Refactoring AI-driven e “Zero-Regression”: mettere in sicurezza il codice con lo Spec-Driven Development di Kiro

Il refactoring del codice legacy rappresenta uno dei colli di bottiglia più complessi e onerosi nella manutenzione del software enterprise. L'avvento dell'Intelligenza Artificiale Generativa ha promesso di risolvere il problema traducendo e ottimizzando intere codebase in pochi secondi. Tuttavia, nell'ingegneria del software reale, limitarsi ad accelerare la scrittura del codice introduce spesso un problema nuovo e letale: l'effetto domino delle allucinazioni architetturali.

Questo articolo analizza l'adozione dello Spec-Driven Development (SDD) tramite il workflow nativo artifact-driven di Kiro. Sfruttando strutture rigorose di requisiti, documenti di design tecnico e agent hook, i team di ingegneria possono trasformare i test automatici nel guardrail definitivo contro le regressioni, creando al tempo stesso un linguaggio comune tra stakeholder non tecnici e software engineer.

1. L'allucinazione nel refactoring del legacy

Quando a un Large Language Model (LLM) tradizionale viene chiesto di "effettuare il refactoring di una funzione per migliorarne le prestazioni e la leggibilità", l'algoritmo ottimizza la probabilità stilistica e la concisione, non la correttezza semantica o l'aderenza al contesto di business.

Il rischio del codice "apparentemente perfetto"

I principali pericoli dell'allucinazione nelle attività di refactoring sono:

• Violazione di regole di business implicite: modifiche al codice che eliminano i cosiddetti "edge case storici" (ad esempio, una gestione dei valori null apparentemente ridondante ma legata a un vecchio bug di un database esterno).
  
• Perdita di precisione numerica: sostituzione di conversioni a stringa ad alta precisione o di handler matematici custom con tipi floating-point nativi, in nome di una sintassi più pulita.
  
• Modifica di contratti API invisibili: rinomina di campi nei payload JSON o cambio dei tipi di ritorno che rompono i consumer a valle senza generare alcun errore di sintassi.
  
• Side-effect e concorrenza: rimozione "ottimizzata" di lock in memoria o di transazioni sul database per ridurre la latenza, introducendo race condition negli ambienti ad alto carico.

Esempio: refactoring naive di una funzione finanziaria

Si consideri questo modulo JavaScript/TypeScript legacy, privo di annotazioni di tipo rigorose e di pattern async moderni:

// LEGACY CODE: Transaction handling with implicit dependencies 
// and missing types
function processPaymentLegacy(userId, amount, currency, retryCount = 0) {
	if (amount <= 0) {
        return { status: "FAILED", code: 400 };
    }

    // Historical bug: API v1 only accepts float strings formatted with 2     
      // decimal places
    const formattedAmount = Number(amount).toFixed(2);

    try {
        const res = legacyGatewayCall(userId, formattedAmount, currency);
        if (res.code === 200) {
            return { status: "SUCCESS", txId: res.txId };
        } else if (res.code === 503 && retryCount < 3) {
            return processPaymentLegacy(userId,amount,currency,retryCount+1);
        }
    } catch (e) {
        logError(e);
    }

    return { status: "FAILED", code: 500 };
}

Un prompt generico inviato a un LLM non guidato produce spesso un risultato TypeScript di questo tipo: dall'aspetto moderno, ma “rotto”:

// HALLUCINATED REFACTORING (Modern TypeScript syntax, but logically broken)
export async function processPayment(
	userId: string, 
amount: number, 
currency: string): Promise<object> {


    if (amount <= 0) {
	    // BREAKS CONTRACT: Throws exception instead of 
        // returning a status object
        throw new Error("Invalid amount");     
    }

    
    // HALLUCINATION: Removes the 2-decimal string formatting required by   
    // legacy gateway
    const response = await legacyGatewayCall(userId, amount, currency);

    // HALLUCINATION: Completely removes the recursive retry logic 
    // for "cleanliness"
    if (response.code === 200) {
        return { status: "SUCCESS", txId: response.txId };
    }
    return { status: "FAILED", code: response.code };
}

2. Spec-Driven Development (SDD) secondo Kiro

Per superare l'ambiguità che genera le allucinazioni, Kiro implementa un workflow di Spec-Driven Development (SDD) nativo e rigoroso. Invece di affidarsi a prompt conversazionali o a framework di test generici, Kiro utilizza una gerarchia predefinita di artefatti markdown come unica fonte di verità. Questo impedisce all'AI di formulare assunzioni e vincola in modo stringente il suo comportamento in fase di refactoring.

I tre artefatti fondamentali dell'SDD di Kiro

1. requirements.md (il "cosa" e il "perché"): è il documento in cui gli stakeholder non tecnici e i product manager definiscono le regole di business e i criteri di accettazione. Kiro incoraggia l'uso della sintassi EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) per mantenere il necessario rigore (ad esempio, WHEN [trigger] THE SYSTEM SHALL [response]).
   
2. design.md (l'architettura): prima di generare codice, Kiro traduce i requisiti in un documento di design tecnico che descrive le gerarchie dei componenti, i payload delle API e il flusso dei dati. Gli sviluppatori lo revisionano per garantirne la solidità strutturale.
   
3. tasks.md (il piano di esecuzione): Kiro scompone il design in task granulari, passo dopo passo. L'agente li esegue in sequenza e il completamento di ciascun task può innescare test automatici che ne verificano l'esito.

Esempio: requisiti in sintassi EARS

# Legacy Payment Processing Requirements

1. **Precision Constraint:**
   WHERE a transaction is initiated, THE SYSTEM SHALL format the payment amount as a string with exactly two decimal places before transmitting it to the legacy gateway.

2. **Resilience Strategy:**
   WHEN the legacy gateway returns a 503 HTTP status code, THE SYSTEM SHALL retry the request up to 3 times.

3. **Contract Adherence:**
   IF the transaction fails after all retries, THE SYSTEM SHALL return a JSON dictionary containing `{"status": "FAILED"}` and SHALL NOT raise an unhandled exception.

3. Architettura di Kiro e workflow Zero-Regression

Kiro opera attraverso un Agentic Execution Loop test-driven, strettamente accoppiato al file tasks.md e ai test automatici del repository.

Kiro preleva un task di refactoring, applica le modifiche al codice e quindi esegue un Agent Hook. Se l'hook (che lancia la test suite) fallisce, Kiro cattura lo stack trace, lo reimmette nella propria context window e tenta di correggere l'allucinazione o l'errore logico. Passa al task successivo solo quando i test risultano superati.

4. Configurazione nativa di Kiro: steering rule e agent hook

Per abilitare l'approccio Zero-Regression è necessario configurare i confini operativi di Kiro tramite la sua struttura nativa di directory / file all'interno del repository. Di seguito il dettaglio delle directory e dei file necessari.

Struttura del repository

my-enterprise-service/
├── .kiro/
│   ├── steering/              # Steering Rules
│   │   ├── architecture.md
|   |   ├── design.md
|   |   └── requirements.md
│   ├── hooks/                 # Agent Hooks
│       └── post-task.json
|   └── specs/                 # Spec Tasks
│       └── tasks.md
├── defer" defer" src/
│   └── paymentService.ts
└── tests/
    └── payment-service.spec.ts

1. Steering Rule (.kiro/steering/architecture.md)

Le steering rule sono file markdown che definiscono vincoli validi per l'intero team. Kiro le acquisisce e le applica globalmente a ogni task.

# Architectural Steering Rules

1. **Immutability**: All domain data structures and DTOs must be immutable.

2. **Exceptions**: Do not throw unhandled exceptions from service layers. Always respect the HTTP `Result` envelope pattern.

3. **Logging**: Use `@aws-lambda-powertools/logger`. Never log clear-text PAN or PII data.

2. Requisiti di business (.kiro/steering/requirements.md)

Proseguendo con l'esempio precedente, ecco un insieme valido di requisiti di business scritti in sintassi EARS:

# Legacy Payment Processing Requirements

1. **Precision Constraint:**
   WHERE a transaction is initiated, THE SYSTEM SHALL format the payment amount as a string with exactly two decimal places before transmitting it to the legacy gateway.

2. **Resilience Strategy:**
   WHEN the legacy gateway returns a 503 HTTP status code, THE SYSTEM SHALL retry the request up to 3 times.

3. **Contract Adherence:**
   IF the transaction fails after all retries, THE SYSTEM SHALL return a JSON dictionary containing `{"status": "FAILED"}` and SHALL NOT raise an unhandled exception.

3. Design tecnico (.kiro/steering/design.md)

Dopo aver revisionato requirements.md, Kiro genera (o riceve già pronto) design.md per mappare la scomposizione tecnica dei componenti, le interfacce e la gestione degli errori prima di toccare qualsiasi file sorgente:

# Design Specification: Payment Service Refactoring

## 1. Architecture Overview
Refactor the legacy `processPaymentLegacy` function into an asynchronous, strongly-typed TypeScript module (`processPayment`) adhering to `@aws-lambda-powertools/logger`.

## 2. Interface Contracts
```typescript
export interface PaymentRequest {
  readonly userId: string;
  readonly amount: number;
  readonly currency: string;
}

export interface PaymentResponse {
  readonly status: "SUCCESS" | "FAILED";
  readonly txId?: string;
  readonly errorCode?: number;
}

4. Flusso dei dati e strategia di retry (.kiro/specs/task.md)

# Implementation Plan

## Overview

Refactor the legacy payment processing code into a strongly-typed, async TypeScript module that satisfies the precision, resilience, and contract-adherence requirements.

## Tasks

- [ ] 1. Create TypeScript Types & Interfaces
  - Define `PaymentRequest` and `PaymentResponse` inside `src/types.ts`.
  - Enforce immutability using `readonly` modifiers per `.kiro/steering/architecture.md`.

- [ ] 2. Refactor Payment Execution Module
  - Refactor `src/payment-service.ts` to implement the async `processPayment` function.
  - Implement two-decimal string formatting constraint for amount payloads.
  - Implement 503 retry resilience logic.

- [ ] 3. Run Post-Task Verification Hook
  - Execute `.kiro/hooks/post-task.json` to ensure `tests/payment-service.spec.ts` passes.

## Task Dependency Graph

```json
{
  "waves": [
    {
      "wave": 1,
      "tasks": [1]
    },
    {
      "wave": 2,
      "tasks": [2],
      "dependsOn": [1]
    },
    {
      "wave": 3,
      "tasks": [3],
      "dependsOn": [2]
    }
  ]
}
```

## Notes

- Task 2 depends on the interfaces defined in Task 1; complete them in order.

- Task 3 is a verification step and should only run after Task 2 is complete.

- All domain structures must use `readonly` modifiers (immutability rule).

- Do not throw unhandled exceptions from the service layer; return `{"status": "FAILED"}` on exhausted retries.

- Never log clear-text PAN or PII data.

5. Agent Hook (.kiro/hooks/post-task.json)

Gli agent hook sono script eseguiti in corrispondenza di specifici eventi del ciclo di vita. L'hook post-task è cruciale per lo Zero-Regression: esegue automaticamente la test suite non appena Kiro ritiene di aver completato uno step di refactoring.

{
  "version": "v1",
  "hooks": [
    {
      "name": "Post-Task Test Verification",
      "trigger": "PostTaskExec",
      "description": "Runs the Jest test suite after each spec task completes. Exits with code 1 on failure so Kiro can detect regression and self-correct.",
      "action": {
        "type": "command",
        "command": "cd \"/Users/alessandrogaggia/Projects/Kiro Article\" && npm test -- --json --outputFile=test-results.json; if [ $? -ne 0 ]; then echo \"Tests failed. Analyze test-results.json and correct the code.\"; exit 1; fi; echo \"Tests passed. Zero regression verified.\""
      }
    }
  ]
}

5. Walkthrough pratico: refactoring con gli artefatti nativi di Kiro

Ripercorriamo il refactoring del nostro modulo di pagamento legacy utilizzando l'SDD di Kiro.
Inizialmente uno sviluppatore scrive un test rigoroso basato su requirements.md:

// tests/payment.spec.ts
import { processPayment } from '../src/paymentService';

describe('Payment Service Contract', () => {
  it('should guarantee exact float precision and retry behavior', async () => {
    // Mock temporary 503 Gateway failure
    jest.spyOn(global, 'fetch')
      .mockResolvedValueOnce(new Response(null, { status: 503 }))
      .mockResolvedValueOnce(new Response(JSON.stringify({ txId: "TX-123" }), { status: 200 }));

    const result = await processPayment({ userId: "USR-1", amount: 19.99, currency: "EUR" });

    expect(result.status).toBe("SUCCESS");
    expect(fetch).toHaveBeenCalledTimes(2); // Verifies retry occurred
  });
});

Ora siamo pronti ad avviare Kiro. Esistono diversi modi per chiedergli di iniziare a lavorare sulla task list.

Metodo 1: Kiro Spec Panel (pulsante UI)

1. Aprire lo Spec Panel nella sidebar dell'IDE Kiro.
2. Posizionarsi su tasks.md.
3. Cliccare l'icona "Play / Start Task" (⚡) posta accanto al Task 1.

Metodo 2: comando nella chat di Kiro (context mention)

Nella sidebar della chat di Kiro, referenziare direttamente il file dei task tramite @tasks.md:

@tasks.md Execute Task 1

oppure

Start working on Task 1 from tasks.md following our steering rules.

Metodo 3: modalità agente autonomo di Kiro (Autopilot)

1. Commutare Kiro dalla modalità Supervised a Autopilot nella status bar in basso.
   
2. Kiro preleva autonomamente i task in sequenza da tasks.md:
   
   • Legge i Task 1, 2 e 3.
   • Genera il codice in defer" defer" src/types e defer" defer" src/paymentService.ts.
   • Lancia .kiro/hooks/post-task.sh per eseguire tests/payment.spec.ts.
   • Se i test passano, Kiro spunta la checkbox del task (- [x] Task 1) in tasks.md e passa al task successivo oppure genera una PR.
   • Se i test falliscono, Kiro legge lo stack trace dell'errore da test-results.json ed entra nell'Agentic Self-Correction Loop.

Quando Kiro esegue i task definiti in tasks.md, il file mostra il loop agentico in azione:

Dopo ogni task tenta di lanciare i test, ne verifica la struttura e la corregge quando necessario:

Dopo ogni task tenta di lanciare i test, ne verifica la struttura e la corregge quando necessario:

Terminate tutte le modifiche a spec e dati, esegue l'hook richiesto:

Una volta completati tutti i task, ecco il codice validato e sottoposto a refactoring:

// defer" defer" src/types.ts (Added per task's request)


/**
 * Domain types for the payment service.
 * All fields are readonly to enforce immutability per architecture rules.
 */

export interface PaymentRequest {
  readonly userId: string;
  readonly amount: number;
  readonly currency: string;
}

export interface PaymentResponse {
  readonly status: "SUCCESS" | "FAILED";
  readonly txId?: string;
  readonly code?: number;
}


// defer" defer" src/paymentService.ts (Refactored by Kiro & Validated by Hooks)
// Refactored payment service
// - Async, strongly-typed, fetch-based
// - Amount formatted to 2 decimal places (requirements.md §1)
// - 503 retry up to 3 times (requirements.md §2)
// - Never throws; always returns Result envelope (requirements.md §3, architecture.md §2)
// - No PAN/PII logged (architecture.md §3)

import { Logger } from "@aws-lambda-powertools/logger";
import { PaymentRequest, PaymentResponse } from "./types";

const logger = new Logger({ serviceName: "payment-service" });

const LEGACY_GATEWAY_URL =
  process.env.LEGACY_GATEWAY_URL ?? "https://gateway.internal/v1/charge";
const MAX_RETRIES = 3;

export async function processPayment(
  request: PaymentRequest
): Promise<PaymentResponse> {
  return executeWithRetry(request, 0);
}

async function executeWithRetry(
  request: PaymentRequest,
  attempt: number
): Promise<PaymentResponse> {
  // Requirement §1: format amount as string with exactly 2 decimal places
  const formattedAmount = request.amount.toFixed(2);

  try {
    const response = await fetch(LEGACY_GATEWAY_URL, {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        userId: request.userId,
        amount: formattedAmount,
        currency: request.currency,
      }),
    });

    if (response.ok) {
      const body = (await response.json()) as { txId?: string };
      return { status: "SUCCESS", txId: body.txId };
    }

    // Requirement §2: retry on 503 up to MAX_RETRIES times
    if (response.status === 503 && attempt < MAX_RETRIES) {
      logger.warn("Gateway returned 503, retrying", {
        attempt,
        currency: request.currency,
      });
      return executeWithRetry(request, attempt + 1);
    }

    // All retries exhausted or non-retryable failure — requirement §3
    logger.error("Gateway call failed, returning FAILED", {
      statusCode: response.status,
      attempt,
      currency: request.currency,
    });
    return { status: "FAILED", code: response.status };
  } catch (error) {
    // Architecture rule §2: never propagate unhandled exceptions from service layer
    // Architecture rule §3: log error reference only, no PII
    logger.error("[payment-service] Gateway call threw an error", {
      attempt,
      currency: request.currency,
    });
    return { status: "FAILED", code: 500 };
  }
}

6. Architettura enterprise AWS: pipeline di guardrailing continuo

Per garantire che l'integrazione di Kiro funzioni su scala enterprise, l'ambiente di esecuzione deve essere integrato con i servizi nativi AWS per l'isolamento dei test e la sicurezza, un esempio comune può essere:

1. AWS CodePipeline: intercetta le richieste di refactoring aperte dagli sviluppatori o pianificate a partire dal debito tecnico accumulato.
2. AWS ECS Fargate (sandbox effimera): fornisce un ambiente isolato e sicuro in cui l'agente Kiro e i suoi hook post-task possono eseguire codice e test arbitrari senza il rischio di contaminare le infrastrutture di staging o di produzione.
3. Amazon Bedrock e Kiro Core: elabora le richieste agentiche mantenendo i dati all'interno della VPC aziendale, garantendo che il codice sorgente riservato non venga utilizzato per l'addestramento di modelli pubblici.
4. Amazon CloudWatch e Amazon CloudWatch Logs: traccia ogni iterazione dell'agente, i log degli hook falliti e le correzioni applicate, lasciando un audit trail completo per le revisioni di compliance e sicurezza.

7. Matrice comparativa: metodologie di refactoring a confronto

Ecco una semplice tabella che mette a confronto il refactoring tradizionale, il refactoring guidato da prompt generici e il refactoring SDD con Kiro:

8. Guida per i Tech Lead: implementare l'Human Review Gate

Nonostante l'automazione avanzata di Kiro, il ruolo del Tech Lead resta centrale per la sicurezza del sistema. Lo "Zero-Regression" non elimina la revisione umana, ma ne cambia radicalmente la natura:

• Dal "bug hunting" alla "artifact review": il revisore non verifica più la logica del codice riga per riga. Si concentra invece sul garantire che requirements.md rifletta fedelmente le esigenze di business e che il design.md generato sia strutturalmente solido.
  
• Enforcement delle regole: i Tech Lead governano la directory .kiro/rules/, aggiornando con continuità i vincoli architetturali man mano che il sistema evolve.
  
• Approvazione del security gate: verificare le PR generate automaticamente sapendo che gli hook post-task hanno già dimostrato che il codice supera tutte le regressioni ed è conforme al design specificato.

Adottando questo workflow, il Lead Dev si trasforma da collo di bottiglia a supervisore di un processo agentico guidato da dati oggettivi in formato markdown.

TL;DR

• Il rischio dell'AI generica: i modelli AI tradizionali generano allucinazioni stilistiche durante il refactoring: il codice appare pulito ma rompe silenziosamente regole di business legacy e contratti API.
  
• Spec-Driven Development (SDD) nativo: Kiro risolve il problema abbandonando i prompt generici a favore di gerarchie rigorose di artefatti (requirements.md, design.md e tasks.md) che definiscono comportamenti esatti tramite la sintassi EARS.
  
• Steering Rule e Agent Hook: gli sviluppatori governano l'AI usando .kiro/steering/ per fissare i vincoli architetturali e .kiro/hooks/ per eseguire le test suite immediatamente dopo l'esecuzione di ogni task.
  
• Approccio Zero-Regression garantito: Kiro sfrutta un Agentic Self-Correction Loop. Se un hook post-task fallisce, Kiro analizza l'errore e corregge il codice autonomamente prima di creare la Pull Request, assicurando che le PR siano conformi ai contratti di business.

Conclusione

Adottare l'AI per il refactoring non deve significare vivere nel timore costante di regressioni sottili. Abbracciando lo Spec-Driven Development con Kiro, si trasformano artefatti eseguibili (requirements.md, design.md, tasks.md) e hook post-task automatici in guardrail immutabili. Questo eleva l'AI generativa da caotico strumento di completamento a partner ingegneristico disciplinato e auto-correttivo, permettendo al team di eliminare il debito tecnico garantendo al tempo stesso un'approccio Zero-Regression.