Kiro AI

区别在顺序。对话式生成通常是你一句话、它一段代码，需求越模糊结果越不稳定，项目一大就难维护。Kiro AI 要求先把需求整理成规范，再让 AI 按规范实现，产出的代码有明确的依据，后续改动和评审都能对照这份规范来查。代价是前期要多花时间写清楚要做什么。

适合会被长期迭代、需要别人接手、或者多人协作的项目。这类项目里，规范带来的可维护性收益最明显。如果只是临时写个脚本跑一次，规范流程反而比直接生成更慢，不必强行套用。

需要一定的开发基础。它的定位是协助开发者把 AI 产出约束在可维护的范围内，而不是替完全不懂代码的人做软件。你要能判断生成结果对不对、规范拆得够不够清楚，这些判断依赖基本的编程经验。

在需要长期维护的项目里，写规范是把本来要靠口头沟通和反复返工补上的部分提前做了，属于把成本前移。在一次性任务上它确实是额外的步骤，所以是否值得取决于项目会不会被人接着看。