使用规格驱动开发，通过 Kiro 加速迁移项目

场次笔记

什么是 Amazon Kiro？

• 与 VS Code 兼容
• 使用前沿的 Claude 模型
• 企业级安全性 弥合从构想到代码的差距
• 解决产品构想从 PM 传递给工程师时失真的难题
• Kiro 充当 AI 共同作者，将非正式的需求简报转换为持续演进且受版本控制的规格
• 在开始编码前消除歧义，加快交付周期 传统静态文档 vs. Kiro 的动态规格
• 传统静态文档容易过时，并导致大量返工和意外情况
• Kiro 的动态规格会随代码自动更新、与测试和指标同步，并带来可衡量的开发速度提升 Amazon Kiro 工作流
• Amazon Kiro 方式的 SDLC！
• 摄取（Ingest）：接收产品需求简报
• 扩展（Expand）：AI 扩展用户故事
• 迭代（Iterate）：协作编辑
• 锁定并创建存根（Lock & Stub）：最终确定规格
• 每个步骤都可追踪、可评论，并受 Git 控制

利用提示工程提高精确度

• 简洁且上下文丰富的提示能够生成最准确、最实用的规格 填空模板：
• 用户角色（Persona）：用户是谁？
• 问题（Problem）：他们需要做什么？
• 结果（Outcome）：成功是什么样的？
• 非目标（Non-Goals）：哪些内容不在范围内？ 迭代优化流程：
• 人类提供提示
• AI 提出建议
• 人类验证
• 这一循环会不断重复，直到规格通过所有内部质量关卡

使用 Amazon Kiro 实现遗留系统现代化

• 一种规范性模式，在不重写核心业务逻辑的情况下，将关键 COBOL、PL/I 和汇编语言迁移到 Graviton 上的托管 Java
• 自动转换：将遗留代码转换为现代 Java 微服务
• 数据复制：将大型机数据实时同步到云数据库
• DevOps 集成：建立 CI/CD 管道，实现快速、可靠的发布 自动代码转换引擎
• 解析（Parse）：将遗留源代码转换为抽象语法树（AST）
• 重构（Refactor）：应用基于规则的转换，实现代码结构现代化
• 生成（Emit）：生成符合 Java 惯用写法的 Spring Boot 微服务代码
• 保留数据格式、事务边界和审计轨迹 数据同步与大型机卸载
• AWS DMS 和 Kiro agents 以近实时方式将大型机数据复制到 Aurora PostgreSQL
• 双向同步：在试点阶段，大型机仍是权威数据源
• 零停机切换：只需简单切换 DNS，即可将流量切换到云端 零信任安全
• 每个微服务默认都相互隔离并受到保护
• 最小权限 IAM：使用具有最低必要权限的专用 IAM 角色
• 加密：KMS 对静态数据和传输中数据进行加密
• 持续监控：CloudTrail 和 Guard Duty 为 SOX、PCI 和 HIPAA 提供审计证据 基于角色的访问与审核：
• [ 1 ] 产品经理：负责叙述和面向用户的需求
• [ 2 ] 技术负责人：负责系统架构和技术设计
• [ 3 ] QA 工程师：负责验收标准和测试计划
• Amazon Kiro 会跟踪审批、显示未解决的评论，并在所有角色批准前阻止合并 实际影响案例研究：全球性银行
• 一家全球前 20 大银行使用 Kiro 迁移了用于零售支付的 1,400 万行 COBOL 代码
• 仅用一个周末便无缝完成切换，且没有任何交易失败
• 基础设施成本降低 68%
• MIPS（大型机负载）降低 90%
• 发布频率从每季度一次提高到每周一次，从而释放预算用于 AI 计划 您的迁移路线图
• 6 周试点蓝图：
• 第 1-2 周：预置与转换
• 第 3 周：验证一致性
• 第 4 周：CI/CD 管道
• 第 5 周：5% 流量
• 第 6 周：指标与审核