Kiro AI: una guida con esempi pratici

Gli strumenti di coding basati sull’AI hanno un problema di contesto. Si dimenticano cosa stai davvero cercando di costruire quando i progetti diventano grandi e le conversazioni si allungano. Amazon Web Services dice di poter risolvere la cosa con Kiro, il nuovo IDE agentico che porta ordine al vibe coding disordinato e ti aiuta a rilasciare più in fretta. Dopo un mese in lista d’attesa, finalmente ho potuto provarlo.

Al momento, Kiro è ancora in anteprima. Non ci sono benchmark, poche testimonianze d’uso e pochissimi lo hanno usato davvero nel quotidiano. La documentazione ufficiale racconta solo parte della storia, lasciandoti il dubbio se funzioni davvero come promesso. Lo verificheremo testando ogni funzionalità dichiarata da Kiro su problemi di coding reali.

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Che cos’è Kiro?

Kiro è il nuovo ambiente di sviluppo di AWS con AI integrata che promette di sistemare le parti più caotiche dello sviluppo assistito dall’AI. A differenza di altri IDE AI che generano solo codice dai prompt, Kiro punta su quello che chiama “sviluppo guidato da specifiche”, trasformando le idee in piani chiari prima di scrivere una riga di codice. È progettato per colmare il divario tra prototipazione rapida e software reale.

Ecco le funzionalità chiave di Kiro:

• Specs — Converte i tuoi prompt in requisiti dettagliati e design di sistema
• Agent Hooks — Agenti AI in background che gestiscono automaticamente attività come test e documentazione
• Autopilot Mode — Permette all’AI di lavorare su task ampi senza guida continua
• Input multimodale — Carica immagini di design o schizzi alla lavagna per guidare lo sviluppo
• Integrazione MCP — Si connette a database, API e strumenti esterni
• Compatibilità con VS Code — Funziona con estensioni e impostazioni esistenti

L’idea di base è andare oltre il vibe coding, dove continui a dare prompt finché qualcosa funziona. Invece, Kiro crea piani strutturati, scompone funzionalità complesse in task gestibili e mantiene gli agenti AI focalizzati sui tuoi obiettivi reali. Questo approccio preserva il contesto in conversazioni lunghe e progetti grandi — esattamente il problema con cui la maggior parte degli strumenti di coding AI fatica.

Kiro è attualmente gratuito durante la fase di anteprima e include l’accesso gratuito ai modelli Claude Sonnet. Funziona su Mac, Windows e Linux e supporta i linguaggi di programmazione più diffusi.

Come installare e configurare Kiro?

La parte più difficile nell’usare Kiro non è la configurazione in sé — è uscire dalla lista d’attesa e ricevere il codice di accesso. Una volta ottenuto, l’installazione è semplice: scarica l’app, verifica con il codice e accedi. Noterai subito che Kiro sembra l’ennesimo clone di VS Code con qualche ritocco grafico, ma questa familiarità in realtà aiuta.

Durante il setup, Kiro ti permette di importare tutte le impostazioni e le estensioni di VS Code, il che sulla carta è ottimo. Puoi persino aggiungere Kiro al PATH del terminale per aprire i progetti con un semplice comando kiro. Tuttavia, se sei passato ad altri editor basati su VS Code come Cursor, potresti incontrare qualche attrito — Kiro non supporta l’import da questi strumenti più recenti.

Questo per me ha creato qualche grattacapo, dato che non toccavo VS Code da mesi. Importando la mia vecchia configurazione, mi sono ritrovato con un mucchio di estensioni e scorciatoie obsolete che non volevo più.

Ancora peggio, alcune scorciatoie importanti hanno smesso di funzionare perché Kiro sovrascrive certi shortcut per le sue funzioni AI. Dopo aver sistemato tutto, ti ritrovi sostanzialmente con un altro editor basato su VS Code — solo che al centro ha un’esperienza AI e di chat completamente diversa.

Vibe session con Kiro

Mettiamo Kiro alla prova costruendo qualcosa. Ho creato una directory vuota e l’ho aperta con il comando kiro per partire da zero. Per questo test ho usato lo stesso tris 4x4 che ho usato per recensire altri IDE agentici come Cline, Cursor e Trae AI. Finora, Cursor è stato il migliore — ha costruito il miglior tris al primo colpo, mentre gli altri hanno avuto bisogno di correzioni.

Per prima cosa ho aperto il pannello chat con Ctrl/Cmd + L e sono passato a una “vibe session” con autopilot attivo. Una vibe session è la versione Kiro del coding AI tradizionale: continui a dare prompt finché ottieni ciò che vuoi — niente struttura, solo iterazione pura.

Con l’autopilot attivato, non ho dovuto approvare ogni singola modifica che Kiro voleva fare. Ho anche selezionato Claude Sonnet 4 come modello, anche se va detto che la modalità thinking non è disponibile nelle vibe session.

Ecco il prompt che ho usato per costruire il gioco:

I want to build a 4x4 tic-tac-toe game in Python with a clean terminal interface. The game should support two players taking turns, detect wins in rows, columns, and diagonals, and handle draws. It should have colored elements, not just black and white, but the color system must be minimalistic.

Alla pressione di invio, Claude Sonnet 4 si è messo subito al lavoro. A differenza di altri IDE che mostrano ogni modifica al codice in tempo reale, Kiro ti dà un pulsante “guarda l’agente al lavoro” — puoi scegliere se vedere gli aggiornamenti live o aspettare il risultato. È una ventata d’aria fresca: guardare gli agenti che scrivono codice stanca in fretta, soprattutto su task lunghi.

I risultati sono stati notevoli. Kiro ha concluso il progetto in poco più di 200 righe di codice, mentre altri IDE che ho testato ne richiedevano almeno 250. Ancora meglio, il gioco ha rispettato perfettamente i requisiti ed è girato senza intoppi — forse persino meglio della versione di Cursor.

L’interfaccia del terminale era pulita e Kiro ha fatto scelte intelligenti, come mettere numeri di riga e colonna ai bordi della griglia invece di creare griglie di riferimento separate come ha fatto Cursor.

Quello che ha colpito davvero è stato il ragionamento “spaziale”. Altri agenti che ho provato (tranne Cursor) fallivano costantemente nel posizionare X e O esattamente al centro delle celle — un problema notoriamente difficile che di solito richiede più screenshot e correzioni. Kiro ci è riuscito al primo tentativo, senza usare la modalità thinking di Claude. La griglia quadrata era perfetta e i pezzi apparivano esattamente dove dovevano.

Ora costruiamo un progetto più impegnativo usando le spec session.

Test delle spec session con Kiro

Il successo con il tris nelle vibe session ha sollevato una domanda importante: cosa succede quando i progetti diventano più complessi? Qui entra in gioco l’altro approccio di Kiro — le spec session.

Mentre altri strumenti di coding AI lo chiamano modalità SOLO, plan mode o architect mode, lo sviluppo guidato da specifiche segue la stessa idea di base: creare un piano dettagliato prima di scrivere codice.

L’ho testato con due progetti di complessità diversa. Le spec session seguono un processo chiaro che crea tre documenti di pianificazione prima di iniziare a codare:

• requirements.md — User story in notazione EARS che seguono “WHEN [succede qualcosa] THE SYSTEM SHALL [fa questa cosa specifica]”
• design.md — Architettura tecnica e come i componenti lavorano insieme 
• tasks.md — Passi specifici e attuabili per costruire tutto

Test di un progetto avanzato

Per il test più impegnativo ho scelto qualcosa che mettesse alla prova il sistema di pianificazione:

Build a web application that displays the Mandelbrot set in one canvas with zoom functionality. Show the corresponding Julia set in a split-screen canvas based on the cursor position over the Mandelbrot set. Include smooth zooming, color gradients, and real-time Julia set updates as the mouse moves.

La generazione delle specifiche ha funzionato bene. Kiro ha lavorato metodicamente in ogni fase, annotando precisione matematica, requisiti di performance e dettagli di interazione utente.

Il documento dei requisiti ha catturato comportamenti dettagliati usando la notazione EARS. La fase di design ha delineato algoritmi di trasformazione delle coordinate, metodi di calcolo frattale e strategie di rendering in tempo reale. Il breakdown delle attività ha creato oltre 25 step distinti, dal setup HTML di base alle utility matematiche avanzate.

Dato che Kiro offre gratis Claude Sonnet 4 durante l’anteprima (modalità standard), la qualità della pianificazione è stata solida a costo zero. Tuttavia, la fase di esecuzione ha mostrato qualche immaturità. Kiro apre nuove finestre di terminale per ogni comando, rallentando il flusso, e i comandi terminano ma la chat non registra sempre il completamento, richiedendo copia-incolla manuale degli output. Il debugging è diventato tedioso, quindi sono passato a un progetto più semplice.

Test di progetti semplici

Il progetto del convertitore di unità ha raccontato un’altra storia:

Create a multi-unit converter for length, weight, temperature, and currency with dropdown selectors, real-time conversion, and swap functionality.

Qui, il processo di specifica è sembrato quasi troppo scrupoloso. Kiro ha comunque creato requisiti dettagliati e suddiviso il lavoro in 11 task, ma per una web app lineare questo livello di pianificazione può essere eccessivo. Nonostante gli stessi problemi col terminale, l’agente ha consegnato un convertitore funzionante dopo sei task.

Quando la struttura paga

Il confronto tra le due esperienze mostra quando le spec session contano di più. Per il progetto Mandelbrot, la pianificazione iniziale è stata preziosa — nessun altro approccio avrebbe organizzato così bene il lavoro matematico. Per il convertitore di unità, probabilmente otterresti risultati più rapidi con le vibe session.

Il vero punto di forza della modalità spec è la qualità della pianificazione. Questi documenti creano roadmap utili sia con l’AI sia collaborando con altri sviluppatori. Progetti avanzati con algoritmi matematici o sistemi interconnessi traggono enorme vantaggio da questa struttura, mentre i progetti semplici potrebbero non aver bisogno di tale overhead.

Se stai affrontando qualcosa con reale profondità matematica o sistemi interconnessi, le spec session ti danno la struttura necessaria. Per prototipi rapidi o strumenti semplici, le vibe session offrono un percorso più diretto. Man mano che Kiro migliorerà l’integrazione del terminale e aggiungerà modelli più potenti dopo l’anteprima, le spec session probabilmente diventeranno l’approccio predefinito per i progetti con elevate esigenze architetturali.

Supporto del terminale

Come accennato, il supporto del terminale necessita ancora di lavoro per offrire un’esperienza fluida. Anche se l’integrazione del terminale di Kiro ha buone basi — puoi descrivere in linguaggio naturale ciò che vuoi, tipo “installa le dipendenze del progetto”, e lui traduce in comandi reali — l’esecuzione spesso si inceppa. Il problema potrebbe dipendere dalla mia configurazione (uso oh-my-zsh), ma altri IDE come Cline e Trae AI gestiscono lo stesso ambiente senza problemi.

Le funzioni di sicurezza sono ben progettate. I nuovi comandi di terminale richiedono la tua approvazione prima di essere eseguiti e puoi aggiungere a una lista attendibile i comandi innocui e usati spesso, come ls, cat e pwd. Per altri comandi, puoi scegliere livelli diversi di fiducia — il comando esatto, le sue varianti o tutti i comandi con la stessa radice.

Kiro segnala anche pattern pericolosi come la sostituzione di comandi e il reindirizzamento dell’output che potrebbero causare problemi di sicurezza.

Hai quattro opzioni quando Kiro suggerisce un comando da terminale: Modifica, Rifiuta, Esegui o Esegui e attendi.

Il sistema mantiene la cronologia dei comandi e può fare riferimento in chat al recente output del terminale usando #Terminal, essenziale in fase di debugging.

Uso degli hook per l’automazione

Anche se i problemi di integrazione col terminale possono rallentare lo sviluppo attivo, Kiro offre un’altra funzione potente che funziona indipendentemente dall’esecuzione nel terminale — gli agent hook.

Ogni developer conosce la frustrazione dei compiti ripetitivi: ricordarsi di scrivere test per le nuove funzioni, aggiungere header di licenza ai file o intercettare i problemi prima della produzione. Probabilmente hai checklist mentali di cose da fare dopo il salvataggio dei file, ma questi processi manuali è facile dimenticarli quando sei concentrato su problemi complessi.

Gli agent hook risolvono questo problema automatizzando i task di routine tramite trigger intelligenti. Il sistema segue un processo semplice: rileva eventi specifici nell’IDE, esegue un prompt predefinito quando si verificano e poi l’agente svolge automaticamente le azioni richieste. Questa automazione cambia il modo in cui lavori, gestendo attività in background mentre tu ti concentri sulle feature.

Creare un hook generatore di messaggi di commit

Vediamo come creare un hook pratico che fa risparmiare tempo — un generatore automatico di messaggi di commit. Questo hook analizzerà le modifiche ai file e suggerirà messaggi di commit significativi, eliminando l’onere mentale di scriverli ogni volta che sei pronto a salvare il lavoro.

Per prima cosa, crea l’hook dall’interfaccia di Kiro. Vai alla sezione Agent Hooks nel pannello di Kiro e clicca su +, oppure usa Cmd + Shift + P e digita "Kiro: Open Kiro Hook UI." Per il nostro generatore di messaggi di commit vogliamo che si attivi su eventi di salvataggio file e prenda di mira tutti i file con il pattern **/*.

Ecco l’istruzione dell’hook:

When files are saved, analyze the changes and generate a commit message:

1. Review what files were modified and what changed
2. Identify the type of change (feature, fix, refactor, docs, etc.)
3. Write a clear, concise commit message following conventional commits format
4. Include the scope if changes are focused on specific components
5. Keep the summary under 50 characters when possible
6. Add a longer description if the changes are complex

Output the suggested commit message in a code block for easy copying.

Una volta salvato, l’hook inizia a monitorare l’area di lavoro. Ogni volta che salvi i file, analizza le modifiche e suggerisce un messaggio di commit adeguato. Invece di fissare una finestra di commit vuota chiedendoti come descrivere il lavoro, ottieni subito suggerimenti basati sui cambiamenti effettivi.

Il bello di questo approccio è che si integra nel tuo flusso naturale di sviluppo. Fai modifiche, salvi i file e ottieni automaticamente suggerimenti per il commit, senza passaggi extra. Puoi creare hook simili per altri compiti ripetitivi, come aggiornare la documentazione quando cambiano le API o aggiungere boilerplate quando vengono creati nuovi componenti.

Se progettati bene, gli hook diventano aiutanti invisibili che mantengono la coerenza e prevengono sviste comuni senza richiedere cambiamenti a come scrivi codice.

Usare lo Steering per il contesto di progetto

Gli hook gestiscono bene l’automazione, ma c’è un’altra sfida con gli assistenti di coding AI: spiegare ripetutamente le regole del tuo progetto. Ti ritrovi a dire all’AI le librerie preferite, lo stile di codice, l’organizzazione dei file e le decisioni di progetto più e più volte. Ogni nuova chat riparte da zero e perdi tempo a spiegare cose che dovrebbero rimanere.

Lo Steering risolve dando a Kiro una conoscenza duratura del progetto tramite file markdown. Invece di spiegare le regole in ogni chat, i file di steering fanno sì che Kiro segua sempre i tuoi pattern e standard consolidati. Il sistema conserva questa conoscenza in file .kiro/steering/ che diventano parte del progetto.

Questo contesto duraturo cambia come l’AI lavora sul tuo progetto. Invece di iniziare ogni conversazione spiegando setup e preferenze, Kiro conosce già le basi del progetto e genera codice che aderisce subito ai pattern esistenti.

Aggiungere file di steering personalizzati

Se hai già un progetto funzionante con specifiche impostate, Kiro può popolare automaticamente i documenti di steering di base con un clic. Puoi sempre modificarli o aggiungere file di steering personalizzati per esigenze specifiche. Vai alla sezione Steering nel pannello di Kiro e clicca su + per creare un nuovo file.

Quando crei file personalizzati, decidi tu quando caricarli usando i pattern di inclusione. Il più utile è l’inclusione condizionale, che carica i file di steering solo quando lavori con tipi di file specifici. Ecco come si imposta:

---
inclusion: fileMatch
fileMatchPattern: "analysis/**/*.py"
---

# Your custom standards here

L’impostazione inclusion: fileMatch dice a Kiro di caricare automaticamente questo file di steering quando lavori su file che corrispondono al pattern. fileMatchPattern usa i glob standard per mirare a file o cartelle specifici. Puoi usare "*.py" per tutti i file Python, "tests/**/*" per i test o "docs/*.md" per i file di documentazione.

Puoi anche usare inclusion: always per caricare i file in ogni interazione, o inclusion: manual per caricarli solo quando li richiami in chat con #filename. Così controlli quando deve comparire la guida.

La chiave è rendere i file di steering mirati e specifici. Invece di un unico file enorme con tutti gli standard, crea file separati per temi diversi — uno per i pattern delle API, uno per gli approcci di testing, un altro per le procedure di deploy. Così il contesto resta pertinente e si evita il sovraccarico di informazioni.

Una volta salvato un file di steering, è subito disponibile in tutte le interazioni di Kiro che corrispondono al tuo pattern di inclusione. La conoscenza di progetto viene preservata e condivisa automaticamente, rendendo sia i membri del team sia gli assistenti AI più efficaci nel seguire le pratiche stabilite.

Kiro vs. Cursor: confronto diretto

Dopo aver testato Kiro a fondo, la domanda naturale è: come si confronta con Cursor? Cursor è attualmente il leader tra gli ambienti di coding con AI. Il confronto rivela differenze interessanti che dipendono soprattutto dall’anzianità degli strumenti e da visioni diverse su come l’AI dovrebbe aiutare gli sviluppatori.

La differenza più grande è il timing. Cursor è partito nel 2023 mentre Kiro è entrato in anteprima a metà 2025. Questo vantaggio si vede: Cursor è più rifinito e stabile e ha molto più supporto dalla community.

Supporto e opzioni di modelli

Cursor funziona con la maggior parte dei provider AI principali. Hai accesso a Claude Sonnet 3.7/4.0, GPT-4.0/5.0 e ai modelli Google Gemini. Puoi passare da un modello all’altro in base alle esigenze. Kiro offre solo Claude Sonnet 3.7 e 4.0. Sono modelli potenti, ma non puoi usare la modalità thinking. La scelta limitata significa meno flessibilità.

La differenza più profonda è come ciascuno concepisce l’aiuto dell’AI. Cursor segue l’approccio tradizionale — chat con l’AI, ricevi suggerimenti, li migliori e ripeti finché ottieni ciò che vuoi. L’approccio spec-driven di Kiro richiede più pianificazione all’inizio ma può gestire progetti più grandi e complessi con migliore organizzazione.

Community e supporto

Il supporto della community mostra quanto conti la partenza anticipata di Cursor. Se hai problemi con Cursor, puoi consultare forum, server Discord o community su Reddit dove migliaia di sviluppatori condividono soluzioni. Kiro è ancora nuovo. Quando capitano problemi come quelli del terminale, sei per lo più da solo a cercare una soluzione.

Questo gap si riflette nel troubleshooting, nei materiali formativi e negli add-on della community. Cursor ha molta documentazione, tutorial video e consigli condivisi. La documentazione di Kiro è buona ma limitata. Contenuti creati dalla community, per ora, se ne trovano pochi.

Funzionalità avanzate di contesto

A Cursor mancano alcune funzioni avanzate che fanno la differenza nella gestione del contesto di progetto. Entrambi gli strumenti condividono funzioni di base simili — aggiungere log del terminale in chat, includere URL o immagini. Ma Cursor non ha un sistema di steering o di spec come Kiro per conservare dettagli di progetto che restano tra le sessioni.

Puoi creare questi file manualmente in Cursor, ma non funzioneranno bene come il sistema integrato di Kiro. Fidati — uso Cursor da molto e ho provato a creare file di contesto di progetto a mano. Funzionano, ma non dialogano con l’AI come fa lo steering di Kiro.

Prezzi e supporto MCP

Quanto ai prezzi, Kiro è gratuito durante l’anteprima ma probabilmente si allineerà a Cursor al lancio. Il sito di Kiro mostra piani in abbonamento: Pro a 20$/mese e Pro+ a 40$/mese, proprio come Cursor.

Entrambi gli strumenti hanno supporto di base per i server MCP, ma nessuno dei due offre un marketplace semplice per installarli con un clic. IDE come Trae AI e Cline sono avanti su questo punto: rendono più facile connettere strumenti esterni e database.

Qualità del codice e potenziale futuro

Confrontare la qualità del codice richiede mesi di test affiancati, che non ho ancora completato. Ma c’è un aspetto interessante: la casa madre di Kiro è AWS, investitore diretto in Anthropic. Questo significa che i modelli Claude in Kiro potrebbero in futuro diventare migliori delle versioni in altri IDE. Kiro potrebbe ottenere modifiche su richiesta o accesso anticipato a nuove feature di Claude. È solo una speculazione, ma il rapporto AWS–Anthropic lascia ipotizzare vantaggi futuri.

Panoramica del confronto funzionale

La scelta tra Kiro e Cursor dipende dalle esigenze del progetto e dal tuo modo di lavorare. Se lavori su progetti complessi e di lungo periodo che beneficiano di pianificazione strutturata e contesto persistente, l’approccio spec-driven di Kiro offre vantaggi concreti. Se preferisci l’iterazione rapida e hai bisogno di strumenti maturi con molte opzioni di modelli, Cursor al momento resta la scelta più sicura.

Conclusione

Kiro è un passo interessante per gli strumenti di coding AI, soprattutto per team che lavorano su progetti grandi che richiedono struttura. L’approccio spec-driven aiuta davvero nelle build più ampie, dove il coding basato su chat non rende al meglio.

Funzionalità come i file di steering e gli agent hook promettono bene per mantenere il contesto di progetto e gestire automaticamente le attività di routine. Ma i problemi del terminale e la scelta limitata di modelli impediscono, per ora, di sostituire strumenti più maturi come Cursor.

Se lavori su progetti grandi che beneficiano di pianificazione anticipata e di contesto persistente tra le sessioni, vale la pena provare Kiro finché è gratuito. Il flusso strutturato funziona bene quando serve coerenza su codebase estese o coordinamento con i compagni di team.

Ma se ti serve un aiuto quotidiano affidabile, con molte opzioni di modelli e forte supporto della community, Cursor resta la scelta più sicura. Man mano che Kiro migliorerà e risolverà i problemi, potrà diventare un’ottima opzione per chi dà più valore alla struttura che alla velocità. Il supporto di AWS e il focus su feature enterprise suggeriscono che questo strumento evolverà rapidamente.

Se vuoi saperne di più su altri IDE agentici, ecco alcuni dei nostri post precedenti:

• Cline vs Cursor
• Cursor vs Windsurf
• Cline AI
• Cursor AI
• Trae AI
• Windsurf AI