🤔 为什么“Spec Mode”对你来说很重要？
你有没有碰到过这样的情况呢？
- 花了一整天的时间用AI搞定了一个原型，正准备上线，结果却发现代码质量不怎么样，文档和测试也都缺失。
- 团队合作时，AI生成的代码风格各异，其他人根本看不懂你是怎么设计的。
- 需求一变，整个代码逻辑就乱成一团，因为最开始根本没有一个清晰的规划。
这些问题正是Kiro想要解决的关键所在。它的核心理念就是：把混乱的氛围编程转变为可以上线的工程实践（来源：https://kiro.dev/blog/introducing-kiro/）。
Kiro的“Spec Mode”并不是魔法，而是一种有条理的开发流程：
- 需求（Requirements）：搞清楚我们要做什么。
- 设计（Design）：规划系统架构、数据模型和接口。
- 任务（Tasks）：把设计拆分成一个个可以执行和验证的小步骤。
这个流程确保在AI写代码之前，已经有了明确的目标和方向，从根本上提升了开发的可控性和最终结果的质量（来源：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/kiro-app-development-design-and-implement-private-number/）。
⚔️ Cursor的反击：没有“Spec”，但有“全能”
Cursor和Kiro是竞争对手，但它们的路线截然不同。Kiro由AWS开发，像是一个设定好规则的“开发框架”；而Cursor则是一个高度灵活的“增强型IDE”。这种灵活性意味着，你可以在Cursor中自定义出属于自己的“Spec Mode”工作流。
关键洞察：Kiro的Spec模式是一种方法论，而Cursor则提供了实现这种方法论的所有工具。
🚀 实战！如何在Cursor中复刻Kiro的4步工作流
接下来是经过验证的高效四步法，让你在Cursor中享受Kiro级别的规范开发体验。
第一步：创建专属的“Spec”文件夹与文档
别急着开始编码。首先，在项目根目录下新建一个名为 spec/ 的文件夹，并创建三个核心文件：
requirements.md：记录用户故事、功能列表以及非功能性需求。design.md：绘制架构图（可以用Mermaid语法）、定义API接口、描述数据模型。tasks.md：一个待办事项清单，用于追踪项目进展。
第二步：开启“需求-设计”对话（替代Kiro的Spec面板）
打开Cursor的聊天窗口（Chat），和AI进行一次深入的对话。这一步很关键，相当于在Kiro中点击“New Spec”。
Prompt示例：
我们正在开发一个[项目名称]。请扮演一位资深的全栈架构师，与我共同完成以下任务：
1. **需求澄清**：根据我接下来的需求描述，请帮我整理出完整且清晰的功能需求和非功能需求（如性能、安全性），并以列表形式输出到 `spec/requirements.md` 文件中。
2. **系统设计**：根据确认的需求，进行系统设计。包括： – 技术选型建议（前端、后端、数据库） – 绘制一个简单的架构图（使用Mermaid代码块） – 定义核心的数据模型（如User, Post等） – 设计关键的API接口（RESTful或GraphQL） 将此部分输出到 `spec/design.md` 文件中。 我的初步想法是：[在此处详细描述你的项目构想]。 请先回复我，确认你已理解任务，并等待我补充更多细节。
我们正在开发一个[项目名称]。请扮演一位资深的全栈架构师，与我共同完成以下任务： 1. **需求澄清**：根据我接下来的需求描述，请帮我整理出完整且清晰的功能需求和非功能需求（如性能、安全性），并以列表形式输出到 `spec/requirements.md` 文件中。
2. **系统设计**：根据确认的需求，进行系统设计。包括： – 技术选型建议（前端、后端、数据库） – 绘制一个简单的架构图（使用Mermaid代码块） – 定义核心的数据模型（如User, Post等） – 设计关键的API接口（RESTful或GraphQL） 将此部分输出到 `spec/design.md` 文件中。 我的初步想法是：[在此处详细描述你的项目构想]。 请先回复我，确认你已理解任务，并等待我补充更多细节。
这个Prompt迫使AI进入结构化思考的模式，而不是立刻开始写代码。你会得到一份远超普通聊天的、专业的项目蓝图（来源：AI 编程不靠运气，Kiro Spec 工作流复刻全攻略-腾讯云开发者社区-腾讯云）。
第三步：任务拆解与自动化执行
当requirements.md和design.md都经过你审查并确认后，就可以进入第三步了。
Prompt示例：
根据 `spec/design.md` 中的设计方案，请将整个项目拆解为一系列原子化、可独立执行的任务。每个任务要足够小，能在一次AI操作中完成（例如：创建一个文件、修改一个函数）。请将这些任务以待办事项列表的形式，逐条写入 `spec/tasks.md` 文件中。针对每个任务，格式如下： – [ ] **任务标题**：简要描述 – **目标**：具体要达到的效果 – **范围**：涉及哪些文件 – **验收标准**：如何判断完成 完成后请告诉我，我将逐一开始这些任务。
根据 `spec/design.md` 中的设计方案，请将整个项目拆解为一系列原子化、可独立执行的任务。每个任务要足够小，能在一次AI操作中完成（例如：创建一个文件、修改一个函数）。请将这些任务以待办事项列表的形式，逐条写入 `spec/tasks.md` 文件中。针对每个任务，格式如下： – [ ] **任务标题**：简要描述 – **目标**：具体要达到的效果 – **范围**：涉及哪些文件 – **验收标准**：如何判断完成 完成后请告诉我，我将逐一开始这些任务。
现在，tasks.md就成了你的开发路线图。你可以手动勾选已完成的任务，保持进度透明。
第四步：利用MCP Server 实现“Agent Hooks”
这是Cursor强大之处的最佳体现。Kiro的“Agent Hooks”是在后台自动运行的检查工具或辅助程序（来源：https://kiro.dev/blog/introducing-kiro/）。在Cursor中，你可以通过配置MCP Servers来实现类似的功能。
比如，你可以设置一个MCP Server来连接：
- Linter/Formatter：每次AI生成代码后，自动运行ESLint或Prettier，确保代码风格一致。
- Type Checker：自动运行TypeScript编译器，捕捉类型错误。
- 单元测试Runner：在提交前自动运行测试。
配置教程概览：
- 在项目根目录创建
.cursor/mcp.json文件。 - 添加一个MCP Server的配置，指向你的本地脚本或远程服务。
- 在Cursor设置中启用该Server，并可以设置为“Auto-run”（自动运行）。
这样，每当AI生成代码时，这些“Hooks”就会像一位不知疲倦的高级工程师一样，默默为你检查质量，大大提高了生产环境代码的可靠性（来源：Model Context Protocol (MCP) | Cursor Docs）。
💡 结尾：选择你的武器
Kiro和Cursor代表了AI编程的两种思维方式：
- Kiro：就像一个现成的工具箱，里面装满了“最佳实践”的框架，特别适合那些大型复杂项目和需要严格管理的团队，能有效降低大家达成共识的难度。
- Cursor：则是给你无限的灵活性和控制权，特别适合追求高效率的个人开发者和喜欢定制流程的技术团队。
总的来说：其实你根本不需要在这两者之间做选择。你可以用Cursor的灵活性去践行Kiro的先进理念。通过主动搭建“需求-设计-任务”的工作流，再加上MCP的扩展能力，你不仅能复制Kiro的Spec模式，还能创造出一套完全属于你自己的、独特的高效开发体系。这才是真正的生产力革命哦。
