亚马逊发布 Kiro，一个新的 Cursor 竞争者 IDE，Claude Code 更新 Windows版支持

亚马逊发布 Kiro，一个新的 Agentic IDE，能处理‘规格’和架构图来搞定更复杂的任务。

预览阶段免费：​​​https://t.co/Ne5m2Nh4wC​​，可以看到两款模型。

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这是又一个 VS Code 的闭源分支。

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有氛围编码和规划两种模式。

氛围编码 (Vibe Chat & Build):      探索想法，并在发现需求时进行迭代。首先是Vibe Chat，然后是build。

规划 (Plan & Build):      先制定详细计划，再构建。在开始编码之前创建需求和设计。

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Kiro 的特色：规约 (Specs) 与挂钩 (Hooks)

规约 Specs     挂钩 Hooks

1. 规格驱动开发 (Spec-driven development):Kiro 帮你用自然语言和架构图，把复杂功能的需求和设计说清楚。有了这么全面的上下文，Kiro 的 AI Agent 就能用更少的迭代次数，交出更好的结果。
2. 智能 Agent 挂钩 (Intelligent agent hooks):写文档、写测试、性能优化这些烦人但又重要的活儿，Kiro 能自动处理。这些“挂钩”会在后台运行，由保存文件、提交代码这些事件触发。就像有个经验丰富的老鸟在旁边 review 你的工作，顺手把那些容易拖延的维护任务都给干了。

用“规约”和“挂钩”来创造，分三步

以一个电商App，加上一个“用户评价系统”为例。

一句话第一步     需求清单& 设计图第二步     </>第三步

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第一步：从一句话，到一份清晰的需求清单。     输入一句话：“给产品加上评价系统。” Kiro会把它拆解成一份完整的需求文档，包括查看、创建、筛选、给评论打分等所有用户故事。容易被忽略的边缘情况，它用EARS语法写好。

第二步：从需求，到一份技术设计图。     Kiro会分析你的代码库和刚刚确认的需求，然后，生成一份设计文档。数据流图、TypeScript接口、数据库结构、API端点……

第三步：开始实施。     Kiro会生成所有任务和子任务，并根据依赖关系排好序。每个任务都包含了单元测试、加载状态、移动端适配、无障碍等等细节。你只需要一步步确认，看着进度条走完。

这份“蓝图”是活的。你改了代码，Kiro会帮你更新规约。你改了规约，Kiro会帮你刷新任务。文档和代码，始终同步。

用“挂钩”，在代码提交前抓住问题

代码写完，准备提交了。你的脑子里是不是会闪过一串清单：我有没有搞坏什么？测试更新了吗？文档写了吗？这种谨慎是好事，但手动检查太累了。

Kiro的“挂钩” (Hooks) 就是你的自动化“老法师”。你只需要设置一次，比如：

• 每次保存React组件时，自动更新测试文件。
• 每次修改API端点时，自动刷新README文档。
• 每次准备提交时，自动扫描有没有泄露密钥。

它会像一个不知疲倦的伙伴，帮你和你的整个团队，执行统一的质量、代码和安全标准。

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ONE MORE THING

Anthropic 的 Alex Albert 发推宣布：Claude Code 今天更新，原生支持 Windows 了。

想上手的话，先装 Git for Windows，然后正常运行 Claude Code 的安装命令就行。用 WSL (Windows Subsystem for Linux) 的方式也还支持。

安装指南：https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/setup

当然最近 Kimi K2 出来了，为你的 Claude Code 替换 Kimi 模型作为 API，可以这样设置：

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的月之暗面-API-Key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic

也可以使用这个项目自动化设置：​​​https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-cc​​

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Claude Code 官方中文文档

包含了快速开始、内存管理和常见工作流等。

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官方文档链接：https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/claude-code

封的这么严重，写个中文文档…  可能，给新加坡华人看的…

免费开源的等距绘图工具 FossFLOW，能直接在浏览器中创建漂亮的 3D 风格技术图表。 https://t.co/Uq6AwpkIOG

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更多类似的：​​https://icraft.gantcloud.com/​​​​

​​                    https://www.cloudcraft.co/​​​

最快的 LLM 服务引擎：LMCache     这是一个 LLM 服务引擎，旨在减少第一个令牌的时间并提高吞吐量，尤其是在长上下文场景中。它通过将对 KV 缓存的访问速度提高 7-100 倍来提升 vLLM。 https://t.co/f9vvUucTne

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本文转载自​​AI进修生​​，作者：Aitrainee