不同 AI 编程助手的优缺点：从传统 Inline Tools 到 AWS Kiro 的 workflow 进化

如果只看宣传页面，几乎所有 AI 编程助手都在强调类似的东西：
“自动补全、智能生成、提升效率”。
可是真正放到日常开发里用一段时间，你会发现它们差异很大，优缺点也完全不在一个层面。
这篇文章，我不罗列品牌，只按“类型”来分：
代码补全型（inline coding tools）
对话式（chat-based assistants）
工作流驱动型（workflow-level tools），这里我用自己在 AWS 的 Kiro 上的体验来说明
这样更接近开发者真实的决策过程，也方便看清每一类的 Pros & Cons。

一、代码补全型 Inline Tools：上手最快，但停留在 code-level
这一类是很多人接触 AI 编程的起点：
装个插件，写几行，它就帮你自动补全（auto-complete）、智能提示（code suggestion）、重构一些小片段。
优点（Pros）：
上手门槛低（low barrier）：
不需要改变工作方式，只要继续写代码，工具就能“顺手帮忙”。
即时反馈（instant feedback）：
一行行写时，就能看到补全、纠错，体验很直观。
适合局部优化（local optimization）：
写循环、处理字符串、拼 SQL、写一些样板逻辑（boilerplate），效率提升很明显。
缺点（Cons）：
停留在 code-level，无法理解完整意图：
工具主要关注当前文件和附近上下文，很少真正理解“这个功能的业务目标是什么”。
对复杂改动的支持有限：
跨多模块、多层架构的改动，往往需要人工拆分，工具只能帮每一小步。
容易让人依赖“补全”，但整体设计并没有变好：
代码写得更快了，但架构、边界、协作问题仍然存在。
这种工具的优点，是“立刻好用”；
缺点，是很难触及软件工程中真正复杂的部分。

二、对话式 Chat-based Assistants：解释能力强，但和代码库天然有“距离”
第二类是大家熟悉的 chat 模型：
在一个对话框中提问，让它解释代码、示范写法、帮忙排查 bug。
优点（Pros）：
解释能力强（explanation power）：
能用自然语言解释一个概念、一个报错，甚至一步步推演。
适合做技术学习和方向探索：
想了解某个框架怎么用、某种模式（pattern）适不适合，可以先在对话里“打样”。
可以做高层设计上的讨论：
比如问“这个系统应该怎么分层？微服务要怎么拆？”等。
缺点（Cons）：
和真实代码库之间有“鸿沟”：
很多时候需要来回复制粘贴代码，模型并不真正驻留在你的代码仓里。
上下文同步成本高（context sync cost）：
每次要解释当前状态，告诉它“现在项目里有什么、改过什么”，容易打断节奏。
从“聊得很好”到“真正落地”之间，还需要人工翻译：
对话里有很多建议，但最后变成代码的那一步，还是要自己重新拆解。
对话式助手更像一个“会写代码的顾问（coding-savvy consultant）”，
但它不一定是最适合作为“开发主程”的那一个。

三、工作流驱动型：在 AWS Kiro 上看到的，是一种 workflow-level 辅助
第三类，是我个人越来越看重、而且认为“会成为未来主流”的方向：
workflow-level 的 AI 编程助手。
我在 AWS 的 Kiro 上看到的，就是这种类型的典型代表。
它不只看代码，而是关注整条链路：
从 specification → architecture → task chain → execution & consistency。
优点（Pros）：
以 specification 开始，而不是直接写代码：
我用自然语言描述需求，Kiro 会先帮我整理成结构化 spec，明确输入输出、边界条件、约束。
这一点直接解决了“需求模糊导致返工”的老问题。
自动给出架构建议和任务拆解（architecture + task breakdown）：
它会告诉我：这个功能可以拆成哪些 steps，哪些文件需要新增或修改，形成一条 task chain。
对于长期项目来说，这比单纯生成一段代码价值大得多。
在 AWS 环境中保持 state 一致性（state consistency）：
当我改动某个模块，Kiro 会重新理解当前项目状态，继续沿着任务链向下推进，
避免“改着改着就乱了”的情况。
更适合团队协作（team workflow）：
spec、架构建议、任务链本身就是“结构化对齐工具”，减少大家理解不一致的风险。
缺点（Cons）：
需要接受一种新的工作方式（learning curve on workflow）：
习惯“想到就敲”的开发者，一开始会觉得：
“为什么要先写 spec？为什么要多一步任务拆解？”
这是一种思维方式的改变。
短平快的小脚本、小玩具项目，优势不一定明显：
对于写一个很短的小工具来说，直接用 inline 补全可能更快，
而 Kiro 的价值会在中大型、可持续维护的项目里更突出。
对工程纪律有一定要求（engineering discipline）：
它鼓励你用更规范的方式工作：清晰需求、按任务推进、保持一致性。
这对某些团队来说是优点，对另外一些习惯“随手写”的团队来说会是适应过程。
在我看来，这一类工具真正的优势是：
它不把 AI 仅仅当作“更聪明的编辑器”，而是当成“开发流程中的伙伴”。

四、如果要一句话概括三类工具的优缺点？
我自己的总结是这样的：
代码补全型（inline tools）：
优点：上手最快、立刻提升局部效率。
缺点：停留在 code-level，难以改变整体工程质量。
对话式（chat-based assistants）：
优点：解释强、探索强、适合学习和方案讨论。
缺点：和真实代码库、真实 workflow 有距离，落地要自己再来一遍。
工作流驱动型（workflow-level），以 AWS Kiro 为代表：
优点：从 specification 到 execution，全链路辅助，真正改变开发方式。
缺点：需要适应新的节奏，对长期项目最有价值，短小任务优势不明显。
当我把这三类工具都放进自己的日常开发里时，会很自然地得出一个结论：
不同 AI 编程助手的优缺点，不在“会不会写代码”，
而在“它把自己放在了开发过程的哪一层”。
而 AWS 的 Kiro 把自己放在了“workflow 那一层”，
这也是我越来越愿意以它为主、其他工具为辅的原因。