Kiro

大半のAIコーディングツールはプロンプトからdiffまでの最短経路を最適化する。AWSが送り出したKiroは意図的に減速させる。機能を説明すると、まずEARS記法で要件を起草し、次に設計ドキュメント、さらに受け入れ基準付きのタスクリストを作り——そこで初めてコードを書き始める。ソロハッカーにはこの手順は官僚主義に見えるだろうが、チームにとってはAI開発の本当の問題——半年後に誰も理由を説明できない、レビュー不能で文書のない変更——を解決する。実行層も有能だ。Autopilotは複数ファイル変更を自律処理し、Agent Hooksはファイル保存などのイベントで自動化を起動し、Kiro Powersは専門スキルを追加する。いまや1つのサブスクリプションがIDE・CLI・Webにまたがり、Autoルーティングがモデルを選んでくれる。懸念は2つ。クレジット経済の評判は本当に二極化しており、重いエージェントタスクはPro枠の1000クレジットを瞬く間に燃やし、$0.04の超過料金は積み上がる。そしてKiroのエコシステムはCursorやCopilotよりまだ若い。だがスペック駆動という賭けは、大手のどの競合も占めていない独自で守りやすい立ち位置だ。vibeコーディングの混沌に痛い目を見たチームなら、Kiroは大いに試す価値がある。