Kiro: एक नया agentic IDE

 (kiro.dev)
9 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-07-15 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Kiro AI agent-आधारित डेवलपमेंट के लिए एक spec-केंद्रित IDE है, जो डेवलपमेंट के शुरुआती कॉन्सेप्ट से लेकर वास्तविक डिप्लॉयमेंट तक की प्रक्रिया को सरल बनाता है
  • एक ही prompt से requirements, design और implementation tasks तक अपने-आप जनरेट करता है, और test/accessibility जैसी चीज़ों को भी जांचकर production-level code management को आसान बनाता है
  • Mac, Windows, Linux और प्रमुख भाषाओं को सपोर्ट करता है, साथ ही VS Code plugin/settings compatibility और मुफ़्त preview भी उपलब्ध है
  • requirements को व्यवस्थित करने वाले specs और हर खास event पर AI द्वारा अपने-आप काम करने वाले hooks पर आधारित workflow
  • केवल 'vibe coding' (यानी तात्कालिक prototyping) ही नहीं, बल्कि स्पष्ट specification और production system में बदलाव को अपनी ताकत के रूप में पेश करता है

Specs और Hooks

  • Specs: डेवलपर को requirements को विस्तार से document करने में मदद करता है, और AI इसके आधार पर code, design documents, database schema, API endpoints जैसे technical design outputs अपने-आप बनाता है
    • जब requirements स्पष्ट न हों, तब यह साफ़ मानदंड तय करने में मदद करता है, और बदलाव/विस्तार के समय specs और वास्तविक code synchronized रहते हैं
  • Hooks: अनुभवी डेवलपर से भी छूट जाने वाले दोहराए जाने वाले कामों को संभालता है या छोटी गलतियों को रोकने वाले automation की भूमिका निभाता है
    • file save, create, delete जैसे खास events होने पर तय किए गए काम agent बैकग्राउंड में अपने-आप संभालता है
    • उदाहरण के लिए React component save करने पर test file update करना, API endpoint बदलने पर README refresh करना, commit के समय security check चलाना जैसे दोहराव वाले काम automate करता है
    • पूरी टीम में code quality, security और standardization को लगातार एकसमान बनाए रखता है

Specs और Hooks आधारित डेवलपमेंट प्रक्रिया

  • उदाहरण: e-commerce app में review system जोड़ना
      1. एकल prompt इनपुट: "प्रोडक्ट में review system जोड़ो" → AI EARS (स्पष्ट requirement notation) आधारित user stories और edge cases सहित specification अपने-आप बनाता है
      1. Technical design: specs के अनुसार dataflow diagram, TypeScript interfaces, DB schema, API आदि का design अपने-आप बनता है
      1. Implementation task generation: tasks/subtasks को dependency क्रम में अपने-आप व्यवस्थित करता है, और unit/integration tests, loading states, mobile/accessibility तक जांचता है
      1. Hooks से quality assurance: save पर test code update करना, commit से पहले security scan जैसे बार-बार होने वाले checks को automate करना

विशेषताएँ और अन्य फ़ीचर

  • एक AI code editor के रूप में MCP(Model Context Protocol) support, AI behavior guide, file/URL/document context provider, agent chat जैसी कई productivity features शामिल हैं
  • VS Code settings, Open VSX plugins के साथ compatible होने के कारण मौजूदा डेवलपमेंट environment के साथ जोड़ना आसान है
  • Specs और code हमेशा synchronized रहते हैं, जिससे documentation छूटने और maintenance की समस्याएँ कम होती हैं

विज़न और भविष्य की दिशा

  • टीमों के बीच design consistency सुनिश्चित करना, requirement conflicts सुलझाना, code review automation, technical debt management, knowledge transfer जैसे डेवलपमेंट की कठिन समस्याओं को हल करना इसका लक्ष्य है
  • spec-केंद्रित डेवलपमेंट के माध्यम से मनुष्यों और AI के सहयोग से सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट के नए तरीके की ओर बढ़ता है

शुरुआत कैसे करें और क्या सपोर्ट मिलता है

  • Mac, Windows, Linux, कई भाषाओं का समर्थन, और Google/GitHub आदि से लॉगिन संभव
  • hands-on tutorial के ज़रिए spec लिखने से लेकर deployment तक का पूरा डेवलपमेंट flow अनुभव किया जा सकता है
  • फ़िलहाल preview अवधि के दौरान मुफ़्त उपलब्ध (कुछ सीमाओं के साथ)

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-07-15
Hacker News की राय

  • Kiro कोडबेस और अनुमोदित requirements spec का विश्लेषण करके design documents अपने-आप बनाता है, data flow diagrams, TypeScript interfaces, DB schema, API endpoints आदि तक तैयार कर देता है। यह तरीका development process में requirements स्पष्ट करने में होने वाली समय-बरबादी को कम कर सकता है। documentation के लिए यह काफ़ी उपयोगी है, लेकिन असली design तभी मायने रखता है जब फ़ैसले coding से पहले लिए जाएँ

    • मैंने इसे requirements और code लिखने के बीच वाले चरण में design document बनाने के रूप में समझा। चूँकि यह मौजूदा codebase को पढ़ता है, इसलिए यह सिर्फ greenfield नहीं बल्कि existing projects पर भी ठीक से काम करता है

    • इससे Eisenhower का यह मशहूर कथन याद आता है: "Plans are useless, but planning is everything"

  • FAQ से कुछ अहम बातें संक्षेप में: अगर आप Pro या Pro+ plan इस्तेमाल करते हैं, तो आपका content (code, conversations, files आदि) default AI models के training data के रूप में इस्तेमाल नहीं होता। AWS service improvement के लिए client-side telemetry और usability data इकट्ठा कर सकता है, लेकिन IDE settings में data collection बंद किया जा सकता है। Free version और preview में, अगर आप स्पष्ट रूप से opt-out नहीं करते, तो content model quality सुधारने में इस्तेमाल हो सकता है। अधिक जानकारी के लिए FAQ link देखें

    • इस policy को देखकर लगता है कि कंपनी के नज़रिए से ऐसा context (input data) काफ़ी मूल्यवान माना जा रहा है। आम तौर पर मुझे LLM द्वारा बनाया गया code, इंसानों के लिखे code की तुलना में बीच के स्तर की quality का लगता है, इसलिए अगर input code बिना filtering के training data बनता है, तो सच में उसका कितना value है इस पर संदेह है। ख़राब data हटाने की post-processing ज़रूरी लगती है। context data training के अलावा दूसरे कामों में भी उपयोगी हो सकता है

    • Kiro में telemetry data sharing बंद करने के लिए Settings में User subtab पर जाएँ, फिर Application → Telemetry and Content setting को Disabled कर दें। official guide में भी यही steps दिए गए हैं

  • मैं लगभग 1 साल से Kiro development में शामिल हूँ। इस बात पर गर्व है कि Kiro मौजूदा AI-based editors से अलग तरह की capabilities देता है। खासकर “spec driven development” को लेकर काफ़ी भरोसा है। Amazon engineering process के आधार पर यह एक simple prompt से technical requirements, design docs (diagrams सहित), और task list तक बना सकता है। Kiro के साथ coding करना भी मज़ेदार था, और मैंने अपना बनाया हुआ एक sample project भी साझा किया है। यह लगभग 95% AI द्वारा लिखा गया infinite crafting game spirit-of-kiro है

    • यह बढ़िया लगा कि sample project में CHALLENGE.md और ROADMAP.md जैसे documents भी शामिल हैं। मुझे यह real users के लिए सीधे आज़माने लायक framework जैसा लगता है। बस यह खटकता है कि AWS का इस्तेमाल अनिवार्य है। उदाहरण के लिए, अगर ऐसा agentic coding हो जहाँ मैं कह सकूँ, "Kiro, सिर्फ local DB और मेरी Anthropic API key इस्तेमाल करो," तो और अच्छा होता। AWS को लेकर शिकायत अलग, लेकिन ऐसा hands-on demo environment वाकई शानदार idea है

    • जब उन्होंने कहा कि यह 95% AI code है, तो शायद इसका मतलब यह भी हो सकता है कि code output से उम्मीदें बहुत ऊँची नहीं थीं। शायद रवैया ऐसा था कि अगर नतीजा ऊपर-ऊपर से ठीक लगे, तो वही काफ़ी है

    • मेरा feedback Kiro पर है या पूरे coding agent ecosystem पर, यह पक्का नहीं, लेकिन मुझे सबसे ज़्यादा रोकने वाली बात यह है कि मैंने पहले से दूसरे products (Copilot, Continue, Cursor वगैरह) में custom rules सेट कर रखे हैं। अभी थोड़ी देर पहले ही मैंने अपनी settings फिर से Claude Code में migrate की हैं, और यह मेहनत बार-बार नहीं करना चाहता। कंपनियों को external apps से settings अपने-आप import या convert करने वाला onboarding flow अच्छा बनाना होगा, तभी ज़्यादा users आएँगे

    • क्या यह Harper Reed के "My LLM codegen workflow atm" जैसा है? related workflow link

    • editor बनाने की ज़रूरत क्यों पड़ी? CLI version बेहतर लगता। मुझे व्यक्तिगत रूप से VSCode धीमा लगता है, इसलिए CLI पसंद है

  • मैं हर 6 महीने में किसी नए editor/IDE पर नहीं जाना चाहता। नए keybindings और पूरी तरह अलग UI की आदत डालना थका देने वाला है। AI tools का क्षेत्र इतनी तेज़ी से बदल रहा है कि जल्द ही कोई और बेहतर विकल्प आ ही जाएगा। Cursor और Windsurf में भी ऐसा होते देखा है। अभी Claude Code लोकप्रिय लग रहा है, और CLI या TUI style मेरे लिए ज़्यादा उपयुक्त है। हाँ, terminal users से कहीं बड़ा GUI application users का वर्ग भी है

    • ये सब vscode-based हैं, इसलिए अभी editor बदलने की entry barrier काफ़ी कम है। आगे चलकर यह बदल सकता है, लेकिन फिलहाल experience लगभग एक-जैसा है। Cursor VSCode updates के साथ पूरी तरह sync नहीं रहता, लेकिन अभी यह बहुत छोटी बात है

    • मैंने Aider के ‘IDE integration’ approach को अपनाया है। इसे अपने पसंदीदा editor में इस्तेमाल कर सकते हैं, और AI backend भी अपनी पसंद का चुन सकते हैं। provider lock-in मुझे ग़लत लगता है। tab completion नहीं मिलता, लेकिन सामान्य language-server-based tab completion अक्सर बेहतर लगता है। जब AI चाहिए, तब मैं जानबूझकर tool को बुलाता हूँ। यह सब environment पर निर्भर है, लेकिन मेरे काम में ठीक बैठता है। और Claude, Gemini, Deepseek, Qwen, Kimi जैसे कई models को मनचाहे ढंग से बदल-बदल कर उनकी कमियाँ एक-दूसरे से पूरी करना भी बड़ा फ़ायदा है

    • मैं vim और अपने दिमाग़ को कभी नहीं छोड़ूँगा। यह सिर्फ IDE नहीं, बल्कि उस machine learning model को भी खरीदने जैसा लगता है जिस पर आप निर्भर होने वाले हैं। सहकर्मी tools पर ज़्यादा निर्भर होते जा रहे हैं और उनकी सोचने की क्षमता घटती दिखती है। सच में अजीब समय है। अगर model service ही बंद हो जाए तो क्या होगा, यह सोचता हूँ

    • 6 महीने में editor बदलना? अब तो हाल यह है कि 2 हफ़्ते में बदलना पड़ रहा है। Claude Code से संतुष्ट हूँ

    • ऐसे agentic IDEs VSCode plugin के रूप में भी आ सकते थे। शायद plugin से VC funding जुटाना मुश्किल होता, इसलिए इसे अलग product बनाया गया

  • spec-based development पर इसका फ़ोकस प्रभावशाली है। मैं भी Claude Code के साथ spec text बनाए रखता हूँ और README या architecture diagrams (Markdown/mermaid) भी हमेशा साथ में संभालता हूँ। बल्कि मुझे लगता है कि code generation से ज़्यादा अहम यह documentation है। जानना चाहता हूँ कि क्या Kiro इस हिस्से में सचमुच कोई विशेष बढ़त देता है। अगर diagrams या plans को किसी बेहतर DSL वगैरह से आसान और बेहतर बनाया जा सके, तो अच्छा होगा। मैं पहले से अपने workflow का आदी हूँ, इसलिए नया tool अपनाना कठिन लगता है। pricing भी जानना चाहता हूँ। क्या यह सिर्फ Bedrock pricing पर कुछ added value है?

    • मेरा मानना है कि Kiro में कुछ ऐसे खास पहलू हैं जो इस approach को बेहतर बनाते हैं। इसे खुद इस्तेमाल करने पर output की तुलना की जा सकेगी। मुझे व्यक्तिगत रूप से specs, SW design documents, और mermaid diagram generation format पसंद हैं। pricing monthly subscription है, और हर महीने interactions की limit होती है। हर ‘user-driven’ interaction पर quota खर्च होता है, लेकिन एक interaction में काफ़ी automated code generation हो सकती है। अधिक जानकारी के लिए pricing link देखें

  • AI और इंसानों के सहयोग से output बनाना एक बेहद दिलचस्प प्रयोग है। इसमें इंसान high-level conception पर ध्यान देता है और AI low-level काम बाँट लेता है। requirements → spec → code की hierarchical structure साफ़ नज़र आती है। अगर हर चरण को अलग documents (जैसे Markdown) में रखा जाए, तो हर level पर स्वतंत्र review किया जा सकता है। इस तरह का structured decision-making coding के लिए काफ़ी असरदार हो सकता है। अगर यह model जम गया, तो आगे चलकर law, healthcare, insurance जैसे दूसरे क्षेत्रों तक भी फैल सकता है। software तो बस iceberg का सिरा है; अगर यह pattern सफल हुआ, तो अनगिनत startups पैदा हो सकते हैं। असली मुद्दा है कई स्तरों के documents, abstractions, और review process को प्रभावी ढंग से संभालना। मुझे लगता है यह हल किया जा सकने वाला मसला है

    • अगर इसे hierarchy-wise structured documents तक ले जाया जाए, तो आख़िरकार यह एक पूरी ‘programming language’ जैसा रूप ले सकता है, जिसमें कंप्यूटर को बताई जाने वाली बात को एकसमान grammar और structured language में साफ़-साफ़ व्यक्त किया जाए। अपने आप में यह बहुत बड़ा बदलाव हो सकता है

  • एक अहम तथ्य यह है कि यह फिर एक और VSCode fork है। सुनने में आता है कि AI innovation का युग खोल रहा है, लेकिन असलियत में लगता है कि सब लोग बस मौजूदा चीज़ों की नकल कर रहे हैं। कभी-कभी लगता है कि आज का AI innovation का युग लाने के बजाय उसे ख़त्म कर रहा है। सबकी ऊर्जा copying में जा रही है

  • क्या यह Amazon product है? ‘Legal’ tab पर क्लिक करने से AWS पर ले जाता है। official docs में लिखा है, "Kiro is an independent agentic IDE from AWS"। फिर भी homepage पर कहीं भी साफ़ तौर पर नहीं लिखा कि यह Amazon का हिस्सा है। और लेखक @nathanpeck के Amazon employee होने को देखते हुए, थोड़ा शक होता है कि क्या जानकारी छिपाई जा रही है

    • क्या आपको नहीं पता कि AWS का मतलब Amazon Web Services है?

    • मैंने मूल शीर्षक में यह साफ़ लिखा था कि यह AWS product है, लेकिन Hacker News ने title बदल दिया, जिससे clarity कम हो गई

    • नहीं लगता कि इसे छिपाने का इरादा है। About page पर साफ़ लिखा है कि "Kiro was built by a small team within AWS"। संदर्भ के लिए, मैं भी AWS में काम करता हूँ, हालाँकि अलग org में हूँ

  • हाल के समय में IDEs developer market में entry point के रूप में बहुत अहम हो गए हैं। पहले Atom ने next-gen IDE trend शुरू किया था, फिर VSCode market standard बन गया। AI era में user acquisition, data collection, और model positioning अहम हैं, और IDE यह सब उपलब्ध कराता है। Kiro भी इसी trend में शामिल एक project है (AWS का Kiro, Microsoft का VSCode+Copilot, OpenAI का Windsurf, Cursor, Alibaba का Trae, Zed आदि)। Zed को पहले अलग category में देखा जाता था, लेकिन अब उसे भी AI agent वाले बराबरी के tool की तरह देखता हूँ। market बहुत ज़्यादा saturated है, और Claude Code जैसे tools users को वैकल्पिक रास्ता देते हैं। मैंने भी Cursor आज़माया था, लेकिन फिर Helix/VSCode+Claude Code पर लौट आया

    • मुझे Zed का base editor performance बहुत पसंद है। AI features भी ठीक-ठाक हैं। हाल में वह TUI-side AI experiments भी बढ़ा रहा है। दूसरी तरफ़, यह चिंता भी है कि कहीं Zed AI trend में इतना न बह जाए कि project बहुत complex हो जाए। उम्मीद है समझदार लोग संतुलन बनाए रखेंगे

    • Windsurf को OpenAI acquire करना चाहता था, लेकिन आख़िर में Google ने service बंद कर दी

  • Amazon पहले ही Claude Code जैसे एक Agentic coding CLI product जारी कर चुका है, Q Developer CLI link। इसका free tier भी ठीक है, और paid subscription शायद Claude Code से बेहतर value दे सकता है। यह MCP भी support करता है। Q के VSCode और IntelliJ plugins भी हैं, लेकिन Kiro plugin level से आगे जाता है और Cursor के VSCode fork की तरह ज़्यादा features देता है

    • Q CLI में लगभग unlimited Claude model usage $20/month पर मिलती है। Claude Code जितना polished नहीं है, लेकिन price difference बड़ा है

    • लेकिन Q CLI shell profile में बहुत-सा अनावश्यक syntax inject कर देता है, जिससे terminal धीमा हो जाता है, और standard streaming server support न होना जैसी दिक्कतें भी हैं