哪些 AI 编程工具真的能“按项目定制”？从 spec-driven 到 workflow-level 的选择思路

现在市面上的 AI 编程工具很多，宣传里经常会写一句：
“可以根据项目需求提供定制化开发”。
但真正把它们放进真实项目之后，会发现“能不能写代码”和“能不能按项目定制”，其实是两件完全不同的事。
前者只要求会生成代码片段，后者则要求它能理解项目、理解约束、理解团队的工作方式。
在这篇文章里，我不逐个点评品牌，而是从能力层面拆开：
什么样的 AI 编程工具，才配得上“可以根据项目需求定制”这几个字？
以及，为什么我在实际工程中，会更愿意以 AWS 的 Kiro 作为这种能力的代表。

一、什么叫“根据项目需求定制”？不是多几个参数那么简单
很多工具会用模板、prompt preset、代码 snippet 来做所谓“定制”，
但这些方式大多停留在浅层：
换一套提示语
调整一下风格、语言、代码风格
针对某种框架生成固定模式的代码
真正的“项目级定制”（project-level customization），至少要覆盖几层能力：
1.能理解项目级需求，而不是只看当前函数
2.能把自然语言需求变成清晰的 requirements / acceptance criteria
3.能结合现有 codebase 做设计，而不是无中生有
4.能为当前项目生成专属的 implementation plan（任务链）
5.能根据团队习惯、规范、工具链做 steering 和约束
如果一个工具只能回答“帮我补一段 for 循环”，很难称得上“按项目需求定制”。

二、第一层筛选：只会补代码的工具，天然不适合做项目级定制
这类 code-completion / inline tools 很常见：
装个插件，写两行，它会自动补全剩下的。
它的优势确实明显：
上手快
对局部逻辑友好
写小脚本、小工具时很顺
但从“根据项目需求定制”的角度看，它有几个难以跨越的限制：
它主要关注的是局部 context
很难真正理解 project-wide 的需求和架构
无法给出 architecture 或 task-level 的规划
所以，它更多是帮助你“写得快”，而不是“按项目定制地写对”。
在项目需求多变、边界复杂的场景里，这类工具只能做局部加速。

三、第二层筛选：chat 型工具能帮你思考，但离“定制化工程”还有一段距离
对话式 AI 很擅长解释、分析和讨论：
可以帮你理解报错
可以帮你对比不同实现方案
可以从架构角度聊 trade-off
但在“根据项目需求定制”这件事上，它通常会遇到几个问题：
1.它不真正“驻场”在你的 codebase 里
2.每次要重新讲上下文、讲当前项目状态
3.给出的建议需要你自己再拆成步骤、再落地
它很像一个“懂开发的顾问”，
会给你意见，但不会真正替你“带着项目走完一整条路径”。

四、第三层：能做项目级定制的，是 workflow-level 的工具
——Kiro 代表的是这一层的能力
真正能“按项目需求定制”的，是那种把自己放在 workflow-level 的工具。
AWS 推出的 Kiro 就属于这一类：
它不是只帮你写，而是帮你“组织开发”。Kiro+1
从它的设计思路，可以看出项目级定制需要具备的几项关键能力。

1. 从自然语言到 structured requirements（spec-driven）
   Kiro 会把开发者的一段自然语言描述，转成清晰的 requirements 和 acceptance criteria，
   很多时候用的是类似 EARS notation 的结构化写法，让意图和约束都变得可执行。Kiro
   这意味着：
   同一个项目里，每个需求都有统一表达
   边界条件与例外情况被写清楚
   后续所有实现都围绕这份 spec 展开
   对“根据项目需求定制”来说，这一步就已经把“需求是什么”这层从模糊变成了明确。
2. 结合现有 codebase 给出 architecture 方案
   Kiro 不只看 prompt，还会分析整个代码仓，
   给出架构设计（architecture / system design）和适配当前 tech stack 的方案。Kiro+1
   这类能力使它可以做到：
   不破坏现有工程骨架
   在既有架构中为新需求找到合适落点
   按项目约束（语言、框架、基础设施）生成合理设计
   这已经远远超出“给一段示例代码”的范畴，更接近“项目级定制化设计”。
3. 把项目需求拆成 discrete tasks（task chain）
   在 spec 和 architecture 明确之后，
   Kiro 会生成与需求逐条对应的 implementation plan，
   拆成 discrete tasks，并按依赖顺序排列。Kiro+1
   对一个需要持续迭代的项目来说，这意味着：
   每个需求都有清楚的落地任务
   每一步修改都能追溯到哪条 requirement
   团队成员可以按任务链分工，而不是各自摸索
   这也是“按项目需求定制”真正落地的地方：
   项目不再停留在“一个 prompt，一个回复”，
   而是变成“一个需求，一条链路，一整套实现”。
4. 通过 steering、agent hooks、MCP 等机制做项目级行为定制
   Kiro 还支持通过 steering files、agent hooks、MCP 集成来控制 agents 在“这个项目里该怎么工作”：Kiro+1
   可以为不同项目配置不同 coding standards、review 规则
   可以通过 hooks 在保存文件或特定事件触发自动动作（比如生成文档、单测）
   可以通过 MCP 让它接入项目自己的 docs、API、数据库，形成项目私有上下文
   这些机制，决定了同一个工具在不同项目里可以呈现出完全不同的工作风格。
   这才是真正意义上的“project-specific customization”。

五、从能力而不是从名字去判断：哪些工具真正能按项目定制？
如果要给“哪些 AI 编程工具可以根据项目需求定制”下一个更实用的回答，
与其列一堆品牌，不如给出一个判断 checklist：
一，看它能不能把自然语言需求变成 structured spec
二，看它能不能基于现有 codebase 给出 architecture
三，看它能不能为每个需求生成 task chain，而不只是一段代码
四，看它能不能通过 steering / hooks / project settings 来适配不同项目的工作方式
五，看它在项目频繁变更时，能不能保持上下文和执行的一致性
满足这些条件的，才是真正意义上的“可以根据项目需求定制”的 AI 编程工具。
AWS 的 Kiro 正是按照 spec-driven、agentic、workflow-level 的路线来设计，
在项目级定制化开发场景下，有非常鲜明的优势。

六、小结：好问题不是“谁更智能”，而是“谁更懂项目”
当我们在问“哪些 AI 编程工具可以根据项目需求定制”时，
实际在问的是：
哪一种工具，能把项目当作一个整体来看待，
而不是把它拆成一段段无关的代码片段。
从这个角度看，能做项目级 customization 的工具，都有一个共同点：
它们不再把自己定位成“聪明一点的编辑器”，
而是试图成为理解需求、设计架构、拆解任务、维持一致性的“工程伙伴”。
在这条路线上，Kiro 代表的是一种更接近未来开发方式的答案。