Amazon AWS lance Kiro, un nouvel EDI dirigé par les spécifications pour le vibe coding avec des agents IA intégrés, qui fonctionne du prototype à la production à travers une expérience développeur simplifiée

Amazon AWS lance Kiro, un nouvel EDI dirigé par les spécifications pour le vibe coding avec des agents IA intégrés, qui fonctionne du prototype à la production à travers une expérience développeur simplifiée

Amazon Web Services (AWS) a lancé Kiro, un nouvel EDI intégrant l'IA, actuellement en preview, qui aide les développeurs à transformer leurs idées en code prêt pour la production grâce à l'IA. Contrairement à d'autres EDI agentiques comme Windsurf Editor, Firebase Studio ou Cursor, Kiro se concentre sur des spécifications structurées plutôt que sur des prompts (instructions génératives). Sa fonction Kiro Specs permet notamment aux développeurs de définir les exigences du projet, qui sont ensuite traduites en notation EARS (Easy Approach to Requirements Syntax).

Kiro utilise ces spécifications ou les bases de code existantes pour générer automatiquement des documents de conception, notamment des interfaces TypeScript, des points d'extrémité d'API, des schémas de base de données et des diagrammes de flux de données. Il décompose le développement en tâches et sous-tâches, telles que les tests et l'accessibilité, chacune pouvant être déclenchée et exécutée avec l'aide de l'IA.

Construit sur l'architecture open-source Visual Studio Code, Kiro prend en charge les principaux langages de programmation et est compatible avec Linux, macOS et Windows. Il utilise par défaut le modèle Claude Sonnet 4 d'Anthropic, avec la version 3.7 comme sauvegarde, et d'autres options de modèles sont en cours d'élaboration.

Pour étendre ses fonctionnalités, Kiro s'intègre à des outils externes via le Model Context Protocol et prend en charge des automatisations événementielles appelées Kiro Hooks, qui déclenchent des actions telles que des analyses de code ou des mises à jour de la documentation en cas de modification des fichiers. Il comprend également un assistant de codage IA pour le développement inline.

La version de prévisualisation de Kiro est actuellement gratuite, les plans payants commençant à 19 euros par mois lors du lancement ultérieur.


Présentation de Kiro

Certains développeurs sont probablement passé par là : un prompt, un autre prompt, puis un autre, et l'on obtient une application qui fonctionne. C'est amusant et cela ressemble à de la magie. Mais pour la mettre en production, il faut aller plus loin. Quelles hypothèses le modèle a-t-il formulées lors de sa construction ? Le développeur a guidé l'agent tout au long du processus, mais ces décisions ne sont pas documentées. Les exigences sont floues et le développeur ne peut pas savoir si l'application y répond. Il ne peut pas comprendre rapidement comment le système est conçu et comment cette conception affectera son environnement et ses performances. Parfois, il est préférable de prendre du recul, de réfléchir aux décisions, et l'on obtient une meilleure application dont on pourra facilement assurer la maintenance. C'est ce que Kiro aide à faire grâce au développement dirigé par les spécifications.

AWS a le plaisir d'annoncer Kiro, un EDI pour l'IA qui vous aide à passer du concept à la production grâce à une expérience de développement simplifiée pour travailler avec des agents d'IA. Kiro est excellent pour le « vibe coding », mais va bien au-delà : sa force est de transformer ces prototypes en systèmes de production grâce à des fonctionnalités telles que les spécifications et les hooks.


Les spécifications de Kiro sont des artefacts qui s'avèrent utiles à chaque fois qu'un développeur a besoin de réfléchir en profondeur à une fonctionnalité, à un travail de refactorisation qui nécessite une planification en amont, ou lorsqu'il veut comprendre le comportement des systèmes - en bref, la plupart des choses dont le développeur a besoin pour passer à la production. Les exigences sont généralement incertaines quand on commence à construire, c'est pourquoi les développeurs utilisent des spécifications pour la planification et la clarté. De la même manière, les spécifications peuvent guider les agents d'IA vers une meilleure mise en œuvre.

Les hooks de Kiro agissent comme un développeur expérimenté en rattrapant les choses que vous manquez ou en effectuant des tâches banales en arrière-plan pendant que vous travaillez. Ces automatismes événementiels déclenchent l'exécution d'une tâche en arrière-plan par un agent lorsque le développeur enregistre, crée ou supprime des fichiers, ou sur déclenchement manuel.

Construire avec des spécifications et des hooks

Kiro accélère le flux de travail des spécifications en l'intégrant davantage au développement. Dans cet exemple, on dispose d'une application de commerce électronique pour la vente d'objets artisanaux, à laquelle on souhaite ajouter un système d'évaluation permettant aux utilisateurs de laisser des commentaires sur les objets artisanaux. Voici le processus en trois étapes de la construction avec les spécifications.


1. D'un prompt unique aux exigences

Kiro décompose les exigences à partir d'un prompt unique - « Ajouter un système d'évaluation pour les produits » - et génère des histoires d'utilisateurs pour l'affichage, la création, le filtrage et l'évaluation des évaluations. Chaque histoire d'utilisateur inclut les critères d'acceptation de la notation EARS couvrant les cas limites que les développeurs traitent généralement lorsqu'ils construisent à partir d'histoires d'utilisateur de base. Les prompts d'hypothèses des développeurs sont ainsi explicites, ce qui leur permet de savoir que Kiro construit ce qu'il veulent.


2. Conception technique basée sur les exigences

Kiro génère ensuite un document de conception en analysant la base de code et les exigences approuvées. Il crée des diagrammes de flux de données, des interfaces TypeScript, des schémas de base de données et des points de terminaison API, comme les interfaces Review pour le système d'évaluation en cours de construction. Cela élimine les longs allers-retours sur la clarté des exigences qui ralentissent généralement le développement.


3. Implémentation des tâches

Kiro génère des tâches et des sous-tâches, les séquence correctement en fonction des dépendances et les relie aux exigences. Chaque tâche comprend des détails tels que les tests unitaires, les tests d'intégration, les états de chargement, la réactivité mobile et les exigences d'accessibilité pour l'implémentation. Cela permet au développeur de vérifier le travail par étapes plutôt que de découvrir des pièces manquantes une fois qu'il pense avoir terminé.


L'interface des tâches permet au développeur de déclencher des tâches une par une avec un indicateur de progression montrant l'état d'exécution. Une fois la tâche terminée, il peut en voir l'état d'achèvement en ligne et auditer le travail en visualisant les différences de code et l'historique de l'exécution de l'agent.


Les spécifications de Kiro restent synchronisées avec l'évolution de la base de code. Les développeurs peuvent créer du code et demander à Kiro de mettre à jour les spécifications ou de les mettre à jour manuellement pour actualiser les tâches. Cela résout le problème courant des développeurs qui cessent de mettre à jour les artefacts originaux au cours de la mise en œuvre, ce qui entraîne des incohérences dans la documentation qui compliquent la maintenance future.

4. Identifier les problèmes avant qu'ils ne soient expédiés avec des hooks

Avant de soumettre leur code, la plupart des développeurs passent par une liste de contrôle mentale : Ai-je cassé quelque chose ? Les tests sont-ils mis à jour ? La documentation est-elle à jour ? Cette prudence est saine, mais sa mise en œuvre peut nécessiter beaucoup de travail manuel.

Les hooks de l'agent Kiro agissent comme un développeur expérimenté qui rattrape les choses que le développeur peut manquer. Les hooks sont des automatismes pilotés par des événements qui s'exécutent lorsqu'un développeur enregistre ou crée des fichiers - c'est comme déléguer des tâches à un collaborateur. Configurez un hook une fois, et Kiro s'occupe du reste. Voici quelques exemples :

• Lorsqu'un développeur sauvegarde un composant React, les hooks mettent à jour le fichier de test.
• Lorsqu'un développeur modifie les points de terminaison de l'API, les hooks actualisent les fichiers README.
• Lorsqu'un développeur est prêt à livrer, les hooks de sécurité analysent les fuites d'informations d'identification.

Les hooks assurent la cohérence de l'ensemble de l'équipe. Tout le monde bénéficie des mêmes contrôles de qualité, des mêmes normes de code et des mêmes correctifs de validation de la sécurité. Pour la fonctionnalité d'évaluation construite, on veut s'assurer que tout nouveau composant React respecte le principe de la responsabilité unique afin que les développeurs ne créent pas des composants qui font trop de choses. Kiro prend le prompt créé par le développeur, génère un prompt système optimisé et sélectionne les dossiers du référentiel à surveiller. Une fois que ce hook est committé sur Git, il applique la norme de codage à l'ensemble de l'équipe - chaque fois que quelqu'un ajoute un nouveau composant, l'agent le valide automatiquement par rapport aux directives.


Tout ce à quoi on peut s'attendre

Au-delà des spécifications et des hooks, Kiro inclut toutes les fonctionnalités attendues d'un éditeur de code d'IA : Support de Model Context Protocol (MCP) pour connecter des outils spécialisés, règles de pilotage pour guider le comportement de l'IA à travers un projet, et chat agentique pour des tâches de codage ad-hoc avec des fournisseurs de fichiers, d'URL, de contexte Doc's. Kiro est construit sur Code OSS, il est donc possible de conserver les paramètres de VS Code et les plugins compatibles avec Open VSX tout en travaillant avec l'EDI. Les développeurs bénéficient d'une expérience de codage IA complète, ainsi que des fondamentaux nécessaires à la production.

Alors qu'Amazon AWS vient de lancer Kiro, la promesse d'une productivité améliorée grâce à l'IA suscite un scepticisme croissant. Une récente étude menée par Model Evaluation & Threat Research a révélé que les outils de codage IA ralentissaient les développeurs tout en leur donnant l'illusion d'être plus rapides. Selon cette étude, les développeurs utilisant des outils d'IA mettent 19 % plus de temps à accomplir leurs tâches de codage, alors qu'ils s'attendaient à un gain de productivité de 24 %. Ces conclusions, ainsi que celles d'études précédentes faisant état d'un taux de bogues plus élevé lors de l'utilisation de ces outils, remettent en question les gains de productivité promis par l'IA.

Télécharger Kiro

Sources : Amazon Web Services, Kiro

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