Kiro 将 Spec Coding 推向可执行流程

视频将 AI 编程概括为代码补全、Vibe Coding 与 Spec Coding 三个阶段，并以 Kiro 的 Spec 模式作为主要案例。其展示的流程是：先由 AI 生成需求文档，定义核心概念、用户故事和验收标准；确认后生成技术设计，覆盖技术选型、接口、数据模型与错误处理；最后拆成可逐步交付的任务清单，并在开发中测试和修复。

可借鉴之处是把与 Agent 的协作前置到需求澄清和可验证的设计，而不只是在代码报错后反复对话；任务拆分也有助于逐段检查实现是否偏离目标。边界在于视频主要是作者演示与观点，未提供实际项目规模、成功率、成本、测试覆盖率或与其他 IDE 的对照证据。“基本能跑通”“唯一无门槛调用”等结论应在人工审核时视为宣传性主张，不宜直接采信。示例需求还涉及心理洞察，应避免把生成内容当作专业心理建议。