IT yang baik tidak hanya menulis kode. Mereka merencanakan. Mereka mendefinisikan kebutuhan, membuat sketsa desain, dan membagi pekerjaan menjadi tugas-tugas yang jelas. AI seharusnya membantu proses ini, bukan melompatinya.
Pertama kali Anda membuat seluruh aplikasi dengan satu perintah (prompt), rasanya seperti masa depan telah tiba. Kedua kalinya, Anda mulai melihat celah-celahnya. Ketiga kalinya, Anda menyadari: kode buatan AI tidak akan bisa berkembang (scale) kecuali Anda membangunnya dengan benar.
Kebanyakan alat pengkodean AI saat ini seperti kembang api—mengesankan pada pandangan pertama, tetapi akhirnya cepat berlalu. Mereka unggul dalam mengubah perintah menjadi prototipe, namun gagal di bagian yang sulit: mengubah prototipe tersebut menjadi sistem yang siap produksi. Kesenjangan antara “ini jalan” dan “ini siap rilis” tetap lebar seperti biasanya.
AWS Kiro “Kiro” (diucapkan keer-oh) mengubah hal tersebut. Ini bukan sekadar asisten pengkodean AI atau pembuat kode biasa. Ini adalah IDE asli AI (AI-native IDE) yang dirancang untuk menjembatani jurang antara pembuatan prototipe cepat dan perangkat lunak yang nyata serta terpelihara.
Batasan Pengembangan Berbasis Prompt
Ada sensasi yang tak terbantahkan saat mengetik ide samar ke dalam AI dan melihat aplikasi fungsional muncul. Namun, pendekatan ini memiliki kelemahan mendasar: Anda tidak memiliki penalaran di balik kode tersebut.
-
Asumsi tidak terlihat: Apakah AI membuat keputusan arsitektur yang tepat?
-
Persyaratan tidak jelas: Apakah hasilnya benar-benar menyelesaikan masalah?
-
Pemeliharaan adalah mimpi buruk: Tanpa dokumentasi desain yang jelas, perubahan di masa depan menjadi sekadar tebakan.
Inilah sebabnya mengapa begitu banyak prototipe buatan AI menemui jalan buntu. Mereka adalah eksperimen yang menyenangkan, bukan sistem produksi.
Cara Kerja Kiro: Pengembangan Berbasis Spesifikasi (Spec-Driven Development)
Inovasi inti Kiro adalah pengembangan berbasis spesifikasi—alur kerja terstruktur yang memastikan kode buatan AI selaras dengan kebutuhan teknik dunia nyata.
Langkah 1: Dari Prompt ke Persyaratan Presisi
Alih-alih langsung melompat ke kode, Kiro pertama-tama menerjemahkan perintah Anda menjadi persyaratan yang eksplisit dan dapat diuji.
Misalnya, jika Anda mengetik: “Tambahkan sistem ulasan untuk produk.”
Kiro tidak hanya menghasilkan kode, tetapi memproduksi:
-
User stories (misalnya, “Pengguna dapat melihat, membuat, dan memfilter ulasan”)
-
Kriteria penerimaan (ditulis dalam notasi EARS untuk mencakup kasus tepi/edge cases)
-
Ketergantungan (misalnya, bagaimana ulasan berinteraksi dengan halaman produk yang sudah ada)
Ini memaksa kejelasan sejak awal, menghilangkan jebakan “urusan belakangan”.
Langkah 2: Desain Teknis Berbasis AI
Selanjutnya, Kiro menganalisis basis kode Anda dan mengubah persyaratan tersebut menjadi desain teknis lengkap, termasuk:
-
Diagram alur data (bagaimana informasi bergerak melalui sistem)
-
Interface TypeScript (definisi tipe yang terstruktur)
-
Perubahan skema database (migrasi, indeks, relasi)
-
Kontrak API (titik akhir, format permintaan/tanggapan)
Ini setara dengan seorang insinyur yang merancang solusi di papan tulis sebelum menulis satu baris kode pun—hanya saja Kiro melakukannya secara otomatis.
Langkah 3: Implementasi Berbasis Tugas
Dengan spesifikasi dan desain yang sudah ada, Kiro membagi pekerjaan menjadi tugas-tugas atomik, yang masing-masing memiliki:
-
Urutan ketergantungan (apa yang perlu dilakukan terlebih dahulu)
-
Kasus uji (unit test, integrasi, dan pemeriksaan aksesibilitas)
-
Poin pemeriksaan tinjauan kode (misalnya, “Validasi waktu respons API”)
Anda dapat menjalankan tugas satu per satu, meninjau perbedaan kode (diffs), dan mengaudit pekerjaan AI—persis seperti berkolaborasi dengan pengembang manusia.
Hooks: Penegak Praktik Terbaik yang Senyap
Bahkan dengan spesifikasi yang hebat, pengawasan kecil sering kali menumpuk:
-
Lupa memperbarui tes.
-
Melewatkan pembaruan dokumentasi.
-
Mengabaikan pemeriksaan keamanan.
Kiro mengatasi ini dengan hooks—alur kerja otomatis yang dipicu oleh peristiwa seperti menyimpan file atau melakukan commit. Contoh:
-
Saat menyimpan komponen React → Perbarui file pengujian yang relevan.
-
Saat modifikasi API → Buat ulang dokumentasi OpenAPI.
-
Pre-commit → Pindai rahasia (secrets) atau dependensi yang rentan.
Hooks bertindak seperti insinyur senior yang teliti, memastikan tidak ada detail yang terlewatkan.
Mengapa Ini Penting?
Kebanyakan alat AI mengoptimalkan kecepatan output awal. Kiro mengoptimalkan pemeliharaan jangka panjang.
-
Tidak ada lagi “prototipe sekali buang”: Spesifikasi Kiro tetap sinkron dengan kode, sehingga dokumentasi tidak pernah usang.
-
Konsistensi tim: Hooks menegakkan standar pada semua kontributor.
-
Dapat diaudit: Setiap perubahan dikaitkan kembali ke persyaratan, membuatnya mudah dilacak.
Gambaran Lengkap
Kiro bukan sekadar spesifikasi dan hooks. Ini adalah IDE AI lengkap dengan:
-
Model Context Protocol (MCP): Hubungkan model khusus (misalnya, keamanan, performa) ke alur kerja Anda.
-
Aturan Kemudi (Steering rules): Tentukan perilaku AI di seluruh proyek (misalnya, “Selalu gunakan pola pemrograman fungsional”).
-
Agentic Chat: Antarmuka seperti ChatGPT, tetapi dengan kesadaran penuh terhadap seluruh basis kode Anda.
Dan karena dibangun di atas Code OSS, Kiro tetap kompatibel dengan ekstensi dan pengaturan VS Code Anda yang sudah ada.
Jika Anda penasaran dengan kehebatan AWS Kiro, silahkan hubungi Berca Hardayaperkasa di Marketing@berca.co.id atau WhatsApp.