Kiro 最佳实践

Spec 驱动开发、Steering、Hooks、MCP

新功能更新

2026年1月后 IDE / CLI / 模型更新

AI-DLC 方法论

AI 驱动开发生命周期与 Kiro 实践

客户问题解答

使用中的常见问题与解决方案

Requirements-First

清楚要构建的系统行为，架构灵活，基于客户反馈驱动

用法: 描述用户故事 → Kiro 自动生成 requirements.md → 推导 design.md 和 tasks.md

Design-First

已有技术设计或架构文档，需满足严格非功能性需求

用法: 上传架构图/粘贴设计 → Kiro 形式化为 design.md → 反推可行需求

Bugfix

关键代码路径上的 Bug，根因不明显，需要合规文档记录

用法: 描述复现步骤+期望行为 → 根因分析 → 修复+回归测试

项目级

.kiro/steering/*.md
仅对当前项目生效

场景: 项目特有的 API 规范、数据库命名约定

全局级

~/.kiro/steering/*.md
对所有项目生效

场景: 个人编码风格、通用安全策略

团队级

通过 MDM/Group Policy 分发
企业统一标准

场景: 企业合规要求、统一技术栈约束

always 默认

每次交互都加载，适合核心标准

用于: product.md、tech.md、security-policies.md

fileMatch

仅在匹配文件时加载

用于: TypeScript 规范仅在编辑 *.ts/*.tsx 时加载

manual

通过 #steering-file-name 手动加载

用于: 偶尔需要的部署流程、数据库迁移指南

auto

Kiro 根据 name + description 自动判断是否加载

用于: API 设计规范 — 仅在创建/修改 API 端点时自动激活

api-standards.md

REST 约定、错误响应格式、认证流程、版本策略

确保所有 API 端点遵循统一的 /api/v1/resources 命名和 { code, data, message } 响应格式

testing-standards.md

单元测试模式、集成测试策略、Mock 方式、覆盖率要求

Agent 生成代码时自动遵循测试规范，减少人工补充测试的工作量

code-conventions.md

命名模式、文件组织、导入排序、架构决策

写清"为什么"做这个决策，而不仅仅是"是什么"

Prompt Submit

提交前注入上下文

场景: 自动附加当前 Git 分支信息、关联的 JIRA ticket 上下文

Agent Stop

完成后自动运行测试/lint

场景: Agent 写完代码后自动执行 npm test + eslint，发现问题立即修复

Pre/Post Tool Use

拦截或增强工具调用，按类别 (read/write/shell) 或工具名过滤

场景: 写文件前自动检查是否符合目录规范，shell 命令前注入安全检查

Pre/Post Task Execution

Spec 任务执行前后自动化

场景: 任务开始前运行 setup 脚本，完成后自动生成 changelog 条目

Summarization

对话达 80% 上下文窗口时自动摘要

Checkpointing

回滚到之前的对话状态

#codebase 索引

实验性全代码库索引，提升理解力

Custom Subagents

定义专属子代理：自定义系统提示词、模型选择、工具访问权限、MCP 集成

Kiro 内置 2 个 Subagent：context gathering（收集项目上下文）和 general purpose（并行处理任务）。Custom Subagents 让你在此基础上创建更多专用代理

场景: 创建专门的"代码审查 Agent"或"文档生成 Agent"，各自使用最适合的模型和工具

Agent Skills

遵循开放 agentskills.io 标准的可移植指令包，按需激活

场景: 导入社区共享的技能包，如前端组件生成、数据库迁移、API 文档生成

Pre/Post Tool Use Hooks

工具调用前后的 Hook 触发器，按类别 (read/write/shell/web) 或具体工具名过滤

场景: 写文件前自动备份、shell 命令前安全审查

Design-First Specs

从技术架构出发创建 Spec，提供高层/低层设计、伪代码或系统图，自动推导可行需求

场景: 已有架构设计文档，需要先验证技术可行性再确定需求范围

Bugfix Specs

专用 Bug 修复工作流：问题描述 → 根因分析 → 修复设计 → 回归预防

场景: 关键路径 Bug，自动捕获"不变行为"生成属性测试防止回归

Hunk-Based Review

Supervised 模式以 hunk 为单位展示变更，每个 hunk 独立接受/拒绝/讨论

场景: 一个文件中接受业务逻辑修改，拒绝不必要的格式化变更

MCP Prompts & Resource Templates

补齐 MCP 协议支持 — 除 Tools 外，现在 # 菜单可直接调用 MCP 服务器暴露的 Prompts（预定义操作）和 Resource Templates（动态上下文注入）

场景: 选择数据库 MCP 的"生成迁移脚本" prompt，或通过模板拉取表 schema 作为上下文

MCP Registry 治理

管理员创建 JSON 注册表控制允许使用的 MCP 服务器，通过 HTTPS 托管，Kiro 每 24h 同步

场景: 企业仅允许使用内部审批过的 MCP 服务器，防止数据泄露

模型治理

管理员控制可用 AI 模型列表，设置默认模型

场景: 仅允许团队使用审批过的模型，禁用高消耗模型控制成本，统一默认模型

文档附件

Chat 中直接粘贴/拖拽文档，支持 PDF、CSV、DOC、XLSX、HTML、TXT、MD

场景: 拖入产品需求 PDF，让 Kiro 直接基于文档生成 Spec

v1.24 1月16日

Skills 渐进加载 · AST Pattern 工具 · 18 语言代码智能 · /compact 会话压缩

亮点: 无需 LSP 配置即可获得代码智能，/compact 手动触发上下文压缩

v1.25 2月4日

ACP 集成 · /help Agent · Subagent 访问控制

亮点: JetBrains/Zed 用户可通过 ACP 协议使用 Kiro，availableAgents/trustedAgents 精细控制

v1.26 2月13日

@path 文件引用 · /model 动态选择 · 工具 Token 洞察

亮点: @src/main.rs 直接注入文件内容节省 token，/tools 查看每个工具消耗

v1.27 3月2日

/agent create AI 辅助 · 精细工具信任 · Session 设置

亮点: 描述需求即可生成 agent 配置，Shell 命令分层信任 (精确→通配符)

Autonomous Agent

独立完成开发任务，异步运行在隔离沙箱中 (Preview)

场景: 提交任务后去开会，Agent 在后台独立完成编码和测试

External IdP

Okta / Microsoft Entra ID 企业 SSO

场景: 员工用企业账号一键登录 Kiro，无需单独注册

Custom Extension Registry

企业私有扩展注册表

场景: 企业内部开发的扩展通过私有注册表分发给团队

Inception 启动

AI 将业务意图转化为需求、故事和工作单元

Mob Elaboration — 全团队验证

Kiro 实践: 用 Spec 将 PRD 结构化为 requirements → design → tasks，团队 Review Spec

Construction 构建

AI 提出逻辑架构、领域模型、代码方案和测试，团队对技术决策实时提供澄清

Mob Construction — 实时澄清技术决策

Kiro 实践: Agent 根据 Spec 生成代码方案，开发者在 Chat 中实时反馈纠正方向，Hooks 自动测试

Operations 运维

AI 管理 IaC 和部署

团队监督

Kiro 实践: CLI 自动化部署脚本，MCP 集成 CI/CD 和监控工具链