Kiro AI: Um guia com exemplos práticos

As ferramentas de codificação de IA têm um problema de contexto. Eles esquecem o que você está realmente tentando construir quando os projetos ficam grandes e as conversas ficam longas. A Amazon Web Services diz que dá pra resolver isso como Kiro, o novo IDE que organiza a codificação e ajuda a entregar mais rápido. Depois de ficar um mês na lista de espera, finalmente consegui testar.

No momento, o Kiro ainda tá em modo de pré-visualização. Não tem resultados de referência, não tem muitas histórias de usuários e pouca gente realmente usa isso no dia a dia. Os documentos oficiais só contam parte da história, deixando você na dúvida se realmente funciona como prometido. Vamos resolver isso testando todos os recursos que o Kiro diz ter contra problemas reais de codificação.

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O que é Kiro?

Kiro é o novo ambiente de codificação da AWS com inteligência artificial que promete resolver as partes complicadas do desenvolvimento assistido por IA. Diferente de outros IDEs de IA que só geram código a partir de comandos, o Kiro foca em algo chamado “desenvolvimento orientado por especificações”, transformando suas ideias em planos claros antes de escrever qualquer código. Ele foi feito pra diminuir a diferença entre a prototipagem rápida e a criação de um software de verdade.

Aqui estão as principais características do Kiro:

• Especificações — Transforma suas instruções em requisitos detalhados e projetos de sistema
• Ganchos de agente — Agentes de IA em segundo plano que cuidam automaticamente de tarefas como testes e documentação.
• Modo piloto automático — Deixa a IA cuidar de tarefas grandes sem precisar ficar te orientando o tempo todo.
• Entrada multimodal — Manda imagens de designs ou esboços em quadros brancos pra ajudar no desenvolvimento
• Integração MCP — Conecta-se a bancos de dados, APIs e ferramentas externas
• Compatibilidade com o VS Code — Funciona com extensões e configurações já existentes

A ideia principal é ir além da “codificação por vibração”, em que você fica tentando até que algo funcione. Em vez disso, o Kiro cria planos bem organizados, divide recursos complexos em tarefas fáceis de lidar e mantém os agentes de IA focados nos seus objetivos reais. Essa abordagem ajuda a manter o contexto em conversas longas e projetos grandes — exatamente o problema com que a maioria das ferramentas de codificação de IA tem dificuldade.

O Kiro tá de graça agora na fase de pré-lançamento e dá acesso aos modelos do Claude Sonnet sem pagar nada. A ferramenta funciona em Mac, Windows e Linux, e dá suporte às linguagens de programação mais populares.

Como instalar e configurar o Kiro?

A parte mais difícil de usar o Kiro não é a configuração em si, mas sim sair da lista de espera e receber o seu código de acesso. Depois de ter o código, a instalação é bem simples: baixa o app, confirma com o código e faz o login. Você vai perceber rapidinho que o Kiro parece outro clone do VS Code com algumas mudanças visuais, mas essa familiaridade é bem útil.

Durante a configuração, o Kiro permite importar todas as suas configurações e extensões existentes do VS Code, o que parece ótimo na teoria. Você pode até adicionar o Kiro ao caminho do seu terminal pra abrir projetos com um simples comando “ kiro ”. Mas, se você mudou para outros editores baseados no VS Code, como o Cursor, você pode encontrar alguns problemas — o Kiro não suporta importação dessas ferramentas mais recentes.

Isso me deu um pouco de dor de cabeça, porque eu não usava o VS Code há meses. Quando importei minha configuração antiga do VS Code, ela trouxe um monte de extensões e combinações de teclas desatualizadas que eu não queria mais.

E pior ainda, algumas das minhas combinações de teclas importantes pararam de funcionar porque o Kiro substitui certos atalhos para suas próprias funcionalidades de IA. Depois de dar uma olhada em tudo isso, você basicamente acaba com outro editor baseado no VS Code — só que com uma IA e uma experiência de chat totalmente diferentes.

Sessão Vibe com Kiro

Vamos testar o Kiro construindo algo. Criei uma pasta vazia e abri com o comando “ kiro ” pra começar do zero. Pra esse teste, tô usando o mesmo exemplo de jogo da velha que usei pra analisar outros IDEs agentic, tipo o Cline, Cursore Trae AI. Até agora, o Cursor tá ganhando — ele criou o melhor jogo da velha de uma vez só, enquanto os outros precisaram de ajustes pra ficarem bons.

Primeiro, abri o painel de bate-papo com Ctrl/Cmd + L e mudei para uma “sessão vibe” com o modo piloto automático ativado. Uma sessão de vibe é a abordagem da Kiro à codificação tradicional com IA, em que você simplesmente continua solicitando até obter o que deseja — sem estrutura, apenas pura iteração.

Com o piloto automático ligado, não precisei aprovar cada mudança que o Kiro queria fazer. Também escolhi Claude Sonnet 4 como modelo, mas vale a pena notar que o modo de pensamento não está disponível nas sessões vibe.

Aqui tá o prompt que usei pra criar o jogo:

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.

Quando apertei Enter, Claude Sonnet 4 começou a funcionar na hora. Diferente de outros IDEs que mostram todas as mudanças no código em tempo real, o Kiro tem um botão “veja o agente trabalhar” — você pode escolher se quer ver as atualizações ao vivo ou só esperar pelos resultados. Isso é realmente revigorante, já que ficar vendo os agentes programarem fica chato rápido, principalmente em tarefas mais longas.

Os resultados foram impressionantes. O Kiro terminou o projeto com só umas 200 linhas de código, enquanto outros IDEs que eu testei precisaram de pelo menos 250 linhas. Melhor ainda, o jogo capturou perfeitamente os meus requisitos e funcionou sem falhas — talvez até melhor do que a versão da Cursor.

A interface do terminal parecia limpa, e Kiro fez escolhas de design inteligentes, como colocar os números das linhas e colunas nas bordas da grade, em vez de criar grades de referência separadas, como o Cursor fazia.

O que realmente chamou a atenção foi o raciocínio “espacial”. Outros agentes que eu tentei (exceto o Cursor) sempre falharam em colocar os Xs e Os bem no centro das células da grade — um problema bem difícil que geralmente precisa de várias capturas de tela e correções. Kiro acertou na primeira tentativa, mesmo sem usar o modo de pensamento do Claude. O design da grade quadrada estava perfeito, e as peças do jogo apareciam exatamente onde deveriam.

Agora, vamos criar um projeto mais desafiador usando sessões de especificações.

Testando sessões de especificações com o Kiro

O sucesso do jogo da velha com as sessões de vibe levantou uma questão importante: o que acontece quando os projetos ficam mais desafiadores? É aqui que entra em cena a outra abordagem de Kiro: as sessões de especificação.

Enquanto outras ferramentas de codificação de IA chamam isso de modo SOLO, modo plano ou modo arquiteto, o desenvolvimento orientado por especificações segue a mesma ideia central: criar um plano detalhado antes de escrever qualquer código.

Testei isso com dois projetos com níveis diferentes de complexidade. As sessões de especificação seguem um processo bem claro que cria três documentos de planejamento antes de começar a codificação:

• requirements.md — Histórias de usuários em notação EARS que seguem “QUANDO [algo acontece] O SISTEMA DEVE [fazer isso específico]”
• design.md — Arquitetura técnica e como os componentes funcionam juntos 
• tarefas.md — Passos específicos e práticos para construir tudo

Testando um projeto avançado

Para o teste desafiador, escolhi algo que exigisse muito do sistema de planejamento:

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.

A geração das especificações funcionou bem. Kiro foi passando por cada fase com cuidado, anotando tudo com precisão matemática, os requisitos de desempenho e os detalhes de interação do usuário.

O documento de requisitos registrou comportamentos detalhados usando a notação EARS correta. A fase de design definiu algoritmos de transformação de coordenadas, métodos de cálculo fractal e estratégias de renderização em tempo real. A divisão da tarefa criou mais de 25 etapas distintas, desde a configuração básica de HTML até utilitários matemáticos avançados.

Como o Kiro tá oferecendo o Claude Sonnet 4 de graça durante a pré-visualização (só no modo normal), a qualidade do planejamento foi boa pra um acesso sem custo. Mas, a hora de colocar tudo em prática mostrou que não foi tão fácil assim. O Kiro abre novas janelas de terminal para cada comando, o que deixa tudo mais lento, e os comandos do terminal terminam, mas o chat nem sempre registra a conclusão, exigindo que você copie e cole manualmente os resultados. Isso tornou a depuração chata, então mudei para um projeto mais simples.

Testando projetos simples

O projeto do conversor de unidades contou uma história diferente:

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

Aqui, o processo de especificação pareceu quase exagerado. Kiro ainda criou requisitos detalhados e dividiu o trabalho em 11 tarefas, mas para um aplicativo web simples, esse nível de planejamento pode ser exagerado. Mesmo com os mesmos problemas no terminal, o agente conseguiu entregar um conversor que funcionava depois de seis tentativas.

Quando a estrutura vale a pena

Comparando as duas experiências, ficou claro quando as sessões de especificação são mais importantes. Para o projeto Mandelbrot, o planejamento inicial foi super importante — nenhuma outra abordagem teria conseguido organizar tão bem todo aquele trabalho matemático. Para o conversor de unidades, você provavelmente obterá resultados mais rápidos com as sessões do Vibe.

A verdadeira força do modo de especificação é a qualidade do planejamento que ele oferece. Esses documentos criam roteiros que funcionam tanto se você estiver programando com IA quanto colaborando com outros desenvolvedores. Projetos avançados com algoritmos matemáticos ou vários sistemas interconectados se beneficiam muito com essa estrutura, enquanto construções mais simples podem não precisar dessa sobrecarga.

Se você está lidando com algo com bastante matemática ou sistemas interligados, as sessões de especificação te dão a estrutura que você precisa. Pra protótipos rápidos ou ferramentas simples, as sessões vibe são uma opção mais direta. À medida que o Kiro melhora a integração do terminal e adiciona modelos mais poderosos após a pré-visualização, as sessões de especificações provavelmente se tornarão a abordagem preferida para qualquer projeto com demandas arquitetônicas significativas.

Suporte para terminais

Como já falamos, o suporte para terminais ainda precisa de umas melhorias pra funcionar bem. Embora a integração do terminal do Kiro tenha uma boa estrutura — você pode descrever o que quer em linguagem simples, como “instalar as dependências do projeto”, e ele traduz isso em comandos reais —, a execução muitas vezes fica travada. O problema do terminal pode estar relacionado à minha configuração específica (que usa oh-my-zsh), mas outros IDEs como Cline e Trae AI lidam com o mesmo ambiente sem problemas.

Os recursos de segurança são bem projetados. Os novos comandos do terminal precisam da sua aprovação antes de serem executados, e você pode adicionar comandos comuns e inofensivos a uma lista de confiança, como ls, cat e pwd. Para outros comandos, você pode confiar em diferentes níveis — o comando exato, variações dele ou todos os comandos com a mesma raiz.

Kiro também alerta padrões perigosos , como substituição de comandos e redirecionamento de saída, que podem causar problemas de segurança.

Você tem quatro opções quando o Kiro sugere um comando de terminal: Modificar, Rejeitar, Executar ou Executar e Confiar.

O sistema guarda o histórico de comandos e pode usar o #Terminal para ver o que rolou no terminal nas conversas, o que é super útil na hora de resolver problemas.

Usando ganchos para automação

Embora os problemas de integração do terminal possam atrasar o desenvolvimento ativo, o Kiro tem outro recurso incrível que funciona independentemente da execução do terminal: os ganchos de agente.

Todo desenvolvedor sabe como é chato fazer tarefas repetitivas: lembrar de escrever testes para novas funções, adicionar cabeçalhos de licença aos arquivos ou resolver problemas antes que eles cheguem à produção. Você provavelmente tem uma lista mental de coisas a fazer depois de salvar os arquivos, mas esses processos manuais são fáceis de esquecer quando você está concentrado em resolver problemas complexos.

Agente hooks resolvem isso automatizando tarefas rotineiras por meio de gatilhos inteligentes. O sistema funciona assim: ele detecta eventos específicos no seu IDE, mostra uma mensagem pré-definida quando esses eventos rolam e, então, o agente faz o que você pediu automaticamente. Essa automação muda a forma como você trabalha, cuidando das tarefas em segundo plano enquanto você se concentra em criar recursos.

Criando um gancho gerador de mensagens de commit

Vamos ver como criar um gancho prático que economiza tempo durante o desenvolvimento: um gerador automático de mensagens de commit. Esse gancho vai analisar as alterações no seu arquivo e sugerir mensagens de commit significativas, eliminando o trabalho mental de escrever boas mensagens de commit toda vez que você estiver pronto para salvar seu trabalho.

Primeiro, você cria o gancho pela interface do Kiro. Vá até a seção Agent Hooks no painel Kiro e clique no botão +, ou use Cmd + Shift + P e digite “Kiro: Abra a interface do usuário do Kiro Hook. Para o nosso gerador de mensagens de commit, queremos que ele seja acionado em eventos de salvamento de arquivos e ter como alvo todos os arquivos com o padrão **/*.

Aqui está a instrução do gancho:

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.

Depois de salvar esse gancho, ele começa a monitorar seu espaço de trabalho. Toda vez que você salva arquivos, o gancho analisa o que mudou e sugere uma mensagem de commit apropriada. Em vez de ficar olhando pra uma caixa de diálogo de commit em branco, pensando em como descrever seu trabalho, você recebe sugestões instantâneas com base nas alterações reais que você fez.

O legal dessa abordagem é que ela funciona com o seu fluxo natural de desenvolvimento. Você faz alterações, salva arquivos e recebe sugestões de mensagens de commit automaticamente, sem precisar fazer nada mais. Você pode criar ganchos parecidos para outras tarefas repetitivas, como atualizar a documentação quando as APIs mudam ou adicionar código padrão quando novos componentes são criados.

Quando bem projetados, os ganchos se tornam ajudantes invisíveis que mantêm a consistência e evitam erros comuns sem precisar mudar a forma como você escreve o código.

Usando a orientação para o contexto do projeto

Os ganchos lidam bem com a automação, mas tem outro desafio quando se trabalha com assistentes de codificação de IA: explicar as regras do seu projeto várias vezes. Você se pega contando pra IA sobre suas bibliotecas favoritas, estilo de programação, organização de arquivos e decisões sobre projetos várias vezes. Cada novo chat começa do zero, e você perde tempo explicando coisas que já deveriam estar claras.

O Steering resolve isso dando ao Kiro um conhecimento duradouro sobre o seu projeto por meio de arquivos de markdown. Em vez de ficar explicando suas regras em todo chat, os arquivos de orientação garantem que o Kiro sempre siga seus padrões e normas. O sistema guarda essas informações em arquivos de configuraçã .kiro/steering/, que passam a fazer parte do seu projeto.

Esse contexto duradouro muda a forma como a IA ajuda no seu projeto. Em vez de começar cada conversa explicando sua configuração e preferências, o Kiro já conhece o básico do seu projeto e cria um código que combina com seus padrões existentes na hora.

Adicionando arquivos de direção personalizados

Se você já tem um projeto funcionando com especificações definidas, o Kiro preenche automaticamente os documentos básicos de orientação para você com um clique. Você sempre pode trocar esses arquivos ou adicionar seus próprios arquivos de direção personalizados para necessidades específicas. Vá até a seção “Direção” no painel Kiro e clique no botão + para criar um novo arquivo de direção.

Quando você cria personalizações, você controla quando elas são carregadas usando padrões de inclusão. O padrão mais útil é a inclusão condicional, que carrega arquivos de orientação só quando você está trabalhando com tipos de arquivos específicos. Veja como configurar:

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

# Your custom standards here

O arquivo " inclusion: fileMatch " diz ao Kiro para carregar esse arquivo de orientação automaticamente quando você estiver trabalhando em arquivos que correspondem ao padrão. O fileMatchPattern usa padrões glob padrão para selecionar arquivos ou pastas específicos. Você pode usar "*.py" para todos os arquivos Python, "tests/**/*" para arquivos de teste ou "docs/*.md" para arquivos de documentação.

Você também pode usar inclusion: always para carregar arquivos de direção em todas as interações, ou inclusion: manual para carregá-los apenas quando você os referenciar com #filename no chat. Isso te dá controle sobre quando os diferentes tipos de orientação aparecem.

O segredo é fazer arquivos de orientação focados e específicos. Em vez de um arquivo enorme com todos os seus padrões, crie arquivos separados para diferentes assuntos — um para padrões de API, outro para abordagens de teste e outro para procedimentos de implantação. Isso mantém o contexto relevante e evita o excesso de informações.

Depois de salvar um arquivo de orientação, ele fica disponível imediatamente em todas as interações do Kiro que correspondem ao seu padrão de inclusão. O seu conhecimento sobre o projeto é guardado e compartilhado automaticamente, tornando tanto os membros da equipe humana quanto os assistentes de IA mais eficientes em seguir as práticas que você definiu.

Kiro contra Cursor: Comparo direto

Depois de testar o Kiro direitinho, a pergunta que fica é: como ele se compara ao Cursor? A Cursor é hoje líder em ambientes de codificação com inteligência artificial. A comparação mostra diferenças interessantes que, na maioria das vezes, têm a ver com o tempo que cada ferramenta já existe e com ideias diferentes sobre como a IA deve ajudar os desenvolvedores.

A maior diferença é o momento certo. O Cursor começou em 2023, enquanto o Kiro entrou em pré-visualização em meados de 2025. Essa vantagem mostra como o Cursor é bacana e estável, além do apoio da galera.

Suporte e opções do modelo

O Cursor funciona com a maioria dos principais fornecedores de IA. Você tem acesso aos modelos Claude Sonnet 3.7/4.0, GPT-4.0/5.0 e Google Gemini. Você pode trocar de modelo de acordo com o que precisar. A Kiro só tem o Claude Sonnet 3.7 e 4.0. Os dois são modelos poderosos, mas você não pode usar o modo de pensamento. A escolha limitada significa menos flexibilidade.

A diferença mais profunda é como cada ferramenta pensa sobre a ajuda da IA. O cursor segue a abordagem tradicional: você conversa com a IA, recebe sugestões de código, melhora-as e repete até conseguir o que quer. A abordagem orientada por especificações da Kiro precisa de mais planejamento prévio, mas consegue lidar com projetos maiores e mais complexos com uma organização melhor.

Diferenças na comunidade e no suporte

O apoio da comunidade mostra o quanto a vantagem inicial da Cursor é importante. Se você tiver problemas com o Cursor, pode dar uma olhada nos fóruns, servidores Discord ou comunidades Reddit, onde milhares de desenvolvedores compartilham soluções. Kiro ainda é novo. Quando surgem problemas graves, você geralmente precisa descobrir sozinho como resolver.

Essa lacuna na comunidade afeta a resolução de problemas, os materiais de aprendizagem e os complementos de outros desenvolvedores. O Cursor tem um monte de documentação, tutoriais em vídeo e dicas da galera. A documentação do Kiro é boa, mas limitada. Você ainda não vai encontrar muito conteúdo criado pela comunidade.

Recursos avançados de contexto

O cursor não tem algumas funções avançadas que fazem uma grande diferença na hora de gerenciar o contexto do projeto. As duas ferramentas têm recursos básicos parecidos — adicionar logs do terminal ao chat, incluir URLs ou imagens nas conversas. Mas o Cursor não tem o sistema de direção ou especificações do Kiro pra guardar os detalhes do projeto que ficam entre as sessões de bate-papo.

Você mesmo pode criar esses arquivos no Cursor, mas eles não vão funcionar tão bem quanto o sistema integrado do Kiro. Pode acreditar em mim — eu uso o Cursor há muito tempo e já tentei criar arquivos de contexto de projeto manualmente. Eles funcionam, mas não funcionam com a IA da mesma forma que o sistema de direção do Kiro.

Preços e suporte MCP

Quanto ao preço, o Kiro é de graça durante a pré-visualização, mas provavelmente vai ficar igual ao preço do Cursor quando for lançado de verdade. O site da Kiro mostra os planos de assinatura disponíveis: Pro por US$ 20/mês e Pro+ por US$ 40/mês, igual ao Cursor.

As duas ferramentas têm suporte básico para servidores MCP, mas nenhuma delas oferece um mercado fácil para instalar servidores com um clique. IDEs como Trae AI e Cline estão na frente aqui. Facilitam a conexão com ferramentas externas e bancos de dados.

Qualidade do código e potencial futuro

Comparar a qualidade do código leva meses de testes lado a lado, o que eu ainda não fiz completamente. Mas tem um ponto interessante: A empresa que controla a Kiro é a AWS, e eles são investidores diretos na Anthropic. Isso quer dizer que os modelos do Claude no Kiro podem acabar ficando melhores do que as versões em outros IDEs. Kiro pode pedir mudanças personalizadas no modelo ou ter acesso antecipado a novos recursos do Claude. Isso é só especulação, mas a relação da AWS com a Anthropic sugere possíveis vantagens no futuro.

Visão geral da comparação de recursos

A escolha entre Kiro e Cursor depende das necessidades do seu projeto e de como você gosta de trabalhar. Se você trabalha em projetos complexos e de longo prazo que se beneficiam de um planejamento estruturado e de um contexto consistente, a abordagem orientada por especificações da Kiro oferece vantagens reais. Se você prefere iterações rápidas e um, precisa de ferramentas maduras com muitas opções de modelos, o Cursor continua sendo a escolha mais segura por enquanto.

Conclusão

O Kiro é um passo interessante nas ferramentas de codificação de IA, principalmente para equipes que trabalham em projetos grandes que precisam de estrutura. A abordagem baseada em especificações ajuda muito em construções maiores, onde a codificação normal por chat não funciona bem.

Recursos como arquivos de direção e ganchos de agente são promissores para manter o contexto do projeto e lidar com tarefas rotineiras automaticamente. Mas os problemas terminais e as opções limitadas de modelos impedem que ele substitua ferramentas mais maduras, como o Cursor, no momento.

Se você tá trabalhando em projetos grandes que poderiam se beneficiar de um planejamento antecipado e da manutenção do contexto entre as sessões, vale a pena experimentar o Kiro enquanto ele é gratuito. O fluxo de trabalho estruturado funciona bem quando você precisa de consistência em grandes bases de código ou precisa coordenar com colegas de equipe.

Mas se você precisa de ajuda diária confiável com programação, com várias opções de modelos e um suporte legal da comunidade, o Cursor ainda é a escolha mais segura. À medida que o Kiro melhora e resolve seus problemas, ele pode se tornar uma boa opção para desenvolvedores que valorizam mais a estrutura do que a velocidade. O apoio da AWS e o foco em recursos de negócios sugerem que essa ferramenta vai continuar melhorando rapidinho.

Se você quiser saber mais sobre outros IDEs agenticos, aqui estão alguns dos nossos posts anteriores:

• Cline vs Cursor
• Cursor vs Windsurf
• IA Cline
• Cursor IA
• Trae IA
• Windsurf IA