Kiro AI教學課程大綱

 

課程簡介

隨著生成式人工智慧技術在軟體開發領域的快速突破，AWS推出的Kiro AI憑藉「規格驅動」的開發理念與多層次AI代理協作架構，為軟體工程帶來全新革命。本課程旨在系統性介紹Kiro AI的核心技術、實務操作與開發流程，幫助學員掌握智能化軟體開發的理念與工具，實現從需求分析、設計、編碼到測試部署的全流程自動化協同，提升開發效率與交付品質。課程適合開發者、產品經理及軟體工程相關從業人員。

 

課程大綱

第一單元：Kiro AI概述與技術基礎

• Kiro AI的誕生背景與發展定位

• 規格驅動開發理念解析（Specs-Driven Development）

• 多層AI代理協作機制（Agentic Collaboration）介紹

• MCP（Model Context Protocol）及其角色

• 主要模組與架構簡介

第二單元：Kiro AI環境搭建與入門操作

• 官方下載與安裝指南

• 介面介紹與功能導航

• 初次建立專案與需求輸入

• 基本指令操作與互動聊天功能（Agentic Chat）

• 常見問題解析與應用技巧

第三單元：需求管理與規格撰寫

• 用自然語言描述需求並自動轉化為結構化規格

• EARS規格語法與驗收標準設計

• 支援用戶故事、邊界條件與驗收標準的編寫方法

• 規格版本管理與可追溯機制

• 實作練習：撰寫並管理一個常見功能的需求規格

第四單元：自動化設計與代碼生成

• 系統自動架構藍圖生成（數據流程、API設計）

• 自動拆解任務列表與對應測試用例

• 自動化測試產生與版本同步

• 事件觸發機制（Hooks）詳解與應用

• 實務演練：將需求規格轉為可執行代碼與測試

第五單元：多代理人協作與任務管理

• 意圖層、知識層、執行層、監督層的協同機制

• AI代理間的溝通與錯誤糾正

• 如何利用代理協作優化開發效率

• 管理多任務並發流程的技巧

• 案例拆解：模擬多代理開發工作流

第六單元：進階應用與定制擴展

• MCP協議接口與第三方工具整合

• 自訂Steering規則制定個性化AI行為

• 代理人聊天介面的智能調度與控制

• 企業級場景下的安全合規與使用策略

• 實作：定制專屬AI插件與治理規則

第七單元：實戰專案與綜合演練

• 全流程專案實操（從需求到部署）

• 協作團隊分工與AI支持

• 實時問題診斷與優化

• 成果展示與反饋迭代

• 綜合討論與經驗分享

第八單元：未來趨勢與職涯發展

• AI驅動軟體開發的未來趨勢

• Kiro AI在各行業的應用案例介紹

• 開發者如何把握AI時代的新機遇

• 持續學習資源與社群參與建議

 

補充說明

本課程將結合講解與實操，採用模擬案例和真實項目引導學員深入理解Kiro AI的功能特性與使用方法，並配備詳細教材與技術支持社群，確保學習效果。學員完成課程後，將能夠運用Kiro AI實現高效且可追溯的智能軟體開發流程，推動項目快速落地與持續迭代。

*可選擇上門、到校、到企業等彈性小班AI教學模式

**以上AI課程由知名香港AI教學先行者 「香港AI學院」 提供課程內容及技術的支援，以確保 「AI課程」 高性價比的品質水平。