🎯 О чём этот конспект: Разбор новой AI-ориентированной среды разработки KAI (ранее известной как Kuro), которая позиционируется как конкурент Cursor. В видео демонстрируется полный цикл создания приложения: от анализа UI-скриншотов до автоматической генерации документации, архитектуры и выполнения тасков в режиме «автопилот».

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, разработчикам и фаундерам, которые хотят делегировать AI не просто написание кода, а планирование всей архитектуры проекта и управление жизненным циклом разработки.

✨ Что получите: Вы научитесь использовать режимы Spec и Live, настраивать Agent Hooks для автоматизации рутины и создавать Steering-правила, чтобы AI-агент понимал контекст вашего проекта на 100%.

1. Установка и перенос окружения из VS Code

Контекст: KAI — это форк VS Code, поэтому переход на него максимально бесшовный. Главная проблема на текущий момент — доступ по листу ожидания на официальном сайте. Однако автор делится способом запустить IDE уже сейчас, используя готовые сборки. Важно правильно импортировать настройки, чтобы сохранить привычные расширения и темы (например, Solarized Light), что делает работу с AI-агентом комфортной с первой минуты.

Выгода: Экономия времени на настройке среды и моментальный доступ к инструментам, которые еще находятся в закрытом бета-тесте.

Как применить:

• Шаг 1: Загрузка — Скачайте дистрибутив KAI под свою ОС (Windows/Mac/Linux) из альтернативных источников (например, Discord автора Eric Tech), если официальный сайт предлагает только Waitlist.
• Шаг 2: Импорт настроек — При первом запуске выберите опцию «Import from VS Code». IDE автоматически подтянет все установленные плагины, горячие клавиши и конфигурации.
• Шаг 3: Настройка Shell — Подтвердите установку shell-команд для возможности запуска IDE из терминала.

Результат: Готовая к работе IDE со всеми вашими привычными плагинами и активированными AI-функциями.

2. Режим Spec: От скриншотов до детального плана (PRD)

Контекст: В отличие от обычного чата, режим Spec (Specification) предназначен для глубокого проектирования. Вы подаете на вход разрозненные требования или даже просто скриншоты дизайна. AI-агент (используется Claude 3.5 Sonnet) анализирует их и создает файл requirements.md. Этот документ включает в себя не только описание функций, но и критерии приемки (Acceptance Criteria) для каждого модуля, что критически важно для качественного кода.

Выгода: Исключение ошибок на этапе проектирования и автоматическое создание документации, которую обычно лень писать вручную.

Как применить:

• Шаг 1: Активация режима — В боковой панели чата выберите вкладку Spec и модель Claude 3.5. Включите тумблер Autopilot.
• Шаг 2: Загрузка референсов — Перетащите скриншоты UI (например, дизайн стримингового приложения) прямо в чат.
• Шаг 3: Промпт на проектирование — Используйте промпт для генерации требований:

Design a modern social media application specifically for live streaming based on these UI mockups. 
Create a detailed requirements.md file with features list and acceptance criteria for each screen.

• Шаг 4: Валидация — Проверьте созданный файл в папке .kuro/requirements.md. Убедитесь, что критерии (например, «видео должно быть в вертикальном формате 9:16») соответствуют вашей задумке.

Результат: Структурированный документ требований, который служит фундаментом для всей последующей разработки.

3. Автоматическое проектирование архитектуры и техстека

Контекст: После утверждения требований KAI переходит в фазу дизайна. Он генерирует файл design.md, который содержит высокоуровневую архитектуру системы. Уникальность KAI в том, что он визуализирует схему (Client Layer -> API -> Services -> DB) и предлагает оптимальный стек технологий (React Native, Node.js, WebRTC, Redis, S3) под конкретную задачу.

Выгода: Получение профессиональной архитектуры проекта за 30 секунд. Вы видите все связи между сервисами до написания первой строки кода.

Как применить:

• Шаг 1: Переход к дизайну — Нажмите кнопку Move to design phase в окне чата после генерации требований.
• Шаг 2: Визуализация — Откройте файл design.md, нажмите правую кнопку мыши и выберите Open Preview. Вы увидите Mermaid-диаграммы архитектуры.
• Шаг 3: Корректировка стека — Если вам не подходит предложенный стек (например, вы хотите Web вместо Mobile), просто напишите в чат:

Change the mobile app implementation to a web version using Next.js and Tailwind CSS. Update the design.md accordingly.

Результат: Полная техническая спецификация проекта с архитектурными схемами и выбранными технологиями.

4. Режим реализации: Автономное выполнение тасков

Контекст: KAI разбивает проект на конкретный список задач (Task List) и подзадач. В режиме Autopilot агент сам инициализирует проект, устанавливает зависимости и пишет код. Если возникают ошибки компиляции или нехватка библиотек, агент сам видит логи терминала и исправляет свой код, пока не добьется успешного выполнения.

Выгода: Роль разработчика меняется на роль «проверяющего». Вы просто нажимаете «Start Task», а AI пишет код.

Как применить:

• Шаг 1: Генерация плана — Нажмите Move to implementation plan. AI создаст список задач (Task 1: Setup, Task 2: Data Models и т.д.).
• Шаг 2: Запуск — Нажмите Start Task напротив первой задачи. Следите за терминалом — IDE сама будет вводить команды типа npx react-native init.
• Шаг 3: Авто-исправление — Если агент столкнется с ошибкой, не прерывайте его. Он проанализирует ошибку и предложит фикс автоматически.

Результат: Работающая структура проекта с установленными зависимостями и базовым кодом без ручного ввода команд.

5. Agent Hooks: Автоматизация рутины через триггеры

Контекст: Agent Hooks — это «умные» слушатели событий в вашей IDE. Вы можете настроить правило: «каждый раз, когда я меняю код в папке /src, обнови README или документацию». Это избавляет от необходимости вручную просить AI актуализировать описание проекта после каждого изменения.

Выгода: Документация всегда актуальна, а код автоматически оптимизируется при каждом сохранении.

Как применить:

• Шаг 1: Создание хука — Перейдите в расширение KAI (иконка в боковом меню) -> Agent Hooks -> +.
• Шаг 2: Настройка промпта — Введите задачу для хука:

Whenever a file in the src directory is changed, analyze the changes and update the project documentation in README.md to reflect the new logic.

• Шаг 3: Выбор событий — Укажите триггеры: File Created, File Modified.
• Шаг 4: Тест — Измените любую переменную в коде и сохраните файл. Вы увидите, как агент автоматически запустит сессию и обновит документацию.

Результат: Полностью автоматизированный процесс поддержки актуальности проекта.

6. Agent Steering: Глобальные правила проекта

Контекст: Чтобы AI не «галлюцинировал» и следовал вашим стандартам кодинга, используется Agent Steering. Это генерация глобального конфига правил (Rules), который описывает структуру репозитория, используемые паттерны и ограничения.

Выгода: Повышение точности ответов AI. Агент всегда знает контекст и не предлагает решения, противоречащие архитектуре проекта.

Как применить:

• Шаг 1: Генерация правил — В разделе Agent Steering нажмите Generate steering docs.
• Шаг 2: Анализ — Агент просканирует весь репозиторий и создаст свод правил.
• Шаг 3: Кастомизация — Добавьте свои специфические правила (например, «всегда использовать функциональные компоненты» или «использовать только библиотеку Lucide для иконок»).

Результат: Контекстно-зависимый AI-помощник, который работает как опытный техлид вашего проекта.

FAQ

В: Чем KAI принципиально отличается от Cursor? О: KAI делает упор на автономность и агентность. Режим Spec позволяет ему сначала планировать и документировать, а потом выполнять задачи по списку. Функции Agent Hooks и Steering дают больше контроля над автоматизацией рутинных действий, таких как обновление документации.

В: Можно ли использовать KAI бесплатно? О: На данный момент IDE находится в стадии тестирования. Основная модель (Claude 3.5) требует API-ключ или подписку, но сама оболочка доступна через лист ожидания или сообщества разработчиков.

В: Как KAI справляется с ошибками в коде, который сам же написал? О: В режиме Autopilot агент имеет доступ к терминалу. Если команда завершается с ошибкой, он считывает Stack Trace, анализирует его и делает новую итерацию правки кода до тех пор, пока тест или команда не пройдут успешно.

В: Безопасно ли давать агенту доступ к терминалу и файлам? О: Да, агент работает локально в контексте вашего проекта. Однако в режиме Autopilot рекомендуется следить за тем, какие команды он выполняет (особенно удаление файлов или установка внешних пакетов).

В: Можно ли изменить техстек в середине проекта? О: Да. Благодаря файлам в папке .kuro, вы можете отредактировать design.md или requirements.md, и агент перестроит план реализации (Implementation Plan) под новые вводные.

Конспект создан на основе видео «KAI AI IDE: The Future of Coding Agents» канала Eric Tech. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://www.youtube.com/watch?v=h8rqvjMNGKY