AWS Kiro 리뷰: 프롬프트 대신 스펙으로 움직이는 새로운 AI IDE

최근 개발자들 사이에서 AI 기반 IDE가 큰 관심을 받고 있습니다. Cursor나 Windsurf 같은 도구들이 대표적인데, AWS가 새롭게 내놓은 Kiro는 이들과는 차별화된 접근 방식을 보여줍니다. 단순히 프롬프트를 입력해 코드를 받는 것이 아니라, **스펙 기반 개발(Spec-Driven Development)**을 중심으로 전체 개발 과정을 단계적으로 이끌어가는 것이 특징입니다.

이번 글에서는 Kiro가 어떤 철학을 담고 있는지, 실제 프로젝트에서 어떻게 작동하는지, 그리고 기존의 AI IDE들과 어떤 차이가 있는지 직접 사용한 경험을 바탕으로 정리해 보겠습니다.

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Kiro란 무엇인가

AWS Kiro는 Visual Studio Code를 기반으로 만들어진 AI IDE입니다. 겉보기에는 Windsurf나 Cursor와 비슷하지만, 핵심적인 차이는 접근 방식에 있습니다.

• Cursor, Windsurf: 대화형 프롬프트 입력을 통해 코드 자동화
• Kiro: 요구사항 정의, 설계, 태스크 분할을 거치는 스펙 중심 프로세스

즉, 단순히 코드 생성이 아니라 요구사항 정의 → 기술 설계 → 구현 태스크라는 개발 프로세스를 충실히 따르도록 돕는 도구입니다.

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Kiro의 핵심 특징

1. 스펙 중심 개발 프로세스

Kiro는 개발을 세 단계로 나눕니다.

1. 요구사항 정의(Requirements) – 사용자 스토리와 수용 기준 작성
2. 기술 설계(Design) – 아키텍처 설계와 프레임워크 규칙 반영
3. 구현 태스크(Tasking) – 단계별 실행 가능한 작업 목록 생성

이렇게 만들어진 산출물은 단순한 중간 단계가 아니라, Kiro 안에서 팀 협업과 검토에 활용할 수 있는 **일급 객체(first-class objects)**로 취급됩니다.

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2. Rails 프로젝트 적용 사례

테스트 프로젝트로 간단한 Rails 기반 MVC 앱을 사용했습니다. Kiro는 다음과 같이 진행했습니다.

• 요구사항 분석: CRUD 기능 정의, 텍스트 입력 필수/이미지 입력 선택 조건 파악
• 설계 단계: 기존 Voice 모델과의 관계 파악, Bootstrap 스타일 자동 반영
• 태스크 분할: 마이그레이션 생성 → 모델 관계 추가 → 컨트롤러/뷰 구성 → JSON 엔드포인트 생성

Rails의 컨벤션을 잘 이해하고 활용한 점이 돋보였으며, 개발자의 의도를 충실히 반영했습니다.

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3. 태스크 기반 실행

Kiro는 코드 전체를 한 번에 생성하기보다는, 태스크 버튼을 통해 단계별 실행을 지원합니다.

예를 들어 첫 번째 태스크는 마이그레이션 파일 생성이었고, 제안된 명령어는 다음과 같았습니다.

rails generate migration CreateThoughtsForTheDay text:text voice_id:integer image_id:string

세부적으로 수정할 부분은 있었지만, 전반적으로 의도에 맞는 결과를 제공했습니다. 이후에도 컨트롤러, 뷰, 모델 관계 작업 등이 순차적으로 이어졌습니다.

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Kiro의 장단점

장점

• 명확한 프로세스 제공: 요구사항부터 구현까지 추적 가능
• 팀 협업에 적합: 산출물이 문서로 남아 검토와 승인에 활용 가능
• 프레임워크 이해 능력: Rails 같은 환경에서 컨벤션을 잘 반영

단점

• UI 단순함: 아이콘이나 시각적 가이드 부족, 텍스트 중심
• 복잡성 가능성: 사용자 훅 기능이 많아질 경우 의존성 관리 부담
• 진입 장벽: 단순 프롬프트 기반 IDE에 비해 학습 곡선이 높음

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사용 후기

Kiro는 기존의 “프롬프트 코딩” IDE와 달리, 개발 과정 전반을 구조적으로 관리하도록 설계된 도구입니다. 개인 개발자에게는 다소 무겁게 느껴질 수 있지만, 팀 단위로 협업하며 애자일 개발을 실천하는 환경에서는 상당한 가치를 줄 수 있습니다.

문서 기반 워크플로우에 익숙하지 않다면 처음엔 불편할 수 있으나, 한 번 적응하면 요구사항과 설계가 체계적으로 정리되어 유지보수가 용이해집니다.

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AWS Kiro는 단순히 코드를 자동 생성하는 수준을 넘어, 요구사항 정의에서 구현까지 이어지는 전체 개발 프로세스를 지원하는 AI IDE입니다. 아직은 UI와 사용자 경험이 개선될 여지가 있지만, 팀 협업과 산출물 관리 측면에서 강력한 잠재력을 보여줍니다.

총평하자면, 개인 사용자에게는 다소 과할 수 있으나, 팀 단위 개발 환경에서는 충분히 도입할 만한 가치가 있는 도구입니다. AI IDE 시장에서 Kiro가 차지할 위치가 기대됩니다.

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AWS Kiro: Testing an AI IDE with a Spec-Driven Approach