选购 AI 编程工具要看什么？从 spec clarity 到 workflow support 的核心指标清单

最近不少同事问我：
“AI 编程工具现在这么多，应该怎么选？”
我一开始也是凭“补全效果”“智能程度”来判断，但真正把这些工具放进真实项目后，我发现好不好用并不取决于“聪不聪明”，而取决于它能否支持完整的 engineering workflow。
基于这段时间在 AWS Kiro 中的深度使用，我把选购 AI 编程工具时必须关注的功能拆成几类。
这些指标能帮你快速判断一个工具是停留在 code-level，
还是能真正承担 workflow-level 的工作。

一、需求能否被结构化（spec clarity）
很多工具能写代码，但听不懂需求。
而在真实工程里，需求是否被正确理解，比生成多少行代码更重要。
重点关注：
工具是否能把自然语言需求转成 structured specification
是否能明确输入（input）/输出（output）
是否能识别约束与边界条件（constraints）
我在 Kiro 的使用中最明显的感觉是：
spec clarity 越高，返工成本越低。
这项能力，是区分“工具”与“伙伴”的第一步。

二、是否具备 architecture-level 的理解与建议（architecture reasoning）
很多 AI 工具只看当前文件（local context），不知道项目的结构（project structure），也无法做跨模块判断。
你需要重点关注：
能否根据 spec 给出 architecture hint
能否识别模块关系（module relationship）
是否能提出合理的文件组织（folder / file structure）
这种能力直接决定：
工具能不能参与“做功能”，而不是“补代码”。

三、能否生成 task chain（任务链）并推进执行（task chain generation）
工程不是一句代码，是一条链路（workflow）。
我在 Kiro 里最依赖的能力之一，就是它能把一个功能拆成可执行路径：
哪些文件要新增
哪些步骤要依次完成
哪些改动影响到其他模块
任务推进到哪一步、下一步是什么
这类 task chain 的价值是：
开发者不需要反复切上下文。
这是 workflow-level 工具的关键功能。

四、能否在项目变化时保持一致性（state consistency）
真正的项目从来不是“一次性生成”。
开发过程中会不断重构、移动文件、换逻辑。
判断一款工具是否成熟，很简单：
当你修改代码后，它还能继续“接着往下干”吗？
关注点：
能否重新解析项目状态（project state）
是否能连续推进任务链
是否会因小改动而“断线”
Kiro 在这点上的表现让我印象很深：
它能重新理解当前 repo 的 state，然后继续执行，而不是“从头再来”。

五、是否支持长期维护（long-term maintainability）
短脚本、小工具，很难体现工具能力的差异。
真正的差异在中大型项目中出现。
观察点：
工具是否能识别全局一致性（global consistency）
是否能识别潜在冲突（conflict detection）
是否能让未来的修改更容易（future changes friendly）
越成熟的项目，越能放大 workflow-level 工具的优势。

六、是否兼容团队协作（team workflow alignment）
一个 AI 工具不是只给个人用的。
当团队需要共同推进同一个功能时，对齐成本（alignment cost） 才是最大的浪费点。
选购时要关注：
spec 能否被当作团队的对齐文档
architecture hint 是否能减少误解
task chain 是否能让每个人知道自己在第几步
是否能减少来回确认与口头同步
如果一款 AI 工具只对个人有效，那它不是工程工具，只是“个人加速插件”。
Kiro 在这一点带来的效益非常明显。

七、补全能力（inline completion）仍然重要，但不是最重要
补全是基本能力（baseline capability），但不是判断力的核心。
你可以把它当作“入门门槛”：
只具备补全能力的工具，往往停留在 code-level。
真正的区分点在于：
能不能从需求到架构到任务链全程参与。

八、给开发者的最终选择建议（concise decision guide）
如果你做的是：
小脚本／工具式代码 → inline 工具足够
技术学习／方案讨论 → chat-based 工具最有效
真实工程、多人协作、中长期维护 → workflow-level 工具（比如我用的 Kiro）价值显著
换句话说：
选购 AI 编程工具时，关注点不应该是“能不能写代码”，而是“能不能减少返工”。
而 spec clarity、architecture reasoning、task chain、state consistency，是最值得重点关注的四项核心能力。
它们直接决定了工具能否陪你把一个功能真正落地，而不是只写出一个片段。