El lifecycle de desarrollo AI-nativo que pone la inteligencia artificial al centro del proceso y a los humanos al mando de las decisiones.
Un lifecycle de desarrollo reimaginado para la era de la inteligencia artificial. No es un add-on. Es un nuevo sistema operativo para construir software.
Los equipos usan AI de forma fragmentada: un prompt por aquí, un copilot por allá. AI-DLC estructura ese uso en un flujo completo, desde la intención hasta el deploy.
Los lifecycles tradicionales (Waterfall, Agile) asumen roles fijos, handoffs secuenciales y checkpoints manuales. La AI rompe esas suposiciones. Necesitamos un modelo nuevo.
AI propone → Humanos validan → AI refina → Humanos aprueban. Es un ciclo continuo donde AI hace el trabajo pesado y tú diriges la estrategia.
Este patrón se repite en cada fase y en cada paso del desarrollo.
Humanos escriben requisitos, diseñan, codifican, testean y despliegan. La AI es una herramienta más que espera instrucciones.
Humanos definen intención. AI genera requisitos, diseña, codifica y testea. Humanos validan, corrigen y aprueban en cada paso.
De cero a tu primera app AI-DLC. Sigue estos pasos y tendrás un proyecto funcional corriendo.
Mientras trabajas, en algún momento Kiro puede mostrarte exactamente esto:
“I see you’re working on a task that’s optimized for spec sessions. Would you like to start a dedicated spec session for the best experience?”
Tu respuesta es siempre No. AI-DLC fue diseñado para operar exclusivamente con Vibe Coding: no se generan, mantienen ni usan especificaciones formales (Spec-Driven Design) como parte del flujo. Si Kiro pregunta si habilitar, adoptar o migrar a Spec mode en cualquier momento, continúa siempre bajo Vibe Coding.
Puedes usar AI-DLC desde prácticamente cualquier IDE moderno. Kiro es la experiencia nativa, pero el proceso funciona en cualquiera.
Un proyecto AI-DLC tiene dos carpetas clave que cumplen roles muy diferentes. Entender esta separación es lo más importante para no confundirte.
.kiro/
Contiene las steering rules que enseñan a tu IDE cómo seguir el proceso AI-DLC. Las descargas una sola vez desde GitHub y las copias a tu proyecto.
aidlc-docs/
La AI crea esta carpeta y todos sus archivos automáticamente mientras trabajas. Cada vez que respondes una pregunta o apruebas un paso, aquí aparecen nuevos .md.
.kiro/aidlc-docs/El IDE consulta .kiro/ en cada paso para saber qué hacer, y va escribiendo todos los resultados (preguntas, historias, diseños, planes) en aidlc-docs/. Tú nunca creas estos archivos a mano.
mi-proyecto/ │ ├── .kiro/ ⚙️ Reglas que instalas una vez (ver Quick Start) │ ├── steering/aws-aidlc-rules/ │ │ └── core-workflow.md │ └── aws-aidlc-rule-details/ │ ├── common/ # Reglas compartidas (process-overview) │ ├── inception/ # Fase 1: requisitos, historias, diseño │ ├── construction/ # Fase 2: diseño funcional, NFR, código, tests │ ├── operations/ # Fase 3: deploy, monitoreo, incidentes │ └── extensions/ # Reglas opcionales │ ├── aidlc-docs/ 📁 LA AI escribe todo aquí (automático) │ ├── aidlc-state.md # Estado vivo del proyecto │ ├── audit.md # Log de cada decisión │ ├── inception/ │ │ ├── plans/execution-plan.md │ │ ├── requirements/ │ │ │ ├── requirements.md │ │ │ └── requirement-verification-questions.md │ │ ├── user-stories/ │ │ │ ├── personas.md │ │ │ └── stories.md │ │ └── application-design/ │ │ └── application-design.md │ └── construction/ │ └── {unit-name}/ │ ├── functional-design/ │ ├── nfr-design/ │ └── code/ │ └── src/ 💻 TU CÓDIGO FUENTE va aquí └── ... (la AI crea archivos aquí también)
aidlc-state.md
Dashboard en vivo. Te dice en qué fase estás, qué pasos completaste y cuáles se saltaron. Ábrelo cuando quieras saber "¿dónde voy?".
audit.md
Log cronológico de TODO. Cada pregunta de la AI, cada respuesta tuya, cada aprobación, con timestamp. Es la memoria del proyecto.
requirement-verification-questions.md
Las preguntas que la AI te hizo para clarificar tu intención, con tus respuestas. Útil para revisar decisiones tempranas.
user-stories/stories.md
Las historias de usuario generadas con sus acceptance criteria. Esto es lo que la AI va a construir paso a paso.
AI-DLC tiene tres fases, cada una con rituales específicos. El flujo es adaptativo: la AI recomienda qué pasos ejecutar según tu contexto.
Los pasos marcados como CONDITIONAL se ejecutan solo si AI-DLC lo recomienda. Los ALWAYS se ejecutan siempre.
Cuatro ejemplos ordenados de menor a mayor complejidad. Empieza por el primero, sigue los enlaces a los tutoriales oficiales y verás AI-DLC en acción.
Las trampas que normalmente complican AI-DLC y cómo esquivarlas antes de que te cuesten tiempo.
Son dos cosas distintas que viven en niveles diferentes del stack. Esta confusión es la #1 cuando alguien empieza. Aclarémosla.
Un modo dentro de Kiro que genera 3 archivos estructurados para una feature o bugfix concreto.
Un framework completo con 3 fases que se adapta al tipo de proyecto y funciona en cualquier IDE.
| Dimensión | Kiro Specs | AI-DLC |
|---|---|---|
| Tipo | Feature de IDE | Metodología portable |
| Alcance | Una feature o bug | Proyecto completo |
| Workflow | Fijo (3 archivos) | Adaptativo (se ajusta) |
| IDEs soportados | Solo Kiro | Kiro, Cursor, VS Code, IntelliJ, Windsurf, Claude Code |
| Fases del lifecycle | 1 (planning + execution) | 3 (Inception, Construction, Operations) |
| Reverse engineering | No | Sí, automático en brownfield |
| Fase de Operations | No incluida | Deploy, monitoreo, telemetría |
| Audit trail | Checklist de tasks | audit.md con timestamps ISO 8601 |
| Personalización | Limitada | Editas las steering rules a tu gusto |
| Pensado para equipos | Sí, dentro de Kiro | Sí, agnóstico de plataforma |
Cuando corres AI-DLC en Kiro, trabaja en modo Vibe. AI-DLC ya tiene su proceso estructurado (las steering rules). Si activas Spec mode encima, los dos workflows compiten y se mezclan los archivos.
La documentación oficial lo dice así: "At times, Kiro may nudge you to switch to spec mode. Select No to such prompts to stay in Vibe mode."