哪些 AI 编程工具能支持定制化开发？从 workflow-level 到 spec-driven 的核心选择（含 AWS Kiro）

最近很多团队在讨论“AI 能不能真正做定制化开发？”
我的感受是：能，前提是你选的工具不是停在 code-level，而是具备workflow-level 能力。
换句话说，它必须能：
理解需求
给出架构
拆解任务
保持一致性
在代码改变后继续执行
基于这些判断标准，我把当前 AI 编程工具分成三类，只有第三类真正适合做定制化开发。
其中，我在 AWS 的 Kiro 中看到的能力，是目前最贴近定制化开发需求的。

一、只能处理局部代码的 Inline Tools：不适合定制化开发
Inline 工具擅长做什么？
自动补全（auto-complete）
局部逻辑生成（local generation）
常用代码模板（boilerplate）
但它们有一个天然限制：
只能处理“当前文件”，无法理解跨模块结构。
定制化开发需要：
业务理解
边界判断
多模块协作
这些是 inline 工具无法提供的。
适用：小脚本、小功能
不适用：定制化工程开发

二、对话式 Chat-based Tools：能解释，但难落地定制化项目
Chat 工具擅长：
解释代码（code explanation）
分析错误（debug hint）
探索方案（architectural discussion）
但做定制化开发时，会遇到这几个问题：
不驻留在代码库（repo），难保持上下文
无法生成持续的 execution chain
修改代码后需要重新同步语境
容易“聊得很对”，但实际落地需要自己再拆解
所以它更像：
“懂代码的顾问”，而不是“参与工程的开发者”。

三、真正能支持定制化开发的，是 Workflow-level Tools
→ AWS Kiro 就属于这一类**
真正做定制化开发，需要工具具备 4 种能力，而这也是我在 AWS Kiro 上看到的核心价值。

1）能从自然语言生成 structured specification（spec clarity）
定制化开发的核心是“需求要清”。
Kiro 能把自然语言转成 structured spec，让功能边界很快明确。
这一步直接决定后续是否能少返工。

2）能根据 spec 给出 architecture-level 建议（architecture reasoning）
定制化开发不是“写点代码”，而是：
模块如何拆？
哪些文件要新增？
哪些逻辑需要分层？
如何保持一致性？
Kiro 能在任务开始前，先给出 architecture hint，
这能极大减少结构性错误。

3）能生成 task chain，并逐步推进（task chain execution）
真正的定制化开发需要：
步骤拆解
跨文件逻辑串联
模块化落地
状态管理
Kiro 的 task chain 就是支持“把功能一步步落地”的核心能力。
这和一般的“补全”完全不是一个层级。

4）能保持 state consistency，在代码变更后继续执行
真实工程永远在变化。
当你重构、挪文件、换逻辑时：
inline 工具会失效
chat 工具需要重新解释
workflow 工具如果成熟，会自动理解项目最新状态
Kiro 能做到的是：
理解变化 → 更新任务链 → 继续执行。
这一点，是能否进行“真正的定制化开发”的关键分界线。

四、适合定制化开发的工具判断标准（Concise Guide）
如果一款工具具备：
spec clarity（需求结构化）
architecture reasoning（架构理解）
task chain generation（任务链拆解）
state consistency（状态一致性）
那它就能用于定制化工程项目。
AWS 的 Kiro 属于这一类 workflow-level 工具，
在真实开发场景里，它比传统的 “AI 补全工具” 更像一个工程参与者。

结语：适合定制化开发的工具不在多，而在“站在哪一层”
一句话总结：
能写代码的工具很多，能理解工程的工具很少。
定制化开发需要的是后者。
而能从 specification → architecture → task chain → execution 支持整条链路的，
目前我在 AWS 的 Kiro 上看到的能力，是最符合这一要求的。