Kiro 辅助 Python 开发实战指南
Kiro 为 Python 项目提供了强大的 AI 辅助功能，能显著提升编写、调试和维护代码的效率。下面我们来梳理一下如何将其融入日常开发流程。
前置准备
在开始之前，确保你的环境已经就绪：
- Python：安装最新版本（推荐 3.8+）
- pip：随 Python 一起提供，用于包管理
- 虚拟环境：使用
venv、virtualenv或conda隔离依赖 - Git：版本控制与协作必备
扩展生态
Kiro 支持 Open VSX 扩展，安装几个核心插件能让体验更上一层楼：
- Python：提供 IntelliSense (Pylance)、调试、代码检查、格式化等全套支持
- PyLint：增强文件级的代码检查能力
- Jupyter：支持交互式编程和计算，包含智能提示与调试
- Python Debugger：基于 debugpy 的调试器扩展
- Rainbow CSV：高亮显示 CSV/TSV 文件，支持类 SQL 查询
直接在 Kiro 扩展面板搜索上述名称即可安装。
环境与项目配置
利用聊天功能，你可以快速初始化新项目或处理现有工程。
项目结构搭建
Kiro 能根据最佳实践帮你组织项目。比如要求它初始化配置文件，或者按需求创建目录结构。
你可以尝试这样提问：
设置一个包含开发依赖的 requirements.txt
为我的 Django 应用程序配置 .env 文件
设置带有适当 __init__.py 文件的 Python 包结构
创建带有蓝图的 Flask 项目结构
组织我的数据科学项目，包含 notebook 和模块
为 FastAPI 项目创建包含 pytest 和 black 的 pyproject.toml
代码分析与重构
遇到代码质量问题时，让 Kiro 充当审查员：
- 质量分析：查找潜在错误、性能瓶颈或 PEP 8 合规性问题
- 重构协助：提取函数、重命名变量或优化逻辑
- 类型提示：补充类型注解，提升代码清晰度并捕获早期错误
例如：
分析这个函数的潜在错误和性能问题
重构这段代码以遵循 PEP 8 风格指南
为这个 Python 模块添加类型提示
将这段同步代码转换为使用 async/await
Steering 上下文管理
Steering 允许你为 Kiro 注入项目特定的上下文和指导原则。生成的 steering 文件能帮助 AI 更懂你的业务逻辑。
默认包含三个文件：
- product.md：产品简介、目的和关键功能
- tech.md：技术栈、框架及开发指导原则
- structure.md：项目组织方式
对于 Python 项目，建议创建自定义文件来规范团队习惯。
