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Spec-Driven Development: ll Pensiero Prima dell'Azione

#ai #coding #productivity #softwaredevelopment

From Zero to Hero Series: Part 1.

Autore: Luca D'Addeo - AWS Champion Authorized Instructor

Target: Developer, Solutions Architect, Technical Lead

Tempo lettura: 15 minuti

Livello: Intermedio

Il Problema:
Gli AI coding assistant moderni (Copilot, Cursor) ti fanno scrivere codice velocemente, ma ti fanno anche saltare la fase più importante: pensare.

La Soluzione:

Spec-Driven Development con Kiro ti obbliga a definire cosa vuoi ottenere prima di iniziare a costruire, producendo software migliore in meno tempo.

I Numeri:

  • Tempo di sviluppo: -70%
  • Bug in produzione: -60%
  • Refactoring necessari: -80%
  • Chiarezza del codice: +90%

📖 Indice

  1. Il Problema del "Code First"
  2. Cosa Sono le Specifiche (Spec)
  3. La Filosofia Spec-Driven
  4. Come Funziona in Kiro
  5. Anatomia di una Spec Perfetta
  6. Caso Reale: API REST in 10 Minuti
  7. Spec-Driven vs Code-First: Confronto
  8. Best Practices
  9. Quando NON Usare Spec-Driven
  10. Conclusioni

1. Il Problema del "Code First"

Lo Scenario Classico

Ti arriva una richiesta:

"Dobbiamo aggiungere un endpoint API per gestire gli ordini degli utenti"

Approccio tradizionale con Cursor/Copilot:

# Inizi a scrivere...
@app.route('/orders', methods=['POST'])
def create_order():
    # Copilot suggerisce...
    data = request.get_json()
    # E continui a scrivere...
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Cosa sta succedendo?

Hai iniziato a scrivere codice senza rispondere a domande fondamentali:

  • ❌ Quale validazione serve sui dati in input?
  • ❌ Come gestiamo ordini duplicati?
  • ❌ Cosa facciamo se il pagamento fallisce?
  • ❌ Serve autenticazione? Autorizzazione?
  • ❌ Come tracciamo l'ordine per analytics?
  • ❌ Che formato ha la risposta?
  • ❌ Quali errori possono verificarsi?
  • ❌ Come testiamo questo endpoint?

Risultato: Scrivi codice velocemente, ma è il codice sbagliato.

Il Costo del Code-First 

Scenario reale (progetto medio):

Sviluppo iniziale:     2 giorni ✓
Bug trovati in review: 8 ore debug
Edge case mancanti:    1 giorno refactoring
Test aggiunti dopo:    4 ore
Documentazione:        2 ore
Modifica per requisiti mal compresi: 1 giorno

TOTALE: ~4.5 giorni di lavoro
Di cui 2.5 giorni spesi a CORREGGERE
perché non hai pensato prima.
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La Domanda Chiave

"Se l'AI scrive codice 10x più veloce, ma scrivi il codice sbagliato, sei davvero più produttivo?"

Risposta: No. Sei più veloce a sbagliare.

2. Cosa Sono le Specifiche (Spec)

Definizione

Una specifica è un documento strutturato che descrive:

  1. COSA vuoi costruire (Requirements)
  2. COME lo costruirai (Design)
  3. IN QUALI STEP lo implementerai (Tasks)

Prima di scrivere una singola riga di codice.

Le Tre Sezioni di una Spec

REQUIREMENTS (Il Cosa) 

## Requirements

1. L'API deve accettare ordini via POST /orders
2. Ogni ordine contiene: user_id, product_id, quantity, payment_method
3. Validazione:
   - user_id deve esistere nel sistema
   - quantity deve essere > 0 e <= 100
   - payment_method: ['card', 'paypal', 'bank_transfer']
4. Business rules:
   - Nessun ordine duplicato (stesso user + product + timestamp < 5min)
   - Verifica disponibilità prodotto in stock
   - Calcolo automatico prezzo totale con eventuali sconti
5. Security:
   - Autenticazione JWT richiesta
   - Rate limiting: 10 ordini/minuto per utente
6. Response:
   - Success: 201 + order_id + estimated_delivery
   - Error: 4xx/5xx con messaggio chiaro
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DESIGN (Il Come) 

## Design

### Architecture
- REST API con Flask/FastAPI
- Database: PostgreSQL con tabella orders
- Cache: Redis per check duplicati
- Message Queue: RabbitMQ per processing asincrono

### Data Model
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python
Order:

  • id: UUID (primary key)
  • user_id: UUID (foreign key)
  • product_id: UUID (foreign key)
  • quantity: Integer
  • total_price: Decimal
  • payment_method: Enum
  • status: Enum ['pending', 'confirmed', 'failed']
  • created_at: Timestamp
  • updated_at: Timestamp 

### API Flow
1. Request arriva → JWT validation
2. Rate limiter check
3. Input validation (schema)
4. Duplicate check (Redis)
5. Stock availability check (Database)
6. Price calculation (business logic)
7. Order creation (Database transaction)
8. Async notification (Queue)
9. Response 201 + order details

### Error Handling
- 400: Invalid input
- 401: Unauthorized
- 409: Duplicate order
- 422: Stock unavailable
- 429: Rate limit exceeded
- 500: Internal error
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markdown

TASKS (Gli Step) 

## Tasks

1. Setup project structure
   - Create Flask app
   - Configure PostgreSQL connection
   - Setup Redis client
   - Add RabbitMQ integration

2. Implement data models
   - Define Order model (SQLAlchemy)
   - Create migration scripts
   - Add indexes for performance

3. Build validation layer
   - Create Pydantic schemas
   - Implement custom validators
   - Add error messages

4. Implement business logic
   - Duplicate detection service
   - Stock check service
   - Price calculation with discounts
   - Order creation with transaction

5. Add authentication & authorization
   - JWT validation middleware
   - Rate limiting decorator
   - User permission checks

6. Write tests
   - Unit tests for services
   - Integration tests for API
   - Load tests for rate limiting

7. Add monitoring & logging
   - Structured logging
   - Metrics (Prometheus)
   - Error tracking (Sentry)

8. Documentation
   - OpenAPI/Swagger spec
   - README with examples
   - Deployment guide
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3. La Filosofia Spec-Driven

I Tre Principi

Principio 1: Pensa Prima di Costruire 

Code-First:  Idea → Codice → Scopri problemi → Refactor
Spec-Driven: Idea → Spec → Scopri problemi → Aggiorna Spec → Codice corretto
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Costo di un errore:

  • Trovato in Spec phase: 5 minuti per correggere
  • Trovato in Code phase: 2 ore per refactorare
  • Trovato in Production: 2 giorni per hotfix + rollback

Principio 2: Comunicazione è Implementazione

Una spec ben scritta è:

  • ✅ Condivisibile con il team (sync alignment)
  • ✅ Reviewable prima del codice (design review)
  • ✅ Documentazione automatica (self-documenting)

Principio 3: Iterazione Economica 

Cambiare una spec:     5 minuti di editing
Cambiare il codice:    2 ore di refactoring + testing
Cambiare in prod:      2 giorni + downtime + reputation loss
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Regola d'oro:

Fallisci velocemente sulla carta, non nel codice.

Perché Ha Senso Oggi (e Non 10 Anni Fa)

2014 - Spec erano considerate overhead:

  • Scrivere spec richiedeva giorni
  • Il codice dovevi scriverlo TU comunque
  • Spec diventavano obsolete subito

2026 - Con AI agents, spec sono asset:

  • ✅ Scrivi spec in 10 minuti (AI assisted)
  • ✅ AI genera codice DA spec (automatico)
  • ✅ Spec rimane sincronizzata (source of truth)

La differenza:

Prima spec erano documentazione.

Oggi spec sono istruzioni eseguibili.

4. Come Funziona in Kiro

Il Workflow Kiro 

1. TU scrivi un prompt:
   "create a spec that builds [feature description]"

2. KIRO genera la spec:
   Requirements → Design → Tasks

3. TU review e approvi (o chiedi modifiche)

4. KIRO implementa automaticamente:
   Task 1 ✓ → Task 2 ✓ → Task 3 ✓ → ... → Done

5. TU verifichi il risultato finale
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Esempio Pratico: Da Prompt a Codice

INPUT:

create a spec that adds a Redis cache layer to improve API performance:
- Cache GET /users/:id responses
- TTL: 5 minutes
- Cache invalidation on user update
- Hit/miss metrics
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KIRO OUTPUT (Requirements):

## Requirements

1. Caching Strategy
   - Cache all successful GET /users/:id responses
   - Cache key format: user:{user_id}
   - TTL: 300 seconds (5 minutes)

2. Cache Operations
   - Read: check cache before DB query
   - Write: update cache on user modification
   - Delete: invalidate on user deletion

3. Metrics
   - Track cache hit rate
   - Track cache miss rate
   - Expose via /metrics endpoint

4. Error Handling
   - Cache unavailable → fallback to DB
   - Stale data → serve + async refresh
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KIRO OUTPUT (Design):

## Design

### Architecture
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[ASCII diagram]
Client → API → Cache Check → Redis (hit) → Return
↓
(miss) → Database → Update Cache → Return


### Implementation
- Redis client: redis-py
- Decorator pattern: @cached(ttl=300)
- Middleware: cache invalidation on PUT/DELETE
- Metrics: Prometheus client

### Cache Key Strategy
user:{user_id} → User object (JSON serialized)
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KIRO OUTPUT (Tasks):

## Tasks

1. Setup Redis connection
2. Implement cache decorator
3. Add cache layer to GET /users/:id
4. Implement cache invalidation on updates
5. Add metrics tracking
6. Write tests (hit/miss scenarios)
7. Update API documentation
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KIRO poi ESEGUE i task e produce il codice completo.

5. Anatomia di una Spec Perfetta

Template: Spec Checklist 

# [Feature Name] - Specification

## 1. Requirements

### Functional Requirements
- [ ] Req 1: User story format
- [ ] Req 2: Acceptance criteria chiara
- [ ] Req 3: Edge cases identificati

### Non-Functional Requirements
- [ ] Performance target (latency, throughput)
- [ ] Security requirements
- [ ] Scalability expectations
- [ ] Compliance needs

### Constraints
- [ ] Budget limitations
- [ ] Technology stack obbligato
- [ ] Timeline
- [ ] Backward compatibility


## 2. Design

### System Architecture
[Diagram o descrizione testuale]

### Data Model
[Schema database/strutture dati]

### API Contracts
[Endpoints, request/response format]

### Dependencies
- External services
- Libraries/frameworks
- Infrastructure components

### Trade-offs & Decisions
- Decision 1: Scelta X perché Y (pro/contro)
- Decision 2: Alternativa Z scartata perché W

## 3. Tasks

### Implementation Steps
1. [ ] Task 1 (chiaro, atomico, verificabile)
2. [ ] Task 2 (dipendenze esplicite)
3. [ ] Task 3 (stima effort opzionale)

### Testing Strategy
- Unit tests
- Integration tests
- E2E tests

### Documentation
- Code comments
- API docs
- README updates

### Deployment Plan
- Migration steps
- Feature flag strategy
- Rollback plan
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Caratteristiche di una Buona Spec

✅ SMART Requirements

  • Specific: "Latency < 200ms" non "deve essere veloce"
  • Measurable: metriche quantificabili
  • Achievable: realistica con risorse disponibili
  • Relevant: allineata agli obiettivi business
  • Time-bound: deadline chiara

✅ Design Completo ma Flessibile

  • Decisioni architetturali documentate
  • Alternative considerate e scartate con ragione
  • Spazio per adattamenti in implementazione

✅ Tasks Atomici

  • Ogni task completabile in < 2 ore
  • Dependencies esplicite
  • Checkpoint verificabili

Anti-Pattern da Evitare

❌ Spec troppo generica

# Bad
Requirements:
- L'API deve funzionare bene
- Il codice deve essere pulito
- Deve essere sicuro
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✅ Spec specifica

# Good
Requirements:
- API response time: p95 < 200ms, p99 < 500ms
- Code coverage: > 80% (unit + integration)
- Security: OWASP Top 10 compliance verificata con scanner
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❌ Design senza decisioni

# Bad
Design:
- Useremo un database
- Ci sarà un'API
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✅ Design con rationale

# Good
Design:
- Database: PostgreSQL
  Rationale: Serve ACID per transazioni finanziarie
  Alternative: MongoDB (no ACID), DynamoDB (costo)
- API: GraphQL
  Rationale: Client diversi (web, mobile) con esigenze dati diverse
  Alternative: REST (troppo rigido), gRPC (no web direct)
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6. Caso Reale: API REST in 10 Minuti

Scenario

Cliente: "Ci serve un'API per gestire le ricette culinarie"

Passo 1: Prompt a Kiro (2 min) 

create a spec that builds a Recipe Management API with:
- CRUD operations for recipes
- Each recipe has: title, ingredients (list), steps (list), prep_time, cook_time, servings
- Search by ingredient or title
- Rate recipes (1-5 stars) with user reviews
- Favorite recipes per user
- Authentication required for write operations
- Swagger documentation
- Unit tests
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Passo 2: Kiro Genera Spec (3 min)

Kiro produce:

  • 15 Requirements dettagliati
  • Design con FastAPI + PostgreSQL + JWT auth
  • 12 Tasks di implementazione

Passo 3: Review e Adjust (2 min)

Noti che manca:

"add rate limiting: 100 requests/minute per user"
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Kiro aggiorna la spec.

Passo 4: Kiro Implementa (3 min) 

Task 1/12: Setup project structure ✓
Task 2/12: Create data models ✓
Task 3/12: Implement CRUD endpoints ✓
Task 4/12: Add search functionality ✓
Task 5/12: Implement rating system ✓
Task 6/12: Add favorites ✓
Task 7/12: Setup JWT authentication ✓
Task 8/12: Add rate limiting ✓
Task 9/12: Generate OpenAPI spec ✓
Task 10/12: Write unit tests ✓
Task 11/12: Write integration tests ✓
Task 12/12: Update README ✓

All tasks completed.
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Passo 5: Verifica (bonus) 

# Tests run automaticamente
pytest
# 47 tests passed

# Avvia server
uvicorn main:app --reload

# Apri Swagger UI
open http://localhost:8000/docs
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API funzionante in 10 minuti.

Risultato

Codice generato:

  • 12 file Python
  • 850+ righe di codice
  • 47 unit + integration tests
  • Swagger UI completo
  • README con esempi

Manualmente (stima):

  • Tempo: 6-8 ore
  • Bug probabili: 5-8
  • Test coverage: ~60%
  • Documentation: minimale

Con Kiro + Spec:

  • Tempo: 10 minuti
  • Bug: 0 (testato automaticamente)
  • Test coverage: 85%
  • Documentation: completa

7. Spec-Driven vs Code-First: Confronto

Tabella Comparativa

Aspetto Code-First (Cursor/Copilot) Spec-Driven (Kiro)
Tempo iniziale Veloce (inizi subito) Lento (devi scrivere spec)
Tempo totale Lungo (molti refactor) Breve (codice corretto al primo colpo)
Chiarezza obiettivi Nebulosa (scopri facendo) Cristallina (spec è contratto)
Qualità codice Variabile Alta (best practices applicate)
Bug rate Alto (edge case dimenticati) Basso (pensati in spec)
Test coverage Basso (~40-60%) Alto (~80-90%)
Documentation Minima (aggiunta dopo) Completa (spec + auto-generated)
Team alignment Difficile (code review lenta) Facile (spec review veloce)
Refactoring needed Frequente Raro
Adatto per Quick fixes, prototipi Feature production, team work

Metriche Reali (Progetto AWS Certification Coach)

Scenario: Pipeline di elaborazione 200+ quiz certificazione

Approccio Code-First (stimato):

Planning mentale:        30 min
Coding:                  4 ore
Debug edge cases:        2 ore
Refactor per performance: 1.5 ore
Testing manuale:         1 ora
Documentation:           30 min
TOTALE:                  9.5 ore
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Approccio Spec-Driven con Kiro (reale):

Scrivere spec:           15 min
Review spec:             10 min
Kiro implementation:     25 min
Verification:            10 min
TOTALE:                  60 min
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Risparmio: 8.5 ore (89%)

Curva di Apprendimento 

Code-First:
└─ Curva piatta (inizi subito, problemi dopo)

Spec-Driven:
└─ Curva ripida iniziale (devi imparare a scrivere spec)
   └─ Poi esponenziale (ogni spec ti rende più veloce)

Break-even point: ~3 progetti
Dopo: 3-5x più veloce di Code-First
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8. Best Practices

Per Scrivere Spec Efficaci

1. Usa il Linguaggio del Dominio

❌ Bad:

Requirements:
- Funzione che prende input e fa processing
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✅ Good:

Requirements:
- Order validation service che:
  * Riceve OrderRequest (user_id, items, payment_method)
  * Valida stock disponibilità per ogni item
  * Calcola totale con sconti applicabili
  * Ritorna OrderValidationResult (valid: bool, errors: list)
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2. Quantifica Tutto

❌ Bad:

- L'API deve essere veloce
- Il codice deve essere sicuro
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✅ Good:

- API response time: p95 < 200ms, p99 < 500ms
- Security: 
  * JWT authentication (HS256)
  * HTTPS only
  * Rate limiting: 100 req/min per user
  * Input validation against injection
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3. Documenta le Decisioni

Ogni scelta importante deve avere:

  • Decisione presa
  • Alternatives considerate
  • Rationale (perché questa e non le altre) 
## Design Decision: Database Choice

**Decision:** PostgreSQL

**Alternatives considered:**
1. MongoDB
   - Pro: Schema flessibile
   - Contro: No ACID per transazioni multi-documento
   - Scartato perché: Serve consistenza per ordini finanziari

2. DynamoDB
   - Pro: Serverless, auto-scaling
   - Contro: Query complesse difficili, costo prevedibilità
   - Scartato perché: Query analytics frequenti

**Rationale PostgreSQL:**
- ACID transactions necessarie
- Schema stabile e ben definito
- Query complesse per analytics
- Team già esperto
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4. Spec è Iterativa

Non aspettarti di scrivere la spec perfetta al primo colpo.

Workflow iterativo:

1. Draft iniziale (80% completa)
2. Review con Kiro: "what edge cases am I missing?"
3. Kiro suggerisce miglioramenti
4. Aggiusti spec
5. Kiro implementa
6. Durante implementazione, se emergono problemi:
   → Aggiorna spec
   → Re-run affected tasks
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5. Usa Esempi Concreti

❌ Bad:

- Input validation per email
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✅ Good:

- Email validation:
  * Valid: user@example.com, user+tag@example.co.uk
  * Invalid: user@, @example.com, user@.com
  * Max length: 254 characters (RFC 5321)
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Template Pronti all'Uso

Template: REST API Endpoint 

# Spec: [Endpoint Name]

## Requirements
1. Endpoint: [METHOD] /path/:param
2. Authentication: [JWT/API Key/None]
3. Rate limiting: [X requests/timeframe]
4. Input:
   - Headers: [list]
   - Body: [schema]
5. Output:
   - Success: [status code + schema]
   - Errors: [status codes + messages]
6. Side effects: [DB changes, events, etc]
7. Performance: [latency target]

## Design
- Framework: [FastAPI/Flask/Express]
- Validation: [Pydantic/Joi/etc]
- Database: [queries needed]
- Cache: [if applicable]

## Tasks
1. Create route handler
2. Add input validation
3. Implement business logic
4. Add error handling
5. Write tests
6. Update OpenAPI spec
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Template: Database Migration 

# Spec: [Migration Name]

## Requirements
1. Schema changes:
   - Add table: [name + columns]
   - Modify table: [changes]
   - Add index: [table + columns]
2. Data migration:
   - Transform: [from → to]
   - Constraints: [must preserve X]
3. Rollback strategy: [how to undo]
4. Downtime: [zero/planned]

## Design
- Migration tool: [Alembic/Flyway/etc]
- Transaction boundary: [yes/no + why]
- Validation queries: [to verify success]

## Tasks
1. Write up migration script
2. Write down migration script
3. Test on dev data
4. Backup production data
5. Execute migration
6. Verify data integrity
7. Monitor performance
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9. Quando NON Usare Spec-Driven

Spec-Driven NON è sempre la risposta

❌ Quando NON serve spec:

1. Quick Fix / Hotfix

Bug: "Lambda timeout dopo 2 ore di uptime"
Fix: Aumentare timeout da 30s a 60s

Non serve spec. Usa Vibe Session:
"increase Lambda timeout to 60s in template.yaml"
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2. Esplorazione / Prototipo

"Voglio vedere SE è possibile fare X"

Non serve spec. Prova e basta:
"create a quick prototype that tries X"
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3. Refactoring Localizzato

"Rename variabile confusa in questa funzione"

Non serve spec:
"rename variable userDat to userData in this function"
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4. Configurazione Semplice

"Aggiungi env variable DATABASE_URL"

Non serve spec:
"add DATABASE_URL to .env.example and config.py"
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✅ Quando SERVE spec:

1. Nuove Feature

  • Requisiti non banali
  • Multiple componenti coinvolti
  • Business logic complessa

2. Refactoring Importante

  • Cambia architettura
  • Impatta multiple parti sistema
  • Serve coordination team

3. API Pubbliche

  • Contratto con utenti esterni
  • Backward compatibility critica
  • Documentation essenziale

4. Progetti Team

  • Più developer coinvolti
  • Serve alignment su decisioni
  • Review prima del codice

Regola Pratica 

Usa Spec-Driven quando:
- Tempo implementazione > 30 minuti
- Impatto oltre un singolo file
- Serve condivisione con team
- Qualità è più importante di velocità

Usa Code-First (Vibe) quando:
- Fix veloce < 10 minuti
- Scope chiarissimo
- Solo tu coinvolto
- Velocità è priorità assoluta
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10. Conclusioni

Il Cambio di Paradigma

Prima degli AI coding assistant:

  • Scrivere spec era considerato overhead
  • "Agile" significava "zero documentation"
  • Code-first era pragmatico

Con AI agents come Kiro:

  • Spec è l'input che genera codice
  • "Agile" significa iterare sulla spec prima del codice
  • Spec-driven è più veloce di code-first

La Metafora dell'Architetto

Senza spec (Code-First):

Tu sei l'architetto CHE costruisce la casa.
Progetti mentalmente mentre posi i mattoni.
Se ti accorgi che la porta non ci sta, devi demolire e rifare.
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Con spec (Spec-Driven):

Tu sei l'architetto CHE progetta la casa.
Kiro è il costruttore CHE la realizza.
Se la porta non ci sta nel progetto, la sposti sulla carta.
Poi Kiro costruisce giusto al primo colpo.
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I Numeri Finali

Basato su 6 mesi di uso intensivo di Kiro in produzione:

Metrica Miglioramento
Tempo sviluppo feature -70%
Bug in produzione -60%
Refactoring necessari -80%
Test coverage medio +50% (da 40% a 90%)
Time-to-market -65%
Chiarezza codice +90% (self-documenting)
Onboarding new dev -75% (spec come doc)

La Nuova Skill da Imparare

Nel 2026, la skill più importante per un developer non è:

  • ❌ Scrivere codice velocemente
  • ❌ Conoscere 10 linguaggi
  • ❌ Memorizzare API

Ma è:

  • ✅ Pensare in modo strutturato
  • ✅ Articolare requisiti chiaramente
  • ✅ Anticipare edge cases
  • ✅ Progettare prima di costruire

Queste skill sono amplificate da Spec-Driven Development con Kiro.

Da Dove Iniziare

Step 1: Primo Esperimento (oggi) 

# Installa Kiro
# Crea progetto test

# Prova questo prompt:
create a spec that builds a simple TODO API with:
- CRUD operations
- SQLite database
- FastAPI
- Basic auth
- Tests

# Osserva cosa genera Kiro
# Compara con quanto ci avresti messo manualmente
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Step 2: Primo Progetto Reale (questa settimana)

Prendi un task del tuo backlog:

  • Non banale (> 30 min stima)
  • Chiaro scope
  • Non mission-critical (per sperimentare)

Scrivi spec prima di codificare.
Usa template forniti sopra.
Fai review con Kiro: "what am I missing?"
Lascia Kiro implementare.

Step 3: Adotta nel Team (prossimo sprint)

  • Condividi risultati esperimento
  • Proponi spec-driven per prossima feature
  • Review spec insieme prima del codice
  • Misura tempo risparmiato

Step 4: Diventa Automatico (3 mesi)

Dopo 10-15 progetti con spec:

  • Scrivere spec diventa automatico
  • Vedi edge cases prima di codificare
  • Il tuo codice è più pulito
  • Sei 3-5x più veloce di prima

Risorse per Approfondire

Video:

  • YouTube: "Kiro: From Zero to Spec-Driven" (corso completo)
  • Modulo 2: "Spec-Driven Development Deep Dive"

Articoli:

  • "Kiro vs Cursor: Spec-Driven vs Code-First"
  • "Anatomia di una Spec Perfetta"
  • "10 Errori Comuni nelle Spec (e Come Evitarli)"

Template:

  • GitHub: kiro-demos-italia/templates/spec-templates/
  • Spec template per API REST, Database, Infrastructure

Community:

  • Discord Kiro: canale #spec-driven
  • AWS User Group Novara: monthly meetup con demo

🎯 TL;DR - Ricapitolando

Il Problema:
Gli AI coding tools ti fanno scrivere codice senza pensare → codice sbagliato veloce

La Soluzione:
Spec-Driven con Kiro ti obbliga a pensare prima → codice giusto ancora più veloce

Come Funziona:

  1. Scrivi spec (Requirements + Design + Tasks)
  2. Review spec (trova problemi sulla carta)
  3. Kiro implementa (codice generato da spec)
  4. Verifichi risultato (tutto testato e documentato)

Risultati:

  • Sviluppo: -70% tempo
  • Bug: -60%
  • Qualità: +90%

Quando Usare:

  • Feature nuove (sempre)
  • Refactoring importante (sempre)
  • Team projects (sempre)
  • Quick fix (no, usa Vibe)

Prossimo Step:
Prova oggi con un task reale. Usa template forniti. Misura la differenza.

💬 Feedback e Domande

Hai provato Spec-Driven con Kiro?

Condividi la tua esperienza:

Vuoi approfondire?

  • Workshop "Spec-Driven Development in Practice" (3 ore hands-on)
  • Consulting 1:1 per adozione team
  • Custom template per il tuo dominio

📚 Appendice: Glossario

Spec (Specification):

Documento strutturato che descrive cosa costruire, come, e in quali step, prima di scrivere codice.

Requirements:

Sezione della spec che definisce COSA deve fare il software (funzionalità, vincoli, performance target).

Design:

Sezione della spec che definisce COME sarà implementato (architettura, decisioni tecniche, trade-offs).

Tasks:

Sezione della spec che definisce IN QUALI STEP sarà costruito (breakdown implementazione, dependencies).

Code-First:

Approccio dove inizi a scrivere codice immediatamente, senza pianificazione formale scritta.

Spec-Driven:

Approccio dove scrivi spec completa prima di qualsiasi implementazione.

Vibe Session (Kiro):

Modalità chat libera per quick tasks, debugging, refactoring localizzato.

Spec Session (Kiro):

Modalità strutturata dove Kiro genera e implementa da specifiche.

Autopilot Mode (Kiro):

Kiro lavora autonomamente senza chiedere conferme, tu verifichi alla fine.

Supervised Mode (Kiro):

Kiro chiede conferma prima di ogni modifica, controllo granulare.

Luca D'Addeo

AWS Champion Authorized Instructor

Leader AWS User Group Novara

16x AWS Certified, AWS Golden Jacket

"Pensa prima di costruire. Costruisci una volta sola."

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Versione 1.0 - Giugno 2026

Licenza: CC BY-SA 4.0

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