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AWSが「Kiro」、そのカーソルクローンを発表

2025年7月14日原文(kiro.dev)

概要

Kiro は、AIエージェントによる 開発体験 を一新するAI IDE。 Spec-driven development で、要件や設計の曖昧さを解消。 SpecsHooks による自動化で、生産性と品質を両立。 VS Code互換で、 既存ツール やプラグインも利用可能。 無料プレビュー提供中、クロスプラットフォーム対応。

Kiro:AIエージェント開発を変革するIDE

  • Kiro は、AIエージェントを活用したアプリ開発を プロトタイプから本番運用 まで一気通貫で支援する AI IDE
  • vibe coding」の楽しさを維持しつつ、 設計・要件の不透明さやドキュメント不足 など本番運用で直面する課題を解決。
  • Spec-driven development を採用し、 開発プロセスの明確化と自動化 を実現。

開発現場でよくある課題

  • プロンプトベース で素早くアプリが動くが、 設計意図や要件 が記録されず、後から 仕様不明・ドキュメント不備 に悩む現場。
  • 要件が曖昧 なまま開発が進み、 設計・パフォーマンス影響 の全体像がつかめない問題。
  • 保守性や品質保証 に不安が残る状況。

Kiroの解決アプローチ

  • Specs(仕様書) で、 要件・設計・実装タスク を一元管理。
  • Hooks(フック) により、 イベント駆動型の自動化 で抜け漏れ防止や定型作業の自動実行。
  • VS Code互換 で、既存の 設定・プラグイン をそのまま活用可能。

Kiroの主な機能

1. プロンプトから要件抽出

  • 例:「Add a review system for products」と入力するだけで、 ユーザーストーリーEARS記法の受け入れ基準 を自動生成。
  • エッジケース まで考慮した要件明示で、 開発の抜け漏れ防止

2. 要件ベースの技術設計自動化

  • コードベースと要件Specs を解析し、 データフロー図・TypeScriptインターフェース・DBスキーマ・APIエンドポイント を自動生成。
  • 設計の不明点や認識齟齬 を解消。

3. タスク生成と進捗管理

  • 要件に基づいた実装タスク・サブタスク を自動生成し、 依存関係順に並べて紐付け
  • 各タスクに ユニットテスト・統合テスト・ローディング状態・レスポンシブ・アクセシビリティ要件 を自動付与。
  • 進捗インジケーター で実行状況を可視化、 コード差分・エージェント履歴 も確認可能。
  • Specsとコードの双方向同期 で、ドキュメントと実装のズレを解消。

4. Hooksによる自動チェックと作業効率化

  • ファイル保存・作成・削除・手動トリガー などのイベントに応じて、 自動でエージェントがタスク実行
    • 例:Reactコンポーネント保存時に テストファイル自動更新
    • APIエンドポイント変更時に README自動更新
    • コミット時に セキュリティスキャン で漏洩防止。
  • コーディング規約 (例:Single Responsibility Principle)を 全チームに自動適用

5. その他の特徴

  • Model Context Protocol (MCP) 対応で、 外部AIツールやルール との連携が可能。
  • エージェントチャット で、 ファイル・URL・ドキュメント を参照しながらアドホックなコーディングも実現。
  • Code OSSベース で、 VS Code設定・Open VSXプラグイン もそのまま利用可能。
  • クロスプラットフォーム(Mac/Windows/Linux) 対応、 主要言語サポート

Spec-driven developmentの未来

  • 設計整合性・要件対立解消・技術的負債削減・レビューの厳格化・知識継承 など、 ソフトウェア開発の本質的課題 解決を目指す。
  • 人とAIの協調開発 を、よりシームレスかつ高品質に進化させるビジョン。
  • Specs はその第一歩として、 開発現場の生産性と品質向上 に貢献。

Kiroの始め方・コミュニティ

  • 無料プレビュー 利用可能(機能制限あり)。
  • Google・GitHubアカウント等でサインインMac/Windows/Linux 対応。
  • チュートリアル で、 仕様策定からデプロイまで の一連の流れを体験可能。
  • X(@kirodotdev)、LinkedIn、Instagram、Bluesky(@kiro.dev) でコミュニティ展開、 #builtwithkiro で成果共有推奨。

Kiro で、 AI時代の新しい開発体験 をぜひ体感してください。

Hackerたちの意見

先週これを使ってみたんだけど、意外と良かったよ。「コンテキストエンジニアリングの作業をかなりやってくれる」って感じで。普段はあんまり気にしない厳密さを強制してくれるんだよね。

コーリー、フィードバックありがとう!Kiroの大きな目標の一つは、コードプロジェクトが成長するにつれて、しっかりとした管理を加えることなんだ。Kiroは、最初は「バイブコーディング」の楽しさを味わいつつ、ソフトウェアエンジニアリングが必要になったときに、技術的な要件を深く掘り下げたり、アーキテクチャ設計を書いたり、大きなプロジェクトを合理的なタスクに分けたりするのを手伝ってくれる、最高のバランスを取ってると思うよ。

みんな、こんにちは!Kiroにほぼ1年取り組んでるんだ。IDEの分野でユニークな点について話せるのが嬉しいよ。いくつか強力な機能を追加して、他のAIエディタとはちょっと違うと思うんだ。特に「仕様駆動開発」には自信があるよ。これはAmazonのソフトウェア開発チームが大規模な技術プロジェクトを構築するために使っている内部プロセスに基づいているんだ。Kiroは基本的な「バイブコーディング」のプロンプトを受け取って、深い技術要件や設計文書(図付き)、大きなプロジェクトを小さく現実的な作業に分解するためのタスクリストに展開できるんだ。Kiroでの作業だけじゃなくて、Kiroを使ってコーディングするのもすごく楽しかったよ。Kiroで作業しながら作ったサンプルプロジェクトも公開したんだ。無限クラフティングゲームのためのかなり広範なコードベースで、ほぼ95%がKiroのおかげでAIでコーディングされてるよ:https://github.com/kirodotdev/spirit-of-kiro

Harper Reedの「My LLM codegen workflow atm」に似たようなもの? https://harper.blog/2025/02/16/my-llm-codegen-workflow-atm/

これって特定のモデルで動いてるの?

エージェントインタラクションのオーバーチャージは1回あたり$0.04で、もし有効にすると、含まれている量(Proティアで1,000インタラクション、Pro+ティアで3,000インタラクション)が使い切った時からオーバーチャージが発生するよ。制限はユーザーレベルで適用されるから、例えばProティアの顧客が1,200リクエストを使ったら、請求書には$8のオーバーチャージ(200 × $0.04)が表示されることになる。エージェントインタラクションのオーバーチャージは、使用前に有効にする必要があるよ。インタラクションって何を指すの? EDIT: RTFM Kiroに何かを尋ねるたびに、エージェントインタラクションが消費されるよ。これにはチャットや単一のスペック実行、エージェントフックが実行されるたびに含まれる。ただし、Kiroがリクエストを完了するために行う作業(他のツールを呼び出したり、複数回試みたりすること)はインタラクションにはカウントされないよ。

よくできてるね。特にスペックを書くことに重点を置いてるのがいいと思う。これはこの分野では本当に新しいことで、Kirkを単なる「Cursorのクローン」じゃなくしてる。Claude Codeにはこれが欠けてて、ユーザーがClaudeにスペックを更新するように頼むのを覚えておく必要がある。Kirkは要件の変更にどう対処してるの?すべてのスペックが更新されるの?

こんにちは!AWSとの関係は何ですか?AWSで働いてるの?これはAmazon QやBedrockに裏打ちされた公式のAWS製品になるの?

AWSの顧客がこれをBedrockに接続したり、そこを通じてモデルを使ったりする計画はあるの?

これがKiroへのフィードバックなのか、もっとこのアプリケーションのカテゴリ全体へのフィードバックなのか分からないけど、個人的には新しいコーディングエージェントに真剣に目を向けるのを妨げている最大の障壁は、既存のエージェントで設定したカスタムルールだと気づいたよ。Copilot、Continue、Cursor、Cline、Aider、Roo Code、Claude Codeをかなり使ってきた。最近、ルールをClaude Codeに移行したばかりで、これをもう一度やりたくないんだよね(ファイルをドラッグ&ドロップするだけでも)。企業は、他のアプリケーションからユーザーを移行させるためのより良いオンボーディングフローを作ることで大きな利益を得られると思う。ルールを1:1で持ってくるか、llmエージェントがそれをエージェントにとってより良い形式に変換するべきだね。

大規模なコードベースでのIDEのパフォーマンスについて教えてもらえる?仕様ベースのアプローチは役立つのかな?アマゾンでの経験から何か具体例を挙げてくれる?

編集されたタイトル「Cursorのクローン」ってどういうこと?もし本当にCursorのクローンじゃないなら、製品カテゴリを説明するように変更してほしいな。Cursorが全体のカテゴリを定義するわけじゃないし、全然近くもないよ。

製品カテゴリ:「AI機能が追加されたvscode」

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