Kiro Spec工作流从理念到实践 - 在Cursor与Claude Code中构建系统化AI开发流程

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希望这份指南能够帮助您更好地使用Cursor与Claude Code协同开发,提升AI编程体验!
后期会不定期更新AI编程、Cursor、Claude Code等工具的实践经验分享

本文使用到的提示词文件:kiro_workflow.md

Kiro Spec工作流从理念到实践 - 在Cursor与Claude Code中构建系统化AI开发流程

引言

在AI驱动的软件开发时代,如何构建一套系统化、可重复的开发流程成为了关键挑战。传统的敏捷开发方法在与AI协作时往往缺乏足够的结构性指导,而过于死板的流程又会限制AI的创造性发挥。

Kiro Spec工作流应运而生,它是一套专门为AI协作开发设计的四阶段工作流程,从模糊的功能想法开始,通过系统化的方法,最终交付高质量的代码实现。更重要的是,这套工作流程可以在主流的AI开发工具如Cursor和Claude Code中得到完美复现。

本文将深入介绍Kiro Spec工作流的核心理念、详细流程,以及如何在不同AI开发环境中实施这一工作流程,帮助开发者建立更高效的AI协作模式。


Kiro Spec工作流核心理念

系统化思维

Kiro Spec工作流的核心在于将软件开发过程系统化为四个递进的阶段:

  1. 需求明确 - 将模糊想法转化为清晰的需求文档

  2. 架构设计 - 基于需求创建技术实现方案

  3. 任务规划 - 将设计分解为具体的编码任务

  4. 代码实现 - 按照任务清单逐步实现功能

渐进式推进原则

与传统的瀑布模型不同,Kiro Spec强调:

  • 用户主导:每个阶段都需要用户明确认可才能推进

  • 反馈驱动:支持在任何阶段返回修改和完善

  • 质量把关:每个阶段都有明确的完成标准和验收条件

自然交互体验

工作流程摒弃了复杂的命令记忆,采用自然语言交互:

  • 用户只需用自然语言描述想要做什么

  • AI智能判断当前状态并提供相应帮助

  • 通过对话方式确认阶段推进,避免生硬的”是否继续”提问


四阶段工作流程详解

第一阶段:需求明确

核心目标:将用户的模糊想法转化为结构化的需求文档

关键特点

  • 使用EARS格式(Easy Approach to Requirements Syntax)编写验收标准

  • 采用用户故事和验收标准格式确保需求的可测试性

  • 考虑边缘情况、用户体验、技术约束和成功标准

  • 必须等待用户明确认可才能进入下一阶段

输出文档.kiro/specs/{功能名}/requirements.md

文档结构示例


# 需求文档

## 介绍

[功能介绍文本]

## 需求

### 需求 1

**用户故事:** 作为一个[角色],我希望[功能],以便[收益]

#### 验收标准

1. 当[事件]时,那么[系统]应该[响应]

2. 如果[前置条件],那么[系统]应该[响应]

第二阶段:架构设计

核心目标:基于明确的需求创建技术实现方案

关键特点

  • 进行必要的技术调研并建立设计上下文

  • 使用Mermaid图表等可视化手段辅助设计

  • 确保设计解决所有功能需求

  • 突出设计决策及其理由

输出文档.kiro/specs/{功能名}/design.md

必需部分

  • 概述 - 功能总览

  • 架构 - 系统架构设计

  • 组件和接口 - 各组件详细说明

  • 数据模型 - 数据结构设计

  • 错误处理 - 异常处理策略

  • 测试策略 - 测试方法和覆盖范围

第三阶段:任务规划

核心目标:将功能设计转换为可执行的编码任务

关键特点

  • 任务必须是代码代理可执行的具体编码活动

  • 使用带编号的复选框列表,支持最多两级层次结构

  • 每个任务都引用需求文档中的特定需求

  • 确保任务的渐进式构建和早期验证

输出文档.kiro/specs/{功能名}/tasks.md

任务格式要求


- [ ] 1. 设置项目结构和核心接口

- 为模型、服务、仓库和API组件创建目录结构

- 定义建立系统边界的接口

-  _需求: 1.1_

- [ ] 2.1 创建核心数据模型接口和类型

- 为所有数据模型编写TypeScript接口

- 实现数据完整性验证函数

-  _需求: 2.1, 3.3, 1.2_

第四阶段:代码实现

核心目标:按照任务清单逐步实现功能

关键特点

  • 严格一次只专注一个任务

  • 实施前必须阅读完整的规格文档

  • 完成任务后停下来让用户审查

  • 支持并行操作优化提升效率

执行策略

  • 如果任务有子任务,总是从子任务开始

  • 根据任务详情中指定的需求验证实现

  • 在任务列表中标记完成状态

  • 只有用户要求时才自动继续下一个任务


在Cursor中复现Kiro Spec工作流

自定义Agent配置

Cursor通过自定义Agent功能可以完美复现Kiro Spec工作流。配置方法:

  1. 创建Kiro Agent
  • 在Cursor设置中添加新的自定义Agent

  • 将完整的Kiro工作流程提示词配置为Agent的系统提示

  • 设置Agent名称为”kiro_workflow”

  1. Agent调用方式

@kiro_workflow 我想做一个用户登录功能
  1. 工作流程自动化
  • Agent会自动识别当前项目状态

  • 检查.kiro/specs/目录确定当前阶段

  • 智能导航到合适的工作阶段

  • 与用户进行自然语言交互确认推进

Cursor中的优势

  • 上下文感知:Agent能够访问整个项目代码库

  • 文件管理:自动创建和管理规格文档

  • 实时协作:在代码编辑过程中提供持续指导

  • 集成开发:与Cursor的其他功能无缝集成


MCP-Feedback-Enhanced:优化AI交互体验

工具介绍

MCP-Feedback-Enhanced是一个专为提升AI交互效率设计的Model Context Protocol (MCP)扩展。它通过智能化的反馈机制,显著减少了与AI工具的交互次数。

GitHub地址github.com/Minidoracat/mcp-feedbac...

核心原理

  1. 交互缓存:缓存常用的交互模式,避免重复请求

  2. 上下文优化:智能管理上下文信息,提高响应质量

  3. 批量处理:将多个相关请求合并处理,降低API调用频次

  4. 反馈学习:从用户反馈中学习,优化后续交互策略

在Cursor中的集成

配置MCP-Feedback-Enhanced后,Kiro Spec工作流的执行效率可以显著提升:

  • 减少不必要的API调用

  • 提升响应速度

  • 改善整体用户体验


在Claude Code中复现Kiro Spec工作流


自定义Command配置

Claude Code通过自定义Command功能实现Kiro Spec工作流的复现:

  1. 创建Command文件
  • 在用户目录下创建.claude/commands/文件夹

  • 将kiro_workflow.md配置为自定义command

  • 文件命名为kiro_workflow.md

  1. Command调用方式

/kiro_workflow 我想做一个用户登录功能
  1. 工作流程执行
  • Command会自动加载完整的工作流程逻辑

  • 通过文件检查确定当前阶段

  • 提供阶段引导和自然推进确认

Claude Code中的特色功能

  • 终端集成:直接在命令行中执行工作流程

  • 项目感知:自动识别项目类型和技术栈

  • 文档生成:自动生成和更新规格文档

  • 版本控制:与Git工作流程无缝集成

配置示例


---

description: Kiro统一工作流程 - 完整的中文版特性开发流程,从想法到代码实现

argument-hint: [功能名称或想法描述]

---

# Kiro工作流程

您好!我是Kiro,您的AI开发助手...

[包含完整的工作流程配置]

总结

Kiro Spec工作流代表了AI协作开发的一个重要演进方向。通过四阶段的结构化流程,它成功地将传统软件工程的最佳实践与AI工具的强大能力相结合,创造了一种既系统化又灵活的开发模式。

无论是在Cursor中通过自定义Agent,还是在Claude Code中通过自定义Command,Kiro Spec工作流都能够完美地复现其核心价值:

  1. 系统化思维:确保每个功能开发都有清晰的路径和明确的标准

  2. 渐进式推进:通过用户确认机制保证开发方向的正确性

  3. 自然交互:摒弃复杂命令,采用对话式协作方式

  4. 质量保证:每个阶段的明确验收标准确保最终交付质量

通过MCP-Feedback-Enhanced等工具的加持,整个工作流程的效率得到进一步提升,真正实现了高效、高质量的AI协作开发。

对于希望建立标准化AI开发流程的团队和个人开发者而言,Kiro Spec工作流提供了一个经过实践验证的解决方案。它不仅仅是一套工具或流程,更是一种面向未来的AI协作开发理念。

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讨论数量: 2

gemini cli能使用这个吗?

1天前 评论
king_chen (楼主) 1天前

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