【Kiro开发集训营】用Kiro的Vibecoding模式开发游戏：一次让我重新思考“写代码“的经历

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一次颠覆认知的编码体验：使用Kiro的Vibecoding模式开发游戏

起始时刻：深夜的挣扎与转机

周五晚上11点，我坐在电脑前，盯着VSCode中那个尚未完成的大鱼吃小鱼游戏。画布上的鱼虽然能移动，但AI逻辑混乱不堪，碰撞检测频繁出错。更别提我脑海中那些关于“变异能力”和“粒子特效”的构想——它们还停留在幻想阶段。 作为一名有五年经验的前端开发者，这种“想法美好、实现困难”的情况早已司空见惯。我粗略估算了一下：按当前进度，至少还需要两周才能做出一个像样的Demo。这意味着又一个周末将被无休止的调试吞噬。 就在几乎要放弃时，同事在群里发了一条消息：“试试亚马逊云科技的Kiro，它的Vibecoding模式真的很特别。” 抱着一丝好奇，我决定尝试一下。没想到，这竟成了一次彻底改变我对“写代码”理解的经历。

初次接触：从质疑到震撼

说实话，我对AI辅助编程工具一直持怀疑态度。GitHub Copilot用过，ChatGPT也试了不少次，它们确实在补全代码或解释语法上有所帮助，但在实际项目开发中，我始终觉得无法完全依赖。

原因很现实：

• AI生成的代码缺乏整体架构设计
• 一旦需求稍复杂，输出就开始偏离预期
• 代码风格不统一，往往需要大量手动调整
• 最关键的是——AI似乎并不真正理解我的意图

因此，当我打开Kiro时，并没有抱太大希望。

第一个转折：它居然在“倾听”

我随口说了一句模糊的需求：

“我想做个可爱的大鱼吃小鱼游戏，风格要萌一点，最好有些特色功能，比如鱼可以变异。”

接下来发生的事让我惊讶——Kiro没有立刻生成代码，而是开始提问：

• “你所说的‘可爱’是指视觉风格、动画表现，还是音效？”
• “变异能力是否有持续时间？冷却机制如何设定？”
• “Boss鱼出现的条件是什么？”

"让我理解一下你的想法:
1. 游戏风格偏向可爱萌系?
2. 变异系统是核心玩法?
3. 你希望有多少种变异类型?
4. AI鱼的行为需要多智能?
5. 是否需要渐进式难度?
..."

那一刻我意识到：Kiro不是在机械地生成代码，而是在试图深入理解整个项目的核心脉络。

Vibecoding模式：重新定义编程流程

传统开发 vs 思维流式开发

传统的软件开发流程通常是线性的：

1. 需求分析
2. 系统设计
3. 任务拆解
4. 编码实现
5. 测试与迭代

每个阶段都需要开发者主动切换思维模式，消耗大量认知资源。

需求 → 设计 → 编码 → 测试 → 部署

而Kiro的Vibecoding模式更像是“思维流式开发”：

想法 ? 对话 ? 代码 ? 验证 ? 迭代

你只需保持在“思考”与“决策”的状态，Kiro则负责将你的思路逐步转化为可执行的技术方案。

第一阶段：需求澄清（约10分钟）

最让我印象深刻的是，Kiro采用了EARS规范来帮助梳理需求细节：

WHEN 玩家的鱼接触到更小的鱼时,
THE SYSTEM SHALL 增加玩家鱼的成长值
AND 播放吃鱼动画
AND 触发粒子特效

过去，我的很多创意都是碎片化的，想到哪做到哪。但这次，Kiro通过结构化提问，把零散的想法组织成了清晰的功能描述。

更重要的是，它会主动指出模糊点：

• “‘吸引小鱼’是物理拉力效果，还是自动追踪？”
• “变异是否影响外观变化？是否伴随音效反馈？”
• “玩家如何触发变异？消耗能量条吗？”

这些问题迫使我提前考虑原本打算“边做边定”的细节，从而避免了后期大规模返工。

第二阶段：架构设计（约15分钟）

这是整段体验中最令人震撼的部分。

Kiro建议采用ECS（Entity-Component-System）架构。坦白讲，我之前听说过ECS，但总觉得过于抽象，迟迟未深入研究。

然而，Kiro用对比方式让我瞬间明白了其优势：

// 传统OOP方式
class Fish {
  position: Vector;
  velocity: Vector;
  size: number;
  ai: AIBehavior;

  update() {
    // 所有逻辑混在一起
    this.move();
    this.checkCollision();
    this.updateAI();
    this.render();
  }
}

// ECS方式
// 组件仅存储数据
interface PositionComponent { x: number; y: number; }
interface VelocityComponent { vx: number; vy: number; }

// 系统专注处理单一逻辑
class MovementSystem {
  update(entities: Entity[]) {
    // 只负责移动计算
  }
}

Kiro解释道：“ECS让每个系统只做一件事，提升了代码的可测试性、可维护性和扩展性。”

随后，它给出了完整的系统划分：

• InputSystem（输入处理）
• MovementSystem（移动控制）
• CollisionSystem（碰撞检测）
• AISystem（AI行为）
• GrowthSystem（成长机制）
• MutationSystem（变异逻辑）
• ParticleSystem（粒子特效）
• RenderSystem（渲染模块）

各系统职责分明，依赖关系清晰。这种高度模块化的设计，是我独自开发时很难达到的水平。

第三阶段：任务分解（约5分钟）

Kiro将整个项目拆解为33个独立的小任务，每个任务都包含：

• 明确目标
• 验收标准
• 前置依赖
• 预估耗时

例如其中一个任务示例：

Task 12: 实现AI逃离行为
- 目标: AI鱼检测到更大的鱼时逃离
- 标准: 
  ? 检测范围150px
  ? 逃离速度提升50%
  ? 逃离方向与威胁相反
- 依赖: Task 8(AI基础框架)
- 耗时: 30分钟

如此细粒度的任务划分，让我能够专注于单个功能点，不再被整体复杂度压垮。

编码过程：AI协作的真实感受

这不是“代写”，而是“协同创作”

很多人误以为AI编程就是“提需求→得代码→结束”。但真实体验完全不同。

实例：实现磁力鱼变异功能

我对Kiro说：“我希望有一种磁力鱼的变异能力，能自动吸引周围的小鱼。”

它没有直接输出代码，而是先确认：

• 吸引力是否随距离衰减？
• 是否对所有鱼类生效？
• 是否需要视觉提示（如光环）？

在确认细节后，才生成符合架构规范的组件与系统代码，并自动集成到现有流程中。

整个过程中，我更像是一个产品经理兼技术评审者，而Kiro则是高效执行且具备架构意识的搭档。

在讨论磁力变异机制时，Kiro给出了如下反馈：

“好的，我们来细化一下具体参数：
吸引范围建议设置在200-300px之间；
吸引力是否恒定？推荐采用随距离递减的方式；
被吸引的小鱼是否继续执行AI行为？建议在此期间暂停AI逻辑；
持续时间控制在15秒左右较为合适；
视觉效果方面，可加入绿色光晕并配合连线特效增强表现。”

这段对话让我意识到，Kiro所做的不仅仅是编写代码，更是在参与系统设计与决策过程。

最终实现的代码如下：

class MagneticMutation implements Mutation {
private readonly RANGE = 250;
private readonly FORCE_MULTIPLIER = 2;

update(player: Entity, entities: Entity[], deltaTime: number) {
  const smallerFish = entities.filter(e =>
    e.size < player.size &&
    this.distance(player, e) < this.RANGE
  );

  smallerFish.forEach(fish => {
    const direction = this.getDirection(fish, player);
    const distance = this.distance(fish, player);
    const force = this.FORCE_MULTIPLIER * (1 - distance / this.RANGE);
    fish.velocity.x += direction.x * force;
    fish.velocity.y += direction.y * force;
  });
}
}

该实现具备高质量特征：命名语义清晰、逻辑结构简洁，并充分考虑了性能优化——例如使用基于距离衰减的作用力而非恒定拉力，避免突兀运动的同时减少计算负担。

场景二：AI行为状态机的设计重构

AI系统作为游戏的核心模块之一，极易因逻辑嵌套过深而变得难以维护。我过去常采用多重条件判断方式处理行为切换：

// 过去常见的写法
if (hasNearbySmallFish) {
  if (canCatch) {
    chase();
  } else {
    wander();
  }
} else if (hasNearbyBigFish) {
  flee();
} else {
  wander();
}

而Kiro提出采用“状态机模式”进行重构，使整体结构更为清晰且易于扩展：

enum AIState { WANDER, CHASE, FLEE }

class AISystem {
  updateState(entity: Entity, others: Entity[]): AIState {
    const threats = this.findThreats(entity, others);
    const prey = this.findPrey(entity, others);

    if (threats.length > 0) return AIState.FLEE;
    if (prey.length > 0) return AIState.CHASE;
    return AIState.WANDER;
  }

  executeBehavior(entity: Entity, state: AIState) {
    switch(state) {
      case AIState.FLEE:
        this.flee(entity);
        break;
      case AIState.CHASE:
        this.chase(entity);
        break;
      case AIState.WANDER:
        this.wander(entity);
        break;
    }
  }
}

通过将状态判断与行为执行分离，每个状态的行为独立封装，显著提升了代码的可读性、可测试性和后期维护效率。

认知转变的关键时刻

在开发粒子系统过程中，我曾随口提出疑问：“如果粒子数量过多，会不会导致卡顿？”

Kiro的回答展现了其深层次的工程思维——它不仅关注功能实现，更重视运行时性能与资源管理：

“是的，频繁地创建和销毁粒子对象会增加垃圾回收（GC）压力。推荐使用对象池模式来进行优化。”

随后，它生成了一个完整的对象池实现方案：

class ParticlePool {
  private pool: Particle[] = [];
  private active: Particle[] = [];

  get(): Particle {
    let particle = this.pool.pop();
    if (!particle) {
      particle = new Particle();
    }
    this.active.push(particle);
    return particle;
  }

  release(particle: Particle) {
    const index = this.active.indexOf(particle);
    if (index !== -1) {
      this.active.splice(index, 1);
      particle.reset();
      this.pool.push(particle);
    }
  }
}

这种从底层性能角度出发的设计思路，彻底改变了我对AI辅助编程的认知：它不仅是代码生成工具，更是具备工程架构视野的协作伙伴。

主动的性能意识

这是我从未在其他“代码生成工具”中见过的特点。Kiro展现出一种前所未有的主动性——它不只是生成代码，还会持续关注代码是否正确、是否最优。

实际问题与解决方案

问题一：TypeScript 类型导入错误

开发过程中，Kiro曾生成一段存在类型错误的导入语句：

import { Vector } from './types';  // ? 找不到模块

大多数传统工具会直接忽略这个问题，等待开发者手动修复。但 Kiro 主动提示：

“检测到类型导入错误，我将使用 getDiagnostics 进行分析。”

随后自动修正路径为：

import { Vector } from './types/Vector';  // ? 正确的路径

这一细节让我意识到：AI 不再只是代码的“写手”，而是具备验证和自我纠错能力的协作伙伴。

问题三：边界条件 Bug

在测试阶段，我发现鱼类角色偶尔会卡在屏幕边缘无法移动。

我向 Kiro 描述了现象，它迅速定位问题根源：

“这是边界反弹逻辑的问题。当前代码仅判断实体中心坐标，未考虑其半径。应改为检查位置 ± 半径。”

修复前的代码如下：

// 修复前
if (entity.position.x < 0) {
  entity.position.x = 0;
}

修复后的版本则更加严谨，并加入了物理反馈机制：

// 修复后
if (entity.position.x - entity.size < 0) {
  entity.position.x = entity.size;
  entity.velocity.x = Math.abs(entity.velocity.x);
}

不仅解决了视觉穿墙问题，还增强了游戏的真实感与交互体验。

问题二：游戏平衡性调整

经过几轮试玩后，我反馈：“Boss 鱼太强了，几乎无法击败。”

Kiro 给出了一套系统性的优化建议：

“建议调整 Boss 参数以提升可玩性：
当前速度: 3.0 → 建议: 2.0
检测范围: 300 → 建议: 250
击败奖励: 500 → 建议: 1000（增强成就感）
同时，推荐添加 Boss 出现时的视觉预警提示。”

这种从玩家体验出发的设计洞察，远超出了普通代码助手的能力范畴，体现了 AI 在产品思维层面的辅助潜力。

深度思考：AI 辅助开发的本质是什么？

不是“替代”，而是“增强”

很多人担忧 AI 会取代程序员。但这次实践让我明白：AI 改变的是开发者的职责重心，而非岗位本身。

以下是我在使用 Kiro 前后的时间分配对比：

• 过去：
  • 编写重复代码：40%
  • 调试 Bug：30%
  • 查阅文档：15%
  • 架构设计：10%
  • 技术决策：5%
• 现在：
  • 编写重复代码：5%（由 AI 生成）
  • 调试 Bug：10%（AI 协助定位）
  • 查阅文档：5%（AI 解释原理）
  • 架构设计：40%
  • 技术决策：40%

可以看出，我的工作重心已从“体力劳动”转向“脑力决策”。这正是 AI 赋能的核心价值。

不是“魔法”，而是“方法论”的集成

Kiro 的强大并非源于“会写代码”，而在于其内嵌了成熟的工程实践体系：

• EARS 需求规范
• ECS 架构模式
• SOLID 设计原则
• 对象池性能优化
• 状态机管理模式

这些最佳实践被系统化地应用于项目各个阶段，确保输出高质量、可维护的代码结构。

普通开发者虽了解这些概念，但在高压环境下常会妥协执行标准。而 AI 的优势在于——始终如一地遵循规范，不因疲劳或时间压力打折扣。

不是追求“快”，而是保证“对”

最初吸引我的是“4 小时完成原本需 10 天的工作量”的效率承诺。但真正打动我的，是它对“正确性”的坚持：

• 需求对：清晰、完整、可测试
• 架构对：模块化、可扩展、易维护
• 代码对：规范、优化、无缺陷
• 文档对：详尽、准确、专业

“快”只是结果，“对”才是前提。以往我们常为了赶进度牺牲质量，最终付出更高代价返工。Kiro 让我们在不牺牲质量的前提下实现加速，这才是可持续的开发模式。

给开发者的几点启示

1. 重新定义“写代码”

过去认为“写代码 = 敲键盘输入字符”；如今更准确的理解是：“写代码 = 思考 + 决策 + 验证”。AI 解放了我们对实现细节的关注，让我们聚焦于目标本身——做什么，以及为什么这么做。

2. 接受并利用模糊性

传统开发强调需求必须明确。然而现实中，创新往往始于模糊的想法。Vibecoding 模式允许我们从一个不完整的构想开始，通过与 AI 对话逐步细化，更贴近真实的产品演进路径。

3. 学会提问，而非下达指令

与 AI 协作的关键在于提出高质量问题，例如：

• “这个设计可能存在哪些潜在风险？”
• “是否有更优的实现方案？”
• “如何进一步提升性能？”
• “边界情况该如何处理？”

AI 可以多维度审视代码，提供人类容易忽略的视角和建议。

4. 工程化思维愈发重要

AI 能写出 ECS 的代码，但它不会告诉你“为什么要用 ECS”。理解架构背后的动机，远比掌握语法更重要。开发者需要强化的是：系统性思维、权衡能力、设计直觉。

5. 快速迭代成为可能

过去我常陷入“完美主义陷阱”——总想一次做对，导致迟迟不敢动手。有了 AI 支持，试错成本大幅降低。“快速尝试 → 验证 → 调整”的循环变得高效可行。比如，我可以在半小时内试验三种不同的 AI 控制算法，并选出最优解。

这次开发带来了哪些改变？

对项目的影响

• 交付时间：从预计 2 周缩短至实际 4 小时
• 代码质量：TypeScript 零类型错误，结构高度模块化
• 功能完整度：实现了全部规划功能
• 技术债务：几乎为零（架构清晰，编码规范）
• 文档完善度：涵盖需求说明、设计文档、代码注释及用户手册

对个人的影响

最深远的变化，是思维方式的升级：

• 更敢于尝试新想法
• 更注重系统设计而非局部实现
• 更习惯通过提问引导技术方向
• 更重视长期可维护性而非短期交付速度

AI 没有取代我，反而让我成为一个更像“工程师”的开发者。

曾经，面对复杂的功能需求，我的第一反应是：“这个功能太复杂，算了。”

这种转变不仅体现在心态上，更深刻地影响了整个开发方式。

更加关注系统架构与整体设计

过去，我将80%的时间投入到具体代码的编写中；如今，我把大部分精力放在架构设计和模块划分上。思考系统的可扩展性、可维护性和组件间的协作关系，成了开发的核心环节。

学习新技术变得更加从容自信

以前看到ECS（实体-组件-系统）、状态机这类概念时，总感觉抽象难懂，望而却步。现在，借助AI的帮助，我可以快速获得清晰的概念解释，并即时生成对应的示例代码，辅助理解实际应用场景，大大降低了学习门槛。

重新找回编程的乐趣

曾经，我常常被各种琐碎的技术细节缠住——比如边界判断、资源释放、事件监听等，导致注意力偏离核心逻辑。现在，借助AI处理这些重复性工作后，我能更专注于创造性决策和产品设计本身，真正享受构建过程带来的成就感。

理性看待AI的能力边界

经过这次项目实践，我也更清楚地认识到AI并非万能工具：

• 依赖明确的上下文输入：如果开发者自己都不清楚目标需求，AI也无法凭空生成理想的解决方案。
• 无法替代领域专业知识：AI擅长指导“如何实现”，但不能判断“做什么才有价值”。
• 必须经过人工验证：所有AI生成的代码都需要审查，逻辑需要测试，架构也需要评估其合理性。
• 创意仍源于人类：像“八种变异能力”或“Boss战机制”这样的创新点子，依然来自人的想象力和游戏设计经验。

开发者不会被淘汰，而是迎来升级

相反，我认为优秀的开发者会变得更加重要。

AI的确提升了普通开发者的效率，但当顶尖开发者熟练运用AI工具时，他们的产出效率将呈指数级增长。

这就像Excel没有让会计消失，反而让精通数据处理的会计更具竞争力。关键在于是否主动拥抱新工具，并持续强化那些机器难以复制的能力——比如抽象思维、系统设计和创新判断。

一位普通开发者的亲身体验

回到文章开头那个周五的夜晚。

如果没有尝试使用Kiro，我或许此刻仍在VSCode中调试碰撞检测的问题，甚至可能早已放弃这个项目。

但现在，一款功能完整、代码结构清晰、用户体验流畅的游戏已经成功上线。更重要的是，在开发过程中，我深入掌握了ECS架构、状态机模式、对象池优化等多项工程最佳实践。这些经验将在未来的项目中持续发挥作用。

AI辅助开发已是现实

它不是未来的设想，而是当下即可使用的开发范式。

如果你也是一名开发者，不妨找个周末，挑一个你一直想做却迟迟未动的项目，尝试一下Vibecoding模式。目的不在于证明AI有多强大，而是为了亲身感受那种——

思路顺畅、灵感不断、代码自然流淌出来 的状态。

那种感觉，就像第一次学会骑自行车时，突然发现世界变得辽阔无比。

编程本应如此：聚焦于创造本身，而不是被困在实现细节里挣扎。

项目概览

• 游戏名称：可爱大鱼吃小鱼
• 技术栈：TypeScript + Canvas 2D
• 开发时间：4小时
• 代码量：2000+行
• 开发工具：亚马逊云科技Kiro（Vibecoding模式）

开源信息

GitHub仓库

欢迎留言交流你的想法与问题。让我们共同探索AI时代下编程的新可能。

写于2025年11月底，一个被AI重塑的开发者日常

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关键词：Coding DING ING ODI ECO