Kiro Usage Analytics
Kiro Usage Analytics es una herramienta de reportería que genera reportes de uso de Kiro a partir de logs almacenados en AWS S3. Analiza el comportamiento de los desarrolladores de un equipo/área específico, incluyendo créditos consumidos, interacciones, categorización de prompts, análisis AI vía Amazon Bedrock, y recomendaciones.
🚀 Para celebrar el primer cumpleaños de Kiro y unirme a la fiesta, he publicado Kiro Analytics Pipeline, un proyecto open source que construí completamente con Kiro para analizar el uso de Kiro en equipos de desarrollo.
🏢 El contexto: En nuestra empresa adoptamos Kiro como herramienta de desarrollo AI para todo el equipo de ingeniería. Cuando pasas de uno o dos desarrolladores explorando una herramienta a un equipo completo con licencias Kiro Pro, la dinámica cambia: necesitas entender cómo se está usando, quién está sacándole provecho, quién necesita apoyo, y si la inversión está generando valor real. Sin datos, las decisiones de adopción se basan en percepciones, no en evidencia.
💡 El problema: Tienes un equipo de 20, 50, 100+ desarrolladores usando Kiro, pero ¿cómo sabes quién lo está aprovechando realmente? ¿Cómo identificas a quienes necesitan acompañamiento? ¿Cómo generas feedback accionable para mejorar la adopción sin revisar logs manualmente cada semana? Y sobre todo, ¿cómo haces todo esto sin gastar una fortuna en herramientas de monitoreo?
📊 La solución: Un pipeline serverless que por ~$10-35 USD/mes genera reportes automáticos con:
- Métricas de créditos y uso por usuario
- Categorización automática de prompts (Código, Infra, Frontend, Testing...)
- Análisis AI con Amazon Bedrock (Claude Haiku 4.5) que identifica patrones y genera recomendaciones
- Identificación de usuarios inactivos para intervención temprana
- Reportes HTML auto-contenidos publicados en CloudFront
- Persistencia histórica en DynamoDB para rastrear tendencias
🎯 ¿Para qué lo usamos? Para hacer sesiones de feedback 1:1 con datos concretos, identificar oportunidades de capacitación, detectar casos de uso innovadores que podemos replicar en el equipo, y demostrar ROI a la gerencia con métricas reales de adopción.
⚡ Stack 100% serverless en AWS: Lambda, Step Functions, DynamoDB, S3, EventBridge, Bedrock, CloudFront, SNS — todo desplegado con CDK.
🧪 461+ tests (unitarios, Property-Based Testing con Hypothesis, e integración con moto).
Lo mejor: el pipeline entero fue diseñado, codificado y testeado usando Kiro. Desde la arquitectura hasta el último test, es un ejemplo real de lo que se puede construir con un asistente AI de codificación.
🔗 https://github.com/derocox-cloud/kiro-analytics
¡Contribuciones bienvenidas! Si lideran un equipo usando Kiro y necesitan visibilidad para impulsar la adopción con datos concretos, este proyecto es para ustedes.
🎂🎉 #BuildWithKiro #1YearOfKiro #Kiro #AWSCommunityBuilder
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