， 选择 webcody， 然后呢大家可以看到呃 q 呢，它其实主要支持的大模型呢都是 cloud， 所以 这里可以看到有 cloud 四点五四，然后 cloud 嗨酷，然后包括它最当前最好的一个叫做 opus 四点五， 那后面呢就是我们可以看到这里有一个一点三 x 零点四 x， 这啥意思呢？这个其实说的是那个托肯消耗啊，也就说那我们今天的话呢，我们就用啊现在比较主流的 cloud sos 四点五来完成我们的开发任务。好，我现在先把这个提示词粘贴进来， 然后呢我们发给这个 kilo， 因为现在我们选择的是一个外部口令的方式，所以呢啊就不需要去做，包括像需求的澄清呢，包括像设计的确认呢，以及包括任务的拆分，那么它会直接进入到一个开发的这个过程里面去。 好了，那让这个任务现在先跑着，那我们现在呢就是回过头来给大家讲一讲这个 kilo 这款工具的一些特性。 好的啊，这其实大家可以看到，从时间上来讲，这是一个我在今年七月七月十七号的时候啊，发布的一篇文章啊，那么这篇文章的话呢，其实是 kyoto 刚刚上线，玉兰玛刚上线的时候呢，呃，给大家做的一个关于这个工具的一个介绍 啊。首先我们看一下就说啊， kiro 这款工具啊，它一些简单的背景信息啊， kiro 这款工具呢，它是亚马逊啊 aws， 然后呢就是推出的一款 ai 编程工具，那大家其实都知道二五年其实是一个 ai 编程的一个非常火热的一年， 我们可以看到在海外，包括在国内有无数的大厂公司都在进军这个赛道，那么国内的包括像腾讯的 codebody， 然后字节的千万 啊，阿里的千万，然后字节的脆，然后海外的话呢，包括像这个 cloud code， 然后 cursor， 然后 kiro， 然后总之这个赛道就是今年是非常的火热，产品也是非常非常的多。 那么在那个七月份刚推出的时候呢，当时玉兰版本的话呢，其实它是一个有一个免费的一个阶段，当时我也是在这个免费的阶段呢，其实下载了这个产品，然后使用，呃，那个时候呢，其实你大家可以看到它搭载的这个模型呢，还是克拉的 solo 四和三点七，现在的这个模型呢，已经升级到这个四点五了。 ok， 那 这个 key 的 这个界面呢？它其实就是这个非常经典的这个 ide ide 的 这个编码的一个界面。那么如果大家就是有用过，有接触过这个啊 vs code 的 话呢，其实就会非常熟悉这个界面啊，那我们现在可以简单的到这里面来看一下啊， 那你包括像左侧我们可以看到啊，这里是一个文件的一个操作和查看的区域，中间呢是一个代码的一个区域，右侧的话呢是一个啊，跟 ai 进行这个互动交流的一个区域 啊，那我们现在的这个任务还在跑，我们先不管它，然后下方的话呢，就是还有一个是一个啊命令行和终端的区域，这其实是一个非常经典的这个 v s code 的 一个页面布局，我们现在就是打开几乎所有的这个啊 ai 编程工具，其实在布局上面来讲的话，它其实都是这样。 好的，那我们这里也有介绍到，我们可以看到左侧刚才有介绍过了，是文件区啊，中间是我们的代码的查看编辑区域，然后右侧的话呢，是我们的一个关 ai chat 的 一个区域啊，下方的话呢，有一个这个命令行。 ok， 那 这就是一个软件的 qq 这款软件的一个布局。 好，我们刚才看到我们的任务好像已经是跑完了啊，已经运行完了，那么我们现在来复制一下这个的路径， 到我们这里来打开看一下，刚才我们说让他给生成的这个网站效果怎么样？ ok， 我 们可以看，就是整体上来讲，其实花了大概几分钟的时间，他就诞生了这么一个非常好的一个艺术效果，我们看一下是不是能够进行交互啊？我们可以看到鼠标在这个网页上进行移动的时候，他是有 一个效果的啊。 ok， 可以 按住鼠标进行探索，然后点击一下鼠标 啊，还会弹出很多的这个中文的字，并且的话就是我自己的耳机里面是能够听到这个点击声音的啊，有一个点击的音效 啊，当多次点击之后的话呢，它还会蹦出一个一行这个文字，我觉得这效果还还挺不错的哎，还可以按住这个空格键深入让我们试一下哦。 ok 啊，当我现在松开这个空格键，我感觉它的整个设计很像是一个宇宙的这个概念啊，当鼠标靠近过去之后呢，这些粒子的效果 还会有变化，总的来说啊，我觉得还真的是挺漂亮的，比我之前就是自己有做的一个效果要好。 ok， 好 嘞，那我们就先不管它，然后呢我们来准备我们的下一个任务， 大家可以看到就说第一个任务其实很快就搞定了，那么我们来看一下下一个任务，我们来挑一个， 挑一个三 d 的， 呃，来一个三 d 地形吧。啊，这个这个任务的话呢，其实是 让这个 ai 来生成一个三 d 的 地形，这个三 d 的 地形呢，它包括了就是有山脉啊，有峡谷 啊，湖泊和岛屿啊，另外同时的话呢，在这个地形上面呢，我们是可以实时的进行这个天气参数的调整的啊，其中包括啊有下雪的天气，然后呢有这种白雪覆盖的效果，然后同时呢也可以调节这个风速啊，包括下雨的天气 啊，还要求地面要出现这个水洼，甚至于形成这个溪流。那么这个提示词的话呢，其实对 ai 还是有挺挺高的一个考验的，这里面有很多的一些细节要求。那这一次的话呢，就是我们选择使用 spike 模式来进行这个开发，看一下这个 spike 模式是什么样的一个效果。 ok， 那 我们现在的话就是第一个任务完成之后呢，我们先先创建一个新的绘画，这个时候呢会发现 kiro 其实在每次创建这个新绘画的时候呢，都是会让你去选择选择外部定制的方式还是选择 spec 定制的方式，那这次的话呢，我们来选择 spec 定制的方式。 好，我现在这个粘贴我的这个提示词啊，让它开始来执行，那这两种不同的这个开发模式的区别，等下我们就会看到在外部定制的开发模式下面呢，其实我们是 直接的啊，让这个 ai 来生成代码，在 smart 模式下面的话呢，他会先创建这个需求文档， 然后呢就是还会有设计文档，最终呢就是还会有任务的一个拆分，在这三前面的三个步骤都由我们人工来进行一个确认，确认之后呢， ai 才会进入到一个代码生成的阶段。 ok， 让这个任务先他现在在创建这个需求文档，那我们现在先不管他，我们去继续回到我们的这个 k 六封闭的这个介绍 好了，刚才我们介绍到了这个 kiro 的 这个整个软件的一个布局，相信大家应该是啊比较好理解啊，那我们就继续往下看，看一下这个 kiro 的 核心功能 啊。那这个部分的话，其实是也是今天要跟大家讲的一个重点是说啊， kiro 其实是第一个把这个 web code 和 spike code 这两种模式引入到了咱们的这个 ai 编程工具里面， 那么这个最亮眼的呢，其实是 spark 模式啊，因为 web 这个扣定这个模式呢，其实在很多的啊 ai 工具产品里面，其实一开始的时候大家都是采用这种方式啊，那包括现在就是最新的智捷的翠三点零，他也推出了这个 solo 模式，那我觉得就是两者也是有异曲同工之妙。 好的，那既然我们刚刚已经介绍过了这个呃 webcoder 的 模式，那我们现在的话就是看到这个 spag 模式， spag 模式的话呢，其实它是 kiro 的 一个王牌 啊，那中文的话呢，叫做规范驱动开发，其实说白一点就是在真正进入到代码开发之前啊，我们先把规矩先定好， 然后需要由人来介入，给到 ai 输入很多约束性的条件，包括澄清你的需求，这样呢就是确保就是 ai 和人的理解是尽可能一致，从而最终呢保证我们输出的这个结果是 ok 的。 那这个 style 模式的话呢，它其实主要是分成三个阶段，第一个阶段的话呢，就是需求分析的阶段，那我们现在的话呢，就是正在做的呢，其实就是需求分析的阶段，那我们可以看到他现在其实已经把这个需求文档给创建出来了， 我们可以看一下它这个需求文档啊，那么它首先会有个简介介绍到说用户是想要一个基于 web 的 三 d 地形的一个沙盒应用啊，同时的话呢就是可以创建独特的地形景观，然后并且可以基于这个调整的天气 参数，然后观察这个动态的环境变化啊。那这个需求的理解，你看其实跟我们的需求的提示词是一致的啊， 那下面的话呢，就是关于需求的话呢，嗯，他还讲了一个用户故事，用户故事的话呢，其实我们在这个 app 啊，包括一些呃应用开发的时候呢，其实都是会有一个用户故事，它是一个标准的一个呃开发里面的一个术语啊，大家知道就好了啊，同时的话呢，他还给咱们建立了一个验收的标准啊， ok。 然后呢他把用户故事拆成了三个啊，需求一、需求二、需求三啊，还有需求五、需求六、需求七、需求八，也就说他在需求里面的话呢，就是刚才我们是给了一长段的提示词，然后呢他把这些需求呢拆成了一个一个的小需求啊，比如说这个需求八， 我其实并没有提到说这个应用是不是要在很多的设备上面去运行，还是说他只是需要在电脑浏览器里面去运行，那我们可以看到就说他会在这里面其实在基于我们原本需求就是要帮我们做一些扩展，比如说这个应用可以在桌面的浏览器里面去运行， 然后呢也可以在移动设备上面运行啊，那这个部分的话，其实对于我们来讲，当我们去做一个项目的时候，其实这些问题都是需要提前去考虑的，因为他会决定我们使用什么样的屏幕大小 啊，以及用户的使用环境。那我觉得就是这次 spec 模式带给我们在需求确认阶段，然后非常好的一些这个提示点。如果说我们本身对开发任务不是很熟悉的话，其实这个 spec 模式是能够帮助我们去想清楚很多一些我们想要呃想清楚的一些事情的 啊，你看这里就是关于，呃，这里提到的是说想要一个高质量的视觉的渲染效果，以便能够得到一个沉浸式的体验，那我们以这个水面存在时，然后呢渲染水面的反射和折色效果，那我们在这里就可以稍微给他做一个呃调整， 这里我希望水面有 水的波纹效果。 ok， 也就说大家可以看到，虽然说这个呃 kiro 很 快的生成了这个需求文档，但是呢就是大家一定是要去看一下他的需求文档里边到底写了什么内容，然后这些描述和内容是不是和我们想的是一致的， 如果不一致的话呢，一定要通过这个调整的方式去跟 ai 进行一些互动和这个修正。那修正的方式有两种，第一种的话呢是我们可以直接编辑这个文档 啊，我们可以直接编辑这个文档。第二种方式呢，就说如果我们不想自己改也没问题啊，可以像我这样就是把这个信息给到那个 ky， 让他来帮我们进行这个修改。 ok， 我， 我现在呢其实只给了他一个具体的信息，我也没有说是在文档的递几点在什么位置，让我们看一下他是不能够找到具体位置，并且帮我们把这个要求给加上。 ok， 那 我们继续回到来介绍这个 spark 模式。那我们现在呢，正处在的这个阶段呢，其实就是一个需求分析的阶段，在这个阶段里面的话呢，揭露其实会基于我们一些简单的模糊的提示词来进行这个需求文档的生成 啊，这里包括像用户故事刚我们看到的，然后验收的标准，然后编辑条件啊，都会写，都会写在这个文档里面，然后我们需要去仔细地去审查它所描写的这些内容， 比如说验收标准或者编制条件，包括功能描述是不是我们想要的，如果说不是的话，那一定要去进行一个修正，具体怎么修正，看来方法也跟大家做过一个介绍。 那么我们在完成了这个需求分析阶段之后呢，我们会进入到下一个阶段啊，就是系统的一个设计阶段。这个设计阶段呢，它其实重心会放在啊技术的，技术站的一些技术架构选择，技术站的选择啊，包括前端、后端接口等等，以及数据库， 然后表怎么去设计。那这个阶段的话呢，其实是还是挺有门槛的，因为如果我们是一个啊，比如说非技术人员或者非代码出身的这个普通人的话，其实他可能给你的这个文档我们大概率是不太能看懂的，对吧？但是呢这个也没关系，现在的话呢，即便他给咱们这个文档我们看不懂， 我们是可以通过其他一种方式，比如说我们可以把这个文档给复制出来，然后比如给到别的另外一个 ai， 比如说谷歌的加密版或者是豆包，然后它来帮你评估这份技术文档的这个设计，比如说是不是有一些明显的这种设计缺陷啊？也可以从从另外一个角度帮我们去完善这个技术的设计。 好，那我们现在再我来看一下他有没有完成啊？ ok， 你 看啊，现在他已经提示说啊，文档已经更新了啊，水面现在的渲染包含了反射折色和动态的这个波纹效果，那我们看到对应的这个位置，他也添加了这个动态波纹效果。 好的，那现在我们确认了这个需求文档之后呢，我们就可以进入到下一个阶段啊，进入到设计的这个阶段，也是刚才在跟大家有介绍到的这个设计阶段。 好，那我们让他这个先运行一会，等一下我们回头再来看下他的这个设计文档写的怎么样。 呃，在设计设计阶段结束之后呢，进入到下一个阶段是进入到一个计划的阶段，也就是说其实是一个安排这个模块包括任务拆分的这么一个阶段。那这个阶段呢，主要的目的呢？是说把我们的所有的这些需求，包括前期的这个设计，然后拆分成一个一个可执行的小任务。 那么有了这个一个一个可执行的小任务，包括排除了这个任务的先后顺序之后呢？那我们其实接下来就直接把剩下的这个代码生成的工作就完全交给这个 hero 来执行就可以了。好，我们回来看一下 啊，他现在已经给出来了一个设计文档，那我们可以看一下这个设计文档啊，首先第一个呢就是他定义了核心的实现的一些基础站，包括用这个税点 g s 啊，然后用 h t m 五的方式， 也就说在这个阶段的话，其实他是一些在技术类的，比如说开发语言，包括技术栈、技术架构的一些选择。那我刚刚也跟大家提到，就说这个部分，如果你是你本身就是技术人员的话，那你其实可以完全去做一些调整的。如果说是非技术人员的话，那我们也可以简单的去看一下啊，比如说这里他有提到一个架构 啊，整个系统的架构的一个分层啊，这里包括有用户界面层，然后有应用的逻辑层，然后包括有系统层，以及有这个渲染层，也就说整个架构的话分为了四层。 呃，再往下的话呢，有这个数据流，数据流的话呢，包括用户通过这个 ui 进行这个参数的输入， 逻辑层呢接收这个参数，然后验证这个参数，系统的话呢基于这个用户输入的参数去更新这个地形或者是天气的状态，然后呢最终呢在渲染层呢完成这个渲染，然后呢呈现我们想要的这个天气变化和地形的相关的一些效果。 同时呢他这里还定义了包括组建的接口，组建和接口啊，有地形的这个生成器啊，有天气的系统，有降雪的效果啊，这是一些子组建 啊，所以可以看到的话就说，呃，他在设计这个环境的话，其实是做了非常细的细致的一些内容，我们来回顾一下，第一个是说他就帮我们去确认了整个这个实现的基站，第二的话呢是确认了我们整个的一个四层的一个架构。第三部分的话呢是定义了数据流以及这个主键和接口。 那下面还有很多的这个信息啊，那我就不在这跟大家去一一的做展示了，那我们现在就以他给我们的这个设计为准。然后呢进入到下一个阶段， 我们可以看到第一个阶段叫叫需求设计阶段，第二个阶段的话呢是设计阶段，第三个阶段的话呢，是啊任务任务的一个啊设计和分配的一个阶段。那现在的话呢，就是我们前两步都已经完成了，现在已经进入到一个呃任务拆分的阶段了。 好，那我们继续来看看我们的文档，然后呢让他先来创建一个任务，然后一会我们再回过头来看他的这个任务是如何去分配的。 好的。然后呢呃在之前呢，其实介绍 k 那 个 kiro 这款工具的时候呢，其实还有一个功能叫做 agent hooks， 那 这个 agent hooks 呢？ 我们可以理解，为什么呢？就是很多时候呢，我们在用一些呃早期的一些 ai 编程工具的时候呢，会出现说这个它生成这个代码和执行任务的时候呢，很多时候它跑着跑着它就把前面的一些项目的结构和项目的信息，也就是说这个上下文就给丢掉了。 然后呢这个 kiro 呢，它通过这个 agent 函数这个功能呢？然后呢来实现什么呢？来实现就是呃 检查这种代码的不规范呢，包括跟这个项目搭不搭呀？以及数据库表，然后有没有什么关联呢这些内容。那我觉得这个功能的话呢？呃，大家也可以在使用 kiro 的 时候去试一试。 ok， 我 们来看一下它准备的怎么样了 啊？我们可以看到就是他现在已经是把这个任务的列表已经创建出来了，我们看一下他分为这个。呃，编号一的任务是先去设置项目的结构和核心依赖，然后第二个的话呢，是实现噪生的生成工具啊。第三个任务的话呢，是实现地形的生成系统 啊，然后呢再往下的话，还有包括像地形的找色器，那这个是从第三个任务里面拆出来的子任务。 ok， 然后还有摄像机的控制器啊，粒子系统的基础，然后降雪效果， 还有地面积雪。呃，它其实把我们的整个需求都拆分成了非常多的这个任务啊，一共是一共是拆翻了十八个，差不多十八个小任务。 ok， 那现在的话呢，就说进入到这个阶段之后，那我们要做什么呢？我们现在确认完了需求，确认完了设计，然后现在任务也拆分了，那我们现在要做的就是点击这个啊，开始任务。这样的话呢， karl 就 进入到一个真正的这个代码生成的这个阶段。 ok， 那 由于这个时间会比较长，那么呢我们就让他先去运行一会，我们回来直接来看他的运行结果。哎呀，太不容易了，兄弟们总算是跑完这个任务了，大概跑了两个小时左右，那我们来看一下呃他的整个执行的过程。 我们先看下这个任务列表啊，我们可以看到从第一个任务设置项目的结构和核心依赖开始， 然后一直到最后他一共是拆分了十八个任务，然后中间包括了功能的开发，然后每一个功能开发之后的测试以及文档的生成。那么到现在为止的话呢，咱们整个项目就已经全部开发完成了。从这边大家也能看到他是每一个任务， 每一个任务它都会那个创建一个新的绘画。我觉得这点其实还挺好，因为我们自己其实在玩 cody 的 时候，经常都会出现一种情况，就是在一个对话里面，然后进行非常多的任务，这会导致对 ai 来讲上下文的记忆的压力就非常的大。 那么 kiro 这块呢，他会把每一个任务都创建一个新的，创建一个新的这个绘画，那么呢就是对每一个任务的这个执行呢，我们都可以在独立的绘画里面去进行一些调整和修正，我觉得这点还是非常好的。 ok， 那 我们来看一下中间他产生的一些内容。 呃，第一个的话呢，是说他之前在创建一个基础的模块之后呢，他会那个自动的打开我本地的这个浏览器，然后加载这个页面。那也就说在这个使用过程中，他在生成的过程中，我们也是能够看到他的这个中间过程的。 那这个部分的话是关于他创建这个云层的一些测试效果，我们下面可以看到啊，关于是云层的创建，然后呢场景添加，然后呢包括这个零风速的云层静止这里呢，他也会列出来说哪些任务测试通过了，哪些没有测试通过，这个也是蛮好的一点。 然后再往下呢就是包括地形的一些创建，因为咱们要求的是一个啊三 d 的 地形，所以呢中间过程的话也能看到一些这样的一个不完美的一个状态。 最后呢就是在正式交付前，它还完成了关于浏览器的兼容性的测试，我们可以看到浏览器兼容性测试啊，包括像 canvas 的 api 的 一些支持，然后包括性能 api， 然后以及 java sprint 的 一些功能支持啊，这些都有，我觉得还还挺细致的 啊，除了浏览器之外呢，也做了一个性能的一个验证。那我们一般就说 webcody 的 话，其实很少会去关注，比如说兼容性和性能，那这个是 spike 这种模式下的话，它其实会主动的帮你去做一些测试的工作，确保这个服务，比如说我们要上到这个线上是可以正常运转的 啊，这里还有一个什么积蓄功能的测试，这我们就不看了，然后直接来看一下最后的一个效果。那现在我们可以看到的话呢，这其实是他创建的一个三 d 的 地形啊，我可以看到这个地形就是从立体的角度来讲，我觉得立体感还是蛮强的啊。 ok， 这还可以翻转到这个地形的底部啊，上面的话有一些云层的效果， ok， 总的来说的话，我觉得效果还是 ok 的 啊，好的，那我们现在就是来总结一下今天我们的全部的一个内容。 呃，首先呢就是今天呢给大家做了啊，分别有两个小项目，做了一个 web coding 的 一个演示，同时呢做了一个 spot 驱动开发模式的演示，那这是两种截然不同的这个使用 ai 编程工具的开发模式， 使用 web coding 的 话呢，更适合说我们快速去出一个原型，或者是一些相对比较简单的啊纯前端的任务，那这种的话呢，它其实更适合更快速的这种 web coding 的 模式，来来生成相应的一些代码和执行结果。那如果说我们是要跑一些比较复杂的，比如说它可能是会涉及到前后端，那这种类型的项目呢，更建议大家采用啊 spec 的 模式， 也就说我们前期的重要的三个阶段，包括啊需求的确认的阶段，然后呢技术设计的阶段，包括技术站，然后架构，然后以及一些这个测试方案等等。 最后的话呢，就是他会把整个这个需要去完成的任务呢，就是拆分成很多个不同的这个大小任务，然后呢按照顺序，然后逐步的去执行，也就说每执行一个模块或者一个大的任务，那我们都可以对这个交付的这个结果进行一个确认，然后最后通过这种逐渐迭代的方式完成我们最终的一个产品。 好的，那这就是今天要跟大家介绍的全部内容啊，我是 ai 编程瓜哥，如果大家觉得我的内容不错的话，请大家帮我点赞、关注，转发，那么我们下期再见。

不是蝌蚪用不起啊，而是 kiro 更具性价比，这款亚马逊推出的 kiro 开发工具比蝌蚪还香，免费用上最强大脑筋。 cloud 四点五兼容，分为编程规范、 s、 d、 d 编程，很多都不知道的六个 kiro 高级用法，掌握多一个就能帮你快速拉开和普通程序员的差距。第一个信任命令， 这是最提现的设置啊，比如我不想每个命令都手动确认，让 keto 疯狂的执行。找了半天啊，才发现在这里配饰搜索 just command， 添加信任命令，或者嫌麻烦的话直接加个星号，全部通过。第二个规范编程 back， 它内置了需求设计和实现三阶段的流程，分别对应了文件、 requirements、 design 和 task， 还有 whoos 钩子，可以把你经常要执行的操作保存下来， 比如每次回答都要求他用中文，还有每次生成代码时候都进行 git commit 进行保存，随时备份，非常的方便。另外还有个 steering 的 引导机制，也就是局文件无论什么时候对话，他都会引进来作为上下文， 它能帮你设置产品架构，还有技术的规范要求。第三个版本控制功能，它集成了 get 号的提交代码工具，我们可以点击活动栏的这个标签，这下面是我们修改的内容，我们点击添加， 相当于执行了 get add。 我 们可以用 ai 来生成我们要提交的信息，内容自然就写成了，检查一下没问题我们就可以 get 提交。提交成功之后， 它下面就显示了我们的提交分支内容，然后可以提交到我们的远程仓库，确认 ok 就 上传成功了，但前提是你要配置好你的 get up。 第四个子代理功能，这功能就是并行协助的功能，子代理，它允许 killer 并行地执行多项的任务，相当于开多个县城一起工作。以这个例子为例， 他要提取最近的五个项目的一手从下面的这个 report github 的 项目里面去获取。 他调用了 m， c， p， 调了多个子系统进行同步获取。每一个子系统呢？获取一部分的一手内容，最终拼成最后的结果。 第五个检查点，当我们进行多人聊天的时候，我们可以点击 restore 返回到某一个分支节点上面来达到回退的效果，让你能够更安心的去尝试多种的解决方案，更方便的去做恢复 而保留，所以每一次的修改都会有一个快照保留功能。第六个总结摘要，每一个模型它都有上下文的窗口，有一定的限度。当对话长度达到百分之八十的时候， kiro 会进行自动的总结，进行压缩，减少后面的 token 消耗， 更减少了幻觉的出现。这些技巧根本不用学，一用就会了，快去试试吧！ kio 的 使用教程文档我放在了评论区，关注我，带你了解更多好用的 ai 工具。

有几个伙伴在私信我问我说如何让 qq 的 任务自己去执行，不需要再去手动确认，比如执行命令的时候都会去跳出来让你去手动确认，就非常麻烦，这是一个，还有一个就是说 我们的任务是不是需要自己手动一个个点，这个是的，但是有一点啊，你手动点完之后他自己会去排队，点过执行的下面他会自己去排队，就是你可以去设置里面让对应的命令不需要在你确认。 左下角有一个设置设置这边有一个 settings， 点完之后搜上面搜索一个 trust t r u s t 搜完之后出来第一个，比如说你配的信号，搜你的 agent， 在 写代码的时候，他都不会去跳出来，让你确认 这个命令是否需要执行。还有一个就是右下角这边 autopilot 给他打开，这样勾选完之后呢，他就会自己去执行命令，他也不会跳出来让你确认，全程其实已经算是一个自动挡的。

亚马逊推出的 ai 编程工具 kiro 最近正式开放了，之前他一直在预览期要去官网排队申请名额，前段时间才正式开放， 下载安装就能直接使用，对正在做项目的开发者来说，门槛又降低了。 kiro 最大的特色不是布局行代码，而是按照规范驱动开发的逻辑来工作。你把需求告诉他，他会先生成结构化的 spec， 把接口页面逻辑拆得非常清楚，再根据规格推进代码、改文件、补文档、写测试，比普通 ai 编辑器更像一个真正的工程搭档。我们进入 kiro 官网，点击 download 的 下载，一键安装。装好后打开 kiro， 点击左侧幽灵图标，就能开始和它对话写项目。整个布局和常见的 ai 编辑公 工具类似，左边是文件夹，中间是代码区，右边是和 ai 对 话的地方，新手也能一眼看懂。这次正式开放还带来了一个很实用的更新 checkpoint 回滚功能，在 agent 的 执行的过程中，可回退任意步骤，保留历史进展，这样即使某一步自动生成的代码不满意，也不用推倒重来，退回上一个 check point， 再调一百就可以了。更有意思的是，这次还专门为中国大陆开发者准备了百万奖池计划，简单说就是只要你在任意公开比赛里用 kiro 做项目并拿了奖，就有机会把这笔奖金翻成一比 一加倍，直到百万奖金池发放完。只要你参赛的作品是用 kiro 做的，并且赛事规模大于一百人，就可以参加。报名流程也很简单，进入亚马逊云科技小程序，搜索 kiro 百万奖池计划，点击立即报名， 填好信息并提交获奖后上传官方认可的证明，审核通过后三十个工作日内一比一追加奖金。所以，如果你本来就要做一个参赛项目，不妨把 kill 装上，当成一个能真正帮你梳理需求、拆解任务、自动补文档的 ai 队友。项目照常做。只是这一次， 你不仅写得更快，也更有机会把奖金翻倍带走。在刚刚结束的 a w s reinvent 二零二五大会上， kill 官方也带来了新版本的功能。更新 中， kiro powers 引入了模块化技能包，极致开发者可以将常用工具和流程封装成可被 kiro 动态调用的技能，大大提升了 kiro 在 真实场景中的适配能力。同时，新发布的 kirotonomas agent 也进一步强化了 agent 的 执行力，它不仅能持续运行长时间任务，还能像一个真正的工程师一样独立完成跨服修复和多模态的双重升级。亚马逊正在把 kiro 主 步打造成一个真正意义上的 ai 工程搭档。对于开发者来说，不仅项目推进效率更高了，拿奖的机会也更大了。如果你还没试过 kiro， 现在也许就是最佳时机。

我们这两天做了这么一个项目，把我们的线下书店搬到的线上，把收到的上千本书都放进去，你可以在里边拖拽查看，并且阅读送书人的留言或者推荐语。 像这样一个项目，一个人用 kiro， 两天就能够做出来。你也可以做像我们网站这种或者其他有趣的项目，如果你会编程懂代码，我得推荐你用用 kiro， 如果你不会，我也推荐你用用 kiro。 key 是 亚马逊云客巨做的一个基于 ai 智能体的编程工具，简单理解就是让智能体帮你拆解项目，实现目标， 列出代办，甚至部署到服务器维护项目。乍一看，其实它和其他的开发工具长得挺像，但是用起来完全不同，重点就是你大部分时候都只需要说话、打字以及喝水或者玩，而不是写代码。 就在前两天的亚马逊年度春晚 rayeven 的 大会上面，最典型的一个案例就是亚马逊一个内部项目，原本预计需要三十个开发人员，十八个月来完成，结果只用了六个人，两个半月的时间就搞定了。但是效率真的这么高吗？我们也试了一下， 比如这是我们的网站项目，里边有以前做过的一千个高效技能视频，但是很多人说用起来不方便，我们也花了两天时间重构了一下，我想加上一个首页版本说话，让它自动改写前后端，测试有没有问题，然后返回结果，加上头像上传功能，还有昵称修改功能 a few moments later， 重点是优化搜索效果。现在网站上这一千加有用的东西，你只需要快速点击这些标签，或者实时搜索，实时显示。 这种连真正的写代码编程都算不上的草旅虫用法，从小白到程序员都可以掌握。你只需要在本地打开项目， 在 agent 的 steven 当中让它读取项目文件，自动生成产品文档、项目结构以及对应的技术说明。 kiro 会遵循这个东西，帮你大大节省时间，像刚刚的代码修改功能实现，还有本地部署，前后端部署到服务器等等，你只要说句话，它自动帮你执行全流程，并且留下对应的文档。 所以相比传统的 ide 和 web coding 工具， q 更强的就是基于智能体对整个项目的结构化处理和自动执行能力。更更厉害的是这里的 spec 模式点选，然后说清楚你要做什么， 它会自动帮你列需求，做设计、做任务三步走，你只要在任务里头挨个点击 start task， 让它执行就好了。所以网友们戏称用 web coding 就是 给 ai 当保姆，用 q 才是真正的智能体帮你打工。 就以线上书店这个项目为例，首先我们说句话，让 kiro 帮忙在左边的菜单栏加上线上书店的导航路径是 book， 做一个能够正常进入的空白文档，你看马上就搞定了。 然后选择 spec 模式，我们那个需求可能是具体的，也可能是天马行空的，你还没有想清楚的，都没有关系。 很快 kiro 就 写好了文档对应的设计方案和代办列表。你不得不说他写文档的能力我到现在都没有找到过代餐，我们 只需要依次看看需求设计和代办有没有什么需要优化的对应补充进去，但其实我们大概看看，没有什么需要更新的，他写的非常好，那我们就直接开始下一步。接着就只需要在代办列表当中依次点击开始任务，然后坐着喝水，等他帮你工作。 在传统的项目里边，程序员大量的工作就是在这一部分守错代码，在这一部分输入各种命令，调试部署。现在流行的 web coding 里边，我们的大量工作就是在右边的输入框里跟 ai 对 话，跟它斗智斗勇。 而 spec 模式就很明显了吧，至少对我来说，七八成的手动输入都省了。因此，假如我不太会写代码，甚至根本不懂代码，但我有不错的想法，那我可能仍然能够做出一个好东西，因为它能够自动处理遇到的各种问题，直到实现最终效果。当然，你最好比较擅长拆解项目的运作逻辑。 好了，现在我们得到一个初步的效果，看起来已经非常不错了，但只是他的视觉效果没有那么的惊艳，而且一些呈现并没有我们想象那么好。还有一个我们之前忽略了，就是我们在哪里去上传这些数据，我们没有去给他做一个后台数据库，那我们接下来就可以提需求，然后让他一步步去搞定 a few moments later， 最后数据库就已经实现了，我们试一试上传，完全没有问题，基本就是这样，非常简单。然后我们可以继续跟他对话，去优化我想要的视觉效果，比如添加一些非限性的动画运镜效果以及前端效果。 然后我们可以说一句话，让他开一个新的页面，把所有的书全部列在这里。 a few moments later 基本就是这样，非常的简单，大家有兴趣可以在我们的官网亲自去体验这个项目。所以说不管你会不会编程， q 都非常适合有想法但不知道怎么做产品的，或者发现很多机会想把想法做成产品来获得收入的，甚至是个人和团队想要提效创收的。而且其实如果你看过这次亚马逊的 reven 大 会的话，最明显那个关键词就是 agent。 而且在 ky 的 基础上，他们还推出了前沿代理，包括自主代理、安全代理和运维代理。可以一直学习你和团队的工作模式，在代码托管平台上面，按照你们的习惯，自己写代码，自己写文档，主动审查安全问题，以及去干运维这种脏活累活， 没日没夜的帮你工作。而你呢，只需要去关注重大的想法和目标就可以了。反正我这次用了 ky 之后，也算是深度体会到了。后续有机会我们可以继续开发一些有用有趣的工具，放在网上供大家使用。 如果有兴趣，大家可以在 kio 的 app 上面下载来试用。新注册的用户有五百个 creator， 足够做一个两个像我这样的复杂项目了。让工具活跃，工具让你成为你。这里是 top， 我 们下期再见。

作为一名 ai 博主，我的职业病又犯了，我替大家打卡了一家特别特别有意思的 ai 展台，我玩了一下，啊，是真的特别有趣，这边的这个小组呢，还在做足球游戏，那最后呢，他们全部都跑出来了， 这个呢，也让我非常好奇，为什么大家在这都在用这个 ai 去做应用，而不是像平时一样只用它写代码呢？答案就是这款叫做 kiro 的 这个 step 模式，它非常牛， 擅长处理那些复杂的任务，比如说我们抛出一个指令给到他，那这个时候呢，他会分成三步来执行。第一步呢，他会根据我们的这个指令呢，生成一份详细的需求文档，来和我们做一个需求的确认。 等到我们确认之后呢，他会根据以上的这个东西去出一个设计文档，相当于就是一个技术蓝图。最后一步呢，他会把我们这个蓝图拆解成非常详细的任务清单，然后一步一步执行。那么在这个过程当中呢，我们随时可以叫停， 可以给到他一些优化的指令，所以你要做迭代，做优化也是非常简单的。那大家可以看到在这个过程当中，我们的角色变了， 我们不再是执行者，而是变成了一个设计师和指挥家的这样一个角色，那因为 kylo 呢，他本身就是亚马逊生态的一部分。以上呢，就是我们本期视频的所有内容，那下一期我会出道更加详细的关于 kylo 的 一个进阶使用方法。

二六年一月性价比最高的 ai kiro， kiro 在 二五年六月份左右公测，大概十月份左右开始真正的去开放使用，目前它里面的模型 我们只看翻倍，最高的二点二叉 logop 四点五，这个模型非常的好用，而且 kiro 给的积分也特别的大方，它给出的积分是三十天五百积分。然后 我们在使用的时候配合一些 mcp 工具，比如 mindstorm 心灵宝石，可以实现积分的零消耗输入， mindstorm 可以 调用出宝石后面的对话，我们都可以通过这个对话框来和 offs 四点五这个模型进行对话，低落的积分消耗也非常的低，现在我们的积分是五点六七， 然后让 kiro 写一个安食蛇游戏，用 python 回车，他就会自动去执行，看一下写一个 p y 文件消耗了多少积分， 现在是五点六七， kiro 开始创作这个 p y 文件，我们看完他的积分消耗以后，再讲一下。 kiro 的 注册也非常的简单，这个模型非常快，仅用了三秒钟就将这个游戏创建完毕，然后又呼出了曼德斯多，完全的自动化。 接着看一下这个积分，刚才是五点六七，现在是六点一， 只消耗了五积分，让他帮我们运行一下好，这个游戏运行起来也没有问题。另一个性价比高的地方就是账号的注册，我们这个积分假设五百积分已经用完， 或者下面的五十每个月赠送的积分都已用完，只需要简单的去清理一下换个账号就可以。目前主流的 ai 都是基于 vs code 的 壳，我们在清理的时候只需要简单的去运行这个小软件，批量 resend to， 接着执行两个方案， 点击执行方案一进入了关闭，接着执行方案 b， 选择是，然后再打开 key， 就是 一个全新的状态， 选择 skip for all， 然后我们来注册一个全新的 key 账号，点击 skip for all 以后，发现这里面还有账号的这个残留，不用管它，选择 send out， 将这个账号退出。接着可以选择谷歌登录， get up 登录 和亚马逊登录，一般我们使用亚马逊登录就可以，可以访问邮箱系统没有点叉叉密，点上了这个 地址，在下面找到高级邮箱，获取一个，或者使用自己注册的邮箱都可以。我们这里选择一个之前历史上用过的邮箱，在这里粘贴 kdenou， kdenou 以后需要输入一个名字，接着 a w s 会发送一个验证码到我们的邮箱系统 回到邮箱，系统点同步邮箱收到新邮件了，收到了这封邮件，将验证码复制回来，粘贴很 neat， 然后输入一个密码，这个密码要求要强壮一些，所以我们输入一个复杂的很 neat 很 neat 以后，就跳转了授权界面，选择 allow access 授权这个账号登录到 ide 里面， ide 有 了一个跳转，这样就成功登录了这个账号，按一下剩余的天数，三十一天五百积分，非常的耐用。如果配置心灵宝石或者其他的 mcp 可以 找到设置里面这里，接着点击 open user mcp com， 点 jason， 然后打开心灵宝石安装器， 输入 c， 将这个命令复制回到 kiro 里面，将配置替换一下保存， 这样我们就启动了心灵宝石选择模型，找到 cloud ops， 四点五二点二倍，这个翻倍可以先给 kiro 发一个消息，飞快地给出了回复，接着输入 and store 就 可以调出心灵宝石。有了一个 calling mcptwo 这个工具， 我们需要授权一下它去运行，可以点击这个双对勾， out of rule and accept 来接受，这样他下次调取这个工具的时候就不用再去进行授权。我们告诉他写一个 flatter game and when you finished 好， 继续运行， 它就会在节省积分高效的情况下来创建这个游戏。我们先让它创作者，然后 创作完毕以后来看一下他创作这个游戏的效果有没有瑕疵。关于曼德斯多 这个工具可以访问博客地址，超超密点昂兰找到右边最新发布这里心灵宝石公测可以在文章里自助下载或者点击右上角免费获取清理工具，在他的下面批量清理重置工具 也可以自助下载或者右上角免费获取，非常快。这个游戏在我们介绍工具的时候就已经创建完毕了，然后接受一下代码来运行这个游戏。游戏会进行一个翻译，好游戏 t 肉已经创建完毕，是一个漂亮的 flatter 界面，他给我们随机创建了一个疯狂的小鸟的游戏，效果还不错啊，就是我们鼠标去点击来控制这个小鸡，不让他撞到这个柱子， 就算得分有些难度啊。这个游戏就测到这里，说明 kiro 里面的模型是没有问题的，使用的时候就要使用它的最高翻倍的模型。最后总结一下，我们在使用 kiro 换号的时候，有两个重要的因素，第一个要有一个好的邮箱， 第二个要有一个优雅的网络环境，唯一可能会卡住的地方就是本地的这个网络环境啊。由于我们身处一个特殊的地方，所以 好多的这个网络问题，邮箱问题要自己去解决，使用 m c p 工具非常的节省积分。 我们创作了一个 flat 游戏，仅用了二点五七， kiro 给我们产生的这个项目是五百五十兆，通过积分和项目大小来衡量一下它的性价比，所以没有体验过 kiro 的 小伙伴抓紧时间体验起来。

大家好，今天教你们一个超实用的技能，用提示词生成 flex 组建代码。首先什么是好的提示词？不是说帮我写个 flex， 而是要具体结构化可执行。来看我的提示词， 我会说，请创建一个 flex 组建教学 demo， 包含四个演示基础概念，主轴、交叉轴、 direction、 方向切换、实际应用要求，添加按钮、交互使用不同颜色，看具体到演示数量、交互方式、视觉效果，哎呀，就知道该怎么做了。现在来看生成的代码， 第一个演示基础概念，三个子元素，横向排列，红青黄三种颜色，一眼就看出 flex 是 干什么的，弹性布局容器。第二个演示 主轴和交叉轴，这是 flex 的 核心概念，看这三个不同高度的元素，横向排列是主轴，纵向就是交叉轴，我还加了箭头标注，主轴交叉轴一目了然。第三个演示是重点， direction 布局方向，四个按钮， reverse column column reverse 点 row 一 二三四横向排列点 row reverse 四三二一反向排列点 column 幺二三四纵向排列点 column reverse 四三二一反向纵向看，当前按钮是蓝色高亮，其他是灰色，这就是状态管理， 用 at state 控制 current direction， 点击按钮就切换方向，实时看到效果。第四个演示实际应用场景，一是导航栏首页分类，购物车我的均匀分布，这就是 flex 的 典型用法场景。二是表单布局，用户名、密码、登录按钮垂直排列用的是 column 方向。 为什么这个代码好？因为提示词写得好，我明确了四个演示交互方式，视觉效果，代码规范， ai 就 能生成完美的代码。总结三句话， 一，提示词要具体，说清楚演示数量和场景。二，要求要明确交互方式，颜色布局都要说。三，代码要简洁，添加注试，记住好的提示词等于好的代码，学会了就去试试。这里我用的是 qio， 用提示词生成你自己的组建 demo 下课。

它是国内目前能够唯一一个无门槛调用 cloud 的 i d e， 朋友们都是在用 ai 写代码，有人写的就行云流水，甚至据说还赚到钱了，可是你写个小页面都还在咔咔报错。今天呢，我们就来揭秘一套 高手们实际上都在用的 ai 编程新范式 spec coding。 它的核心理念呢，其实也就是先出规范的计划再干活。早期的 spec 出行其实也就是我们在 web coding 之前先手工地去写一大堆子 rules， 再然后呢，会发展成大家会先让 ai 写代码之前先自己去规划一下，再然后就到了现在，正规的我们有请真正的高手 kiro。 kiro 呢，是亚马逊云科技刚刚全量发布的 ai agentic ide， 表面上看它可能跟 cursor、 winsole 什么的没差太多，但是它是第一个有 spec 模式的 ide， 而且它的 spec 文件几乎是前沿的、成熟的、先进范式的集合，什么敏捷开发，什么 t d d， 什么卡帕西的 ai 编程原则都在这里巨像化了，记得点赞关注哦！

用 kiro 两三天的时间搞了一个某书的自媒体的爬取，有一些心得跟大家说一下。再次 back coding 的 时候，你把你的话描述给他的时候， 要不停的对需求进行修正。这第二个是你必须要去认真详细的去看他设计的内容，而不是一股脑就给他，让他去执行。当你执行完任务之后，你再去修改已经是非常困难的。 你在执行任务的过程中，你需要让他去参考以前的文件的，必须要去写出来说，我告诉他说要参考哪一种风格。所以说不管是在你的需求还是在设计的过程中，还是说最终的任务，你要不停的去干预， 这样他在执行的过程中才会是你想要的。不要说一股脑的让他去做需求，让他设计在做任务后面你再去修正非常困难。所以说给大家一个非常有用的建议，你描述给他之后，他帮你生成的需求文档，你一定要去修正， 当然是直接给其他 ai 去修正，还是你自己去发现都可以。还有一个设计， 比如说你设计完之后，你可以让确认 gpt 或者是克拉克或者扣带你的设计是否符合你的需求文档，因为最终的目的是要把大任务给他，让他去执行完。所以说你要必须去保证设计文档是否符合需求文档的要求，不然在执行的过程中会非常痛苦。 他的任务都非常简单，比如说创建什么表，只会去找他的对应需求文档，还有设计文档，所以说需求文档跟设计文档中没有的东西， 比如你架构的一些规范，一些要求，你都可以放到 task 里面，所以说三个它的侧重点不一样。第一个需求文档是否描述清楚，设计文档是否是根据需求文档来的，最终执行过程中它的上下文够不够多，后装配置文件在哪里你都必须要告诉他， 这样你就可以把任务点一直点，点完之后你就可以去休息了，之后你就可以回来去看你的最终实现。其实最终没怎么调就可以把社交媒体的爬取，当然我们只做于学习社交媒体数据的爬取，今天就到这里。