偶然遇到Kiro
笔者始终关注各类工具在工程化场景中的实际表现。近期在社区偶然接触到 AWS 推出的 AI IDE Kiro，其核心卖点之一的 Spec 模式引发关注 —— 此前在 Trae 平台使用同类功能时，曾遭遇规范适配不足、流程冗余等问题，严格来说Trae 并未集成 spec 功能，可使用 Spec kit 来曲线救国，对两款工具的 Spec 模式进行系统性实测，旨在为团队选型提供客观参考。
使用 Spec 模式
基本界面
需求描述
设计
任务拆解
执行任务
最终产物
包含文档记录和代码以及静态资源文件
Kiro 和 Trae CN 效果对比
Kiro 完成效果
Trae CN 使用 spec kit 完成效果。
代码对比
kiro 完成的代码
kiro 在本次开发任务中，核心遵循复用现有资源的原则开展代码编写工作，具体实施细节如下：
- 组件层面：优先选用项目中已封装完成的通用组件（如基础布局组件、表单组件、列表展示组件等），未重新开发新的组件模块。此举既保证了组件风格与项目整体的一致性，也减少了重复开发的工作量，提升了代码的可维护性。
- 工具函数层面：充分调用项目中已沉淀的工具函数库（如数据格式化函数、请求封装函数、校验函数等），避免了同类功能的重复编码，同时依托经过验证的工具函数，提升了代码的稳定性与执行效率。
Trae 完成的代码
trae 在本次开发任务中，采用直接集成 Element UI 组件库的方式进行代码实现，具体特点如下：
- 组件库选用：直接引入 Element UI 官方组件库中的各类组件
产物对比
kiro
trae
结尾
从实测体验来看，Spec 模式绝非 AI 编程工具的附加功能，而是未来工程化开发的核心范式 —— 它正在重构 “需求 - 设计 - 开发 - 维护” 的全链路逻辑，让 “文档即规范、规范即代码” 成为现实。随着 AI 对结构化指令的理解能力持续提升，精准、完整的文档描述将逐渐取代重复的代码编写工作，成为开发流程中的核心产出物，其价值甚至会超越代码本身。
Kiro 与 Trae 均提供免费试用通道，这为开发者降低了探索新范式的门槛 —— 无需付费即可在真实项目中验证工具的适配性，亲身感受不同 Spec 模式的设计逻辑与落地能力。让我们得以零成本对比工具差异，根据自身项目场景（如团队规模、规范要求、技术栈类型）选择最适合的 AI 编辑器。
