Kiro AI là gì? Hướng dẫn cách cài đặt và sử dụng Kiro AI [2025]

Trong cuộc đua không hồi kết của trí tuệ nhân tạo, các gã khổng lồ công nghệ không ngừng tung ra những “vũ khí” chiến lược để định hình lại tương lai. Khi chúng ta vẫn còn đang choáng ngợp với khả năng sáng tạo của các mô hình ngôn ngữ lớn, thì Amazon đã âm thầm tiến một bước xa hơn. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI không chỉ viết code theo lệnh, mà còn có khả năng tự lên kế hoạch, thiết kế, kiểm thử và thậm chí là tự sửa lỗi. Đó chính là triết lý đằng sau Kiro AI – một IDE thông minh vừa được Amazon trình làng. Vậy cụ thể Kiro AI là gì?

Khám phá Kiro AI

Kiro AI là gì?

Kiro AI là một Môi trường phát triển tích hợp (IDE) thế hệ mới do Amazon Web Services (AWS) phát triển và ra mắt vào khoảng tháng 7 năm 2025. Không chỉ một công cụ hỗ trợ viết mã thông thường, Kiro AI được định vị như một “tác nhân AI” (agentic AI) có khả năng hoạt động tự chủ.

Thay vì chỉ gợi ý từng dòng lệnh, công cụ này có thể tiếp nhận yêu cầu của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó tự động phân tích để tạo ra các tài liệu thiết kế kỹ thuật, chia nhỏ công việc thành các nhiệm vụ cụ thể và tiến hành viết mã trên nhiều tệp tin.

Điểm cốt lõi làm nên sự khác biệt của Kiro là triết lý “phát triển dựa trên đặc tả” (spec-driven development), một phương pháp tiếp cận có cấu trúc nhằm giảm thiểu sự hỗn loạn của việc “viết mã theo cảm hứng” (vibe coding), đảm bảo sản phẩm phần mềm được xây dựng một cách bài bản, có tài liệu rõ ràng và dễ dàng bảo trì ngay từ đầu. Về cơ bản, Kiro AI hoạt động như một lập trình viên cấp dưới ngay trong trình soạn thảo mã của bạn, giúp đồng bộ hóa từ ý tưởng, thiết kế, nhiệm vụ cho đến mã nguồn cuối cùng.

Điều gì tạo nên sự khác biệt của Kiro AI

Triết lý “phát triển dựa trên đặc tả” (Spec-Driven Development)

Đây chính là trái tim tạo nên sự khác biệt của Kiro AI.

• Các công cụ truyền thống (như GitHub Copilot): Hoạt động theo phương pháp “Lập trình theo cảm hứng” (Vibe Coding). Bạn viết một vài dòng code hoặc một comment, AI sẽ phản ứng lại bằng cách gợi ý phần tiếp theo. Bạn vẫn là người dẫn dắt chính, chắp vá từng mảnh nhỏ để tạo nên một bức tranh lớn. Quy trình này linh hoạt nhưng dễ dẫn đến sự thiếu nhất quán và khó quản lý trong các dự án phức tạp.
• Kiro AI: Hoạt động theo phương pháp “Phát triển dựa trên đặc tả” (Spec-Driven Development). Thay vì phản ứng, Kiro AI hành động một cách chủ động.
  • Bạn đưa ra yêu cầu (Spec): Bạn mô tả mục tiêu cuối cùng bằng ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ cao, giống như cách bạn giao việc cho một lập trình viên khác. Ví dụ: “Tạo một API endpoint cho phép người dùng đăng ký bằng email và mật khẩu, yêu cầu mật khẩu phải có ít nhất 8 ký tự.”
  • Kiro tự lên kế hoạch: AI sẽ phân tích yêu cầu này, tự tạo ra một bản kế hoạch chi tiết, xác định các tệp cần tạo hoặc cần sửa đổi.
  • Kiro tự thực thi: Nó sẽ tự động viết code trên nhiều tệp tin, tạo các hàm, các lớp và liên kết chúng lại với nhau để hoàn thành yêu cầu bạn đã đưa ra.

Sự thay đổi vai trò của lập trình viên

Với các công cụ cũ, bạn là người thợ xây, tự tay đặt từng viên gạch với sự trợ giúp của một cánh tay máy.

Với Kiro AI, bạn trở thành kiến trúc sư hoặc quản lý dự án. Bạn đưa ra bản thiết kế và các yêu cầu tổng thể, sau đó giám sát “đội ngũ” AI tự mình xây dựng công trình. Vai trò của bạn chuyển từ việc viết code sang việc xem xét, phê duyệt và định hướng code do AI tạo ra.

Tóm lại, sự khác biệt lớn nhất của Kiro không phải là một tính năng cụ thể, mà là sự thay đổi mô hình làm việc: Chuyển từ việc AI hỗ trợ con người viết từng dòng lệnh sang việc con người giao phó cả một kế hoạch cho AI tự chủ thực thi.

Kho tính năng nổi bật của Kiro AI

Khác với các công cụ AI hỗ trợ lập trình chỉ tập trung vào việc gợi ý và hoàn thiện mã, Kiro AI của Amazon mang đến một bộ tính năng đột phá, được xây dựng quanh triết lý biến AI thành một “đồng đội ảo” chủ động. Các tính năng này phối hợp với nhau để tự động hóa và cấu trúc hóa toàn bộ quy trình phát triển phần mềm.

Dưới đây là những tính năng nổi bật nhất của Kiro AI:

#1. Agent Steering: “Bộ não” định hướng của dự án

Đây là tính năng cho phép bạn “dạy” và định hướng cho Kiro AI ở cấp độ toàn dự án. Thay vì phải lặp lại các yêu cầu về phong cách code, thư viện sử dụng hay kiến trúc trong mỗi câu lệnh, bạn chỉ cần thiết lập một lần.

• Cách hoạt động: Bạn tạo ra các tệp tin hướng dẫn (steering files) bằng ngôn ngữ tự nhiên (dưới dạng Markdown) trong thư mục .kiro/steering/. Trong đó, bạn định nghĩa các quy chuẩn, công nghệ và quy ước của dự án.
• Ví dụ: Bạn có thể tạo một tệp tech.md và ghi rõ: “Dự án này sử dụng React và Tailwind CSS. Mọi component phải được viết bằng TypeScript và tuân thủ cú pháp functional component với React Hooks.”
• Lợi ích: Đảm bảo mọi đoạn code do Kiro AI tạo ra đều nhất quán và tuân thủ quy ước chung của nhóm, giúp các thành viên mới hoặc chính AI không “đi chệch hướng”.

#2. Agent Hooks: Tự động hóa thông minh theo ngữ cảnh

Agent Hooks là các “bẫy” sự kiện thông minh, cho phép Kiro AI tự động thực thi các tác vụ được xác định trước khi một hành động cụ thể xảy ra. Nó giống như việc bạn thiết lập quy tắc “Nếu-Thì” (If-This-Then-That) cho môi trường lập trình của mình.

• Cách hoạt động: Bạn định nghĩa một “Hook” bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hook này bao gồm một Trình kích hoạt (Trigger) và một Hành động (Action).
  • Trigger: Lưu file, tạo file mới, xóa file.
  • Action: Yêu cầu Kiro thực hiện một việc gì đó.
• Ví dụ thực tế:
  • “Mỗi khi một file trong thư mục src/components được lưu, hãy tự động cập nhật hoặc tạo file unit test tương ứng.”
  • “Khi một endpoint API mới được thêm vào, hãy tự động cập nhật tài liệu trong file API.md.”
  • “Trước khi commit, hãy quét các file đã thay đổi để tìm kiếm khóa API bị lộ.”
• Lợi ích: Biến các công việc lặp đi lặp lại và dễ quên (như viết test, cập nhật tài liệu) thành các quy trình tự động, giúp duy trì chất lượng mã nguồn một cách nhất quán.

#3. Model Context Protocol (MCP): Mở rộng kiến thức vô hạn

MCP là một giao thức mã nguồn mở cho phép Kiro AI kết nối và tương tác an toàn với các công cụ, cơ sở dữ liệu và nguồn tài liệu bên ngoài. Tính năng này giúp làm giàu ngữ cảnh hoạt động cho AI, vượt ra ngoài phạm vi mã nguồn của dự án.

• Cách hoạt động: Kiro có thể kết nối đến các “MCP server” chuyên biệt. Ví dụ, một server MCP cho tài liệu của AWS, một server cho API của Stripe, hoặc một server cho cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty bạn.
• Ví dụ:
  • Bạn có thể hỏi: #[aws-docs] Làm cách nào để cấu hình một S3 bucket cho việc lưu trữ public? Kiro sẽ sử dụng server MCP của AWS để tìm kiếm và đưa ra câu trả lời chính xác nhất từ tài liệu chính thức.
  • Kết nối với cơ sở dữ liệu nội bộ để AI hiểu được schema và tạo ra các truy vấn SQL chính xác.
• Lợi ích: Cung cấp cho AI kiến thức chuyên ngành và ngữ cảnh độc quyền của dự án hoặc công ty, giúp nó đưa ra các giải pháp phù hợp và chính xác hơn.

#4. Giao diện đa phương thức

Kiro AI không chỉ hiểu văn bản. Bạn có thể cung cấp ngữ cảnh cho nó thông qua nhiều định dạng khác nhau.

• Cách hoạt động: Kéo thả hình ảnh, sơ đồ kiến trúc, hoặc bản vẽ mockup giao diện người dùng trực tiếp vào Kiro. AI sẽ phân tích các yếu tố hình ảnh này để hiểu rõ hơn về yêu cầu của bạn.
• Ví dụ: Bạn có thể đưa vào một ảnh chụp màn hình của một component và yêu cầu: “Tạo một component React trông giống như thế này.”
• Lợi ích: Giảm thiểu sự mơ hồ trong giao tiếp, giúp AI nắm bắt ý tưởng thiết kế một cách trực quan và chuyển đổi chúng thành mã nguồn hiệu quả.

#5. Khả năng tự gỡ lỗi và lên kế hoạch

Kế thừa từ triết lý “Spec-Driven”, khi bạn giao một nhiệm vụ, Kiro không chỉ viết code. Nó còn có khả năng tự sửa lỗi cơ bản.

• Cách hoạt động: Khi một lệnh thực thi hoặc một bài kiểm thử (test) thất bại, Kiro có thể phân tích thông báo lỗi, quay lại đoạn mã nó vừa viết, xác định vấn đề và đề xuất phương án sửa chữa. Toàn bộ quá trình này được hiển thị rõ ràng để bạn xem xét và phê duyệt.
• Lợi ích: Tăng tốc độ phát triển bằng cách tự động hóa vòng lặp “viết code – kiểm thử – sửa lỗi”, giải phóng lập trình viên khỏi những lỗi nhỏ nhặt và tốn thời gian.

5 điểm hạn chế cần lưu ý của Kiro AI

#1. Đường cong học tập dốc và yêu cầu thay đổi tư duy

Đây là rào cản lớn nhất đối với nhiều lập trình viên. Kiro AI không phải là một công cụ “cắm và chạy” đơn giản.

• Bắt buộc theo triết lý “Spec-Driven”: Người dùng phải từ bỏ thói quen “vibe coding” để chuyển sang tư duy “phát triển dựa trên đặc tả”. Điều này đòi hỏi lập trình viên phải dành thời gian suy nghĩ và viết ra các yêu cầu (specifications) một cách rõ ràng, chi tiết trước khi bắt đầu viết code. Quá trình này có thể làm chậm giai đoạn đầu của dự án, đặc biệt với những ai chưa quen.
• Cần học cách “giao tiếp” hiệu quả với AI: Để Kiro hoạt động tối ưu, người dùng phải học cách viết các tệp steering và hook một cách chính xác. Việc giao tiếp không rõ ràng có thể dẫn đến kết quả sai lệch, khiến việc sửa chữa còn tốn thời gian hơn là tự viết từ đầu.

#2. Sự cồng kềnh đối với các dự án đơn giản

Triết lý “spec-driven” phát huy sức mạnh tối đa trong các dự án lớn, phức tạp, có nhiều người tham gia và đòi hỏi sự nhất quán cao. Tuy nhiên, nó có thể trở nên phản tác dụng với các tác vụ nhỏ.

Đối với một script đơn giản, một dự án thử nghiệm nhỏ (prototype), hoặc một bản vá lỗi nhanh, việc phải tạo ra các tệp đặc tả và kế hoạch chi tiết có thể cảm thấy quá mức cần thiết và làm chậm tiến độ. Trong những trường hợp này, các công cụ như GitHub Copilot có thể linh hoạt và nhanh chóng hơn.

#3. Hệ sinh thái và cộng đồng còn non trẻ

So với các IDE đã có hàng thập kỷ phát triển như Visual Studio Code, Kiro AI là một “tân binh”.

• Ít tiện ích mở rộng (Extensions/Plugins): Hệ sinh thái tiện ích mở rộng của Kiro còn rất hạn chế. Người dùng có thể sẽ nhớ các công cụ, trình gỡ lỗi, và các theme quen thuộc mà họ đã sử dụng trên các nền tảng khác.
• Cộng đồng hỗ trợ nhỏ: Khi gặp phải một vấn đề phức tạp, việc tìm kiếm giải pháp trên các diễn đàn như Stack Overflow hay Reddit sẽ khó khăn hơn so với các công cụ phổ biến. Tài liệu và các bài hướng dẫn từ cộng đồng cũng chưa thể phong phú.

#4. Nguy cơ phụ thuộc và làm giảm kỹ năng giải quyết vấn đề

Việc giao phó quá nhiều nhiệm vụ cho một AI mạnh mẽ như Kiro có thể dẫn đến những hệ quả tiêu cực về lâu dài.

• Giảm kỹ năng gỡ lỗi cơ bản: Khi AI có thể tự động phát hiện và sửa lỗi, lập trình viên, đặc biệt là những người mới vào nghề, có thể mất đi cơ hội rèn luyện kỹ năng phân tích và gỡ lỗi, một trong những kỹ năng quan trọng nhất của một kỹ sư phần mềm.
• Tư duy “hộp đen”: Nếu quá phụ thuộc vào AI để tạo ra các giải pháp, lập trình viên có thể không hiểu sâu về cách thức hoạt động bên trong của đoạn mã. Điều này gây khó khăn khi cần tối ưu hóa hiệu suất hoặc xử lý các vấn đề phức tạp mà AI không thể giải quyết.

#5. Vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Mặc dù Amazon cam kết bảo mật dữ liệu khách hàng (đặc biệt trong các gói trả phí), việc một AI có quyền truy cập và phân tích toàn bộ mã nguồn của dự án vẫn là một mối lo ngại đối với các tổ chức lớn và các dự án có chứa thông tin nhạy cảm. Việc đảm bảo rằng mã nguồn và các bí mật kinh doanh không bị sử dụng cho các mục đích ngoài mong muốn là một yếu tố cần được cân nhắc kỹ lưỡng.

Chi phí sử dụng Kiro AI

Gói miễn phí (KIRO FREE)

• Chi phí: $0 / tháng
• Quyền lợi: Cung cấp 50 credits mỗi tháng.
• Đối tượng: Phù hợp cho lập trình viên cá nhân, sinh viên hoặc bất kỳ ai muốn thử nghiệm và khám phá các tính năng cơ bản của Kiro AI trên các dự án nhỏ.

Gói KIRO PRO

• Chi phí: $20 / tháng
• Quyền lợi: Cung cấp 1,000 credits mỗi tháng.
• Vượt gói: Có thể bật tính năng trả thêm với giá $0.04 cho mỗi credit vượt mức.
• Đối tượng: Dành cho các lập trình viên chuyên nghiệp sử dụng Kiro AI thường xuyên trong công việc hàng ngày.

Gói KIRO PRO+

• Chi phí: $40 / tháng
• Quyền lợi: Cung cấp 2,000 credits mỗi tháng.
• Vượt gói: Tương tự gói PRO, có thể trả thêm $0.04 cho mỗi credit vượt mức.
• Đối tượng: Lý tưởng cho những người dùng có nhu cầu sử dụng cao, thường xuyên làm việc trên các dự án lớn và phức tạp.

Gói KIRO POWER

• Chi phí: $200 / tháng
• Quyền lợi: Cung cấp 10,000 credits mỗi tháng.
• Vượt gói: Chi phí vượt gói vẫn là $0.04 cho mỗi credit.
• Đối tượng: Hướng đến các chuyên gia hoặc “power users” có tần suất sử dụng AI ở mức độ rất cao, cần một lượng lớn credit để tự động hóa các quy trình công việc phức tạp.

Lưu ý quan trọng

• Ưu đãi cho người mới: Người dùng mới đăng ký sẽ nhận được 500 credits thưởng, có giá trị sử dụng trong 30 ngày đầu tiên.
• Credit không được cộng dồn: Số credit không sử dụng hết trong tháng sẽ không được chuyển sang tháng tiếp theo.
• Thuế và phí: Mức giá trên chưa bao gồm các loại thuế và phí áp dụng (như VAT).
• Sử dụng cá nhân: Hiện tại, các gói đăng ký chỉ dành cho người dùng cá nhân và chưa có tùy chọn thanh toán cho nhóm (team billing).

Xem chi tiết tại: https://kiro.dev/pricing/

Kiro AI có hỗ trợ API không? Giá như thế nào?

Kiro AI không có API công khai, nhưng có cơ chế tích hợp mạnh mẽ

Thay vì cung cấp API, Kiro AI giải quyết bài toán kết nối thông qua Model Context Protocol (MCP). Đây là một giao thức mã nguồn mở cho phép Kiro tích hợp an toàn với các công cụ và nguồn dữ liệu của bên thứ ba.

• Cách hoạt động của MCP: Bạn có thể thiết lập các “máy chủ MCP” (MCP server) chuyên biệt. Các máy chủ này hoạt động như một cầu nối, cho phép AI của Kiro “nói chuyện” với các hệ thống bên ngoài như:
  • Tài liệu nội bộ của công ty bạn.
  • Các API của dịch vụ khác.
  • Cơ sở dữ liệu nội bộ.
  • Các công cụ quản lý dự án.
• Ví dụ thực tế: Một công ty có thể tạo ra một MCP server cho tài liệu API nội bộ của họ. Khi đó, lập trình viên có thể hỏi Kiro ngay trong IDE: #[internal-docs] Làm thế nào để xác thực một yêu cầu đến API ‘orders’? Kiro sẽ sử dụng MCP để truy vấn đến server tài liệu và đưa ra câu trả lời chính xác, thay vì “đoán” dựa trên kiến thức chung.

Chi phí tích hợp và sử dụng

Về mặt giá cả, Kiro AI không tính phí riêng cho việc sử dụng MCP. Thay vào đó, chi phí được tính vào lượng “credit” mà bạn sử dụng trong các gói cước hàng tháng của mình.

Khi bạn thực hiện một yêu cầu mà Kiro cần phải tương tác với một hệ thống bên ngoài thông qua MCP, hành động đó sẽ tiêu tốn một lượng credit nhất định. Các tác vụ phức tạp, đòi hỏi nhiều tương tác với nguồn dữ liệu ngoài, sẽ tốn nhiều credit hơn.

Chi phí thực tế sẽ phụ thuộc vào gói cước bạn đang sử dụng (Free, PRO, PRO+, POWER) và tần suất bạn thực hiện các tác vụ cần đến tích hợp bên ngoài.

Hướng dẫn cách cài đặt và sử dụng Kiro AI

Cài đặt Kiro AI

Quá trình cài đặt Kiro AI rất đơn giản và nhanh chóng trên mọi nền tảng.

Bước 1: Tải xuống bộ cài đặt

Truy cập trang chủ chính thức của Kiro tại: https://kiro.dev. Trang web sẽ tự động nhận diện hệ điều hành của bạn (Windows, macOS, hoặc Linux) và đề xuất phiên bản phù hợp. Nhấn vào nút tải xuống.

Bước 2: Chạy trình cài đặt

• Trên Windows: Mở tệp .exe vừa tải về. Làm theo các bước hướng dẫn trên màn hình để hoàn tất cài đặt.
• Trên macOS: Mở tệp .dmg. Kéo biểu tượng Kiro vào thư mục Applications (Ứng dụng) của bạn.
• Trên Linux: Làm theo hướng dẫn cài đặt tương ứng với định dạng tệp bạn đã tải (ví dụ: .deb cho Debian/Ubuntu hoặc .rpm cho Fedora/CentOS).

Bước 3: Đăng nhập và hoàn tất thiết lập

Mở ứng dụng Kiro sau khi cài đặt xong. Kiro sẽ yêu cầu bạn đăng nhập. Bạn có thể sử dụng các tài khoản quen thuộc như Google, GitHub, hoặc tài khoản AWS của mình. Quá trình này dùng để xác thực và đồng bộ hóa trải nghiệm của bạn.

Ngay lần đầu khởi chạy, Kiro sẽ hỏi bạn có muốn nhập các cài đặt, chủ đề (themes) và tiện ích mở rộng (extensions) từ VS Code hiện có trên máy không. Nên thực hiện bước này để có ngay một môi trường làm việc quen thuộc mà không cần tốn công cài đặt lại từ đầu.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng khám phá sức mạnh của Kiro AI!

Khám phá giao diện và sử dụng các tính năng cơ bản

Giao diện của Kiro rất trực quan và quen thuộc với bất kỳ ai đã từng dùng VS Code, nhưng được bổ sung thêm một khu vực chuyên biệt cho AI.

Màn hình chào mừng và khởi tạo dự án

Như hình ảnh bạn thấy, màn hình khởi động của Kiro rất gọn gàng, tập trung vào các hành động chính:

• Open a project (Mở một dự án): Đây là lựa chọn chính để bạn bắt đầu. Nhấp vào đây để duyệt và chọn thư mục dự án trên máy tính của bạn.
• Recent projects (Dự án gần đây): Khi bạn đã làm việc với nhiều dự án, chúng sẽ xuất hiện ở đây để truy cập nhanh.
• Connect to (Kết nối đến): Một tính năng nâng cao cho phép kết nối đến các môi trường phát triển từ xa (ví dụ: một server, một container).

Nhấp vào “Open a project” và chọn thư mục mã nguồn bạn muốn làm việc.

Tìm hiểu giao diện chính

• Thanh Hoạt động (Activity Bar – bên trái): Đây là thanh điều hướng chính của bạn. Từ trên xuống, bạn sẽ thấy các biểu tượng quen thuộc như:
  • Explorer: Quản lý cây thư mục và tệp của dự án.
  • Search: Tìm kiếm và thay thế trong toàn bộ dự án.
  • Source Control: Tích hợp Git để quản lý phiên bản.
  • Run and Debug: Chạy và gỡ lỗi ứng dụng.
  • Extensions: Quản lý các tiện ích mở rộng.
  • Quan trọng nhất – Biểu tượng Kiro (hình con ma): Đây là cửa ngõ để bạn truy cập vào tất cả sức mạnh của AI.

Bảng điều khiển Kiro (Kiro Panel)

Chọn biểu tượng Kiro trên thanh Hoạt động nhấp vào nút “Open project” (hoặc nhấp vào nút “Open a project” ở giữa màn hình chính)

Một cửa sổ sẽ hiện ra, cho phép bạn duyệt đến thư mục chứa mã nguồn dự án trên máy tính của mình. Chọn thư mục dự án đó và nhấn “Open”.

Một bảng điều khiển chuyên dụng sẽ mở ra. Đây là nơi bạn sẽ dành phần lớn thời gian để tương tác với AI, bao gồm các tab chính:

• • Specs: Nơi bạn định nghĩa các yêu cầu cho tính năng mới và quản lý kế hoạch do AI tạo ra.
  • Hooks: Tạo các quy trình tự động hóa thông minh.
  • Steering: “Dạy” cho AI về các quy chuẩn và công nghệ của dự án.
  • Khu vực Soạn thảo (Editor – ở giữa): Không gian chính để bạn viết, đọc và quan trọng nhất là xem xét (review) đoạn mã do AI tạo ra.

Giờ hãy thử gõ: “Giải thích cho tôi đoạn mã này hoạt động như thế nào?” và kèm theo file đã tải lên (nhấp vào biểu tượng dấu # để đính kèm file)

Kết quả:

5 kinh nghiệm sử dụng Kiro AI hiệu quả

#1. Tư duy như một “Quản lý” thay vì một “Lập trình viên”

Đây là thay đổi tư duy quan trọng nhất. Với các công cụ truyền thống, bạn ra lệnh. Với Kiro, bạn giao việc.

• Đừng ra lệnh mơ hồ: Thay vì nói “Tạo một form đăng nhập”, hãy giao việc một cách chi tiết như một người quản lý dự án: “Tôi cần một form đăng nhập có hai trường email và mật khẩu. Cần có xác thực dữ liệu ở phía client: email phải đúng định dạng, mật khẩu phải có ít nhất 8 ký tự. Khi người dùng nhấn nút ‘Đăng nhập’, gửi yêu cầu POST đến endpoint ‘/api/login’.”
• Chất lượng yêu cầu quyết định chất lượng đầu ra: “Rác đầu vào, rác đầu ra” (Garbage in, garbage out). Yêu cầu (spec) của bạn càng chi tiết và rõ ràng, kế hoạch và mã nguồn do Kiro tạo ra sẽ càng chính xác và ít phải sửa đổi.

#2. Bắt đầu với “Agent Steering” trước khi viết dòng code đầu tiên

Đừng vội vàng lao vào viết code. Hãy dành 5 phút đầu tiên để “dạy” cho Kiro về dự án của bạn.

• Thiết lập quy tắc chơi: Mở bảng điều khiển Kiro, vào mục Steering và tạo các tệp định hướng. Hãy cho Kiro biết về các quy chuẩn của dự án:
  • Công nghệ: “Dự án này sử dụng React, TypeScript, và Tailwind CSS.”
  • Kiến trúc: “Mọi state management phải sử dụng Redux Toolkit. Các component phải được đặt trong thư mục src/components theo cấu trúc Atomic Design.”
  • Phong cách code: “Sử dụng arrow function cho tất cả component. Tên biến phải theo quy tắc camelCase.”
• Lợi ích: Việc này đảm bảo AI luôn “cùng tần số” với bạn và cả nhóm, giúp mã nguồn tạo ra luôn nhất quán và không cần phải chỉnh sửa lại những thứ cơ bản.

#3. Sử dụng đúng công cụ cho từng công việc: “Vibe” hay “Spec”?

Kiro cung cấp hai chế độ làm việc chính, và biết khi nào nên dùng chế độ nào là chìa khóa để tối ưu hiệu suất.

• Dùng “Vibe Coding” (Chat) cho:
  • Các tác vụ nhanh và nhỏ: Viết một hàm tiện ích, tạo một đoạn mã mẫu, refactor một đoạn code nhỏ.
  • Hỏi và giải đáp: “Giải thích cho tôi thuật toán này”, “Sự khác biệt giữa let và const là gì?”.
  • Brainstorming: Thử nghiệm nhanh các ý tưởng hoặc các cách tiếp cận khác nhau.
• Dùng “Spec-Driven Development” cho:
  • Xây dựng tính năng mới: Bất cứ thứ gì lớn hơn một hàm đơn lẻ.
  • Các thay đổi phức tạp: Khi một thay đổi ảnh hưởng đến nhiều tệp tin.
  • Yêu cầu sự chính xác và nhất quán cao: Đảm bảo tính năng được xây dựng đúng theo kế hoạch, có đầy đủ tài liệu và kiểm thử.

#4. Biến “Agent Hooks” thành trợ lý tự động hóa cá nhân

Hãy nghĩ về những công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán nhất bạn phải làm hàng ngày, và để Kiro Hooks xử lý chúng.

• Tự động hóa việc kiểm thử: Thiết lập hook: “Mỗi khi một file trong thư mục services được lưu, hãy chạy các unit test liên quan.”
• Tự động hóa tài liệu: “Khi một file trong controllers/api được thay đổi, hãy phân tích các endpoint và cập nhật tài liệu trong docs/API.md.”
• Duy trì chất lượng code: “Trước mỗi lần commit, hãy tự động chạy linter và code formatter trên các tệp đã thay đổi.”

#5. Luôn luôn xem xét (Review) trước khi chấp nhận

Hãy coi Kiro như một lập trình viên cấp dưới rất tài năng nhưng đôi khi vẫn cần sự giám sát.

• Đừng tin tưởng mù quáng: Kiro có thể tạo ra code rất tốt, nhưng không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Luôn dành thời gian xem lại các thay đổi (diff view) mà nó đề xuất.
• Bạn là người ra quyết định cuối cùng: Hãy kiểm tra logic, hiệu suất, và các trường hợp biên. Bạn có toàn quyền yêu cầu AI sửa lại, hoặc tự mình chỉnh sửa trước khi chấp nhận thay đổi. Quá trình này giống như bạn đang thực hiện một “code review”.

Kết luận

Bằng cách chuyển trọng tâm từ việc viết từng dòng lệnh sang việc định hình các yêu cầu và cấu trúc ở tầm cao hơn, Amazon đang trao cho các nhà phát triển khả năng tập trung vào sự sáng tạo và logic nghiệp vụ, trong khi những công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian được giao phó cho một “đồng đội ảo” đáng tin cậy.

Dù vẫn còn ở giai đoạn đầu và cần thời gian để hoàn thiện, Kiro AI chắc chắn là một cái tên đáng để theo dõi, một minh chứng cho thấy tương lai của ngành lập trình sẽ là sự cộng sinh sâu sắc và hiệu quả hơn giữa con người và trí tuệ nhân tạo.

Những câu hỏi thường gặp